「68T50」カテゴリーアーカイブ

NLP-based assessment of prescription appropriateness from Italian referrals

投稿日: 2025年1月27日 作成者: jarxiv

要約 目的：この研究は、処方の理由が自由テキストとしてのみ記録され、自動化された … 続きを読む →

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EvidenceMap: Unleashing the Power of Small Language Models with Evidence Analysis for Biomedical Question Answering

投稿日: 2025年1月23日 作成者: jarxiv

要約 現在の LLM ベースのアプローチは、モデルの内部推論能力を活用したり、外 … 続きを読む →

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Enabling Low-Resource Language Retrieval: Establishing Baselines for Urdu MS MARCO

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 情報検索 (IR) 分野では包括性の重要性がますます認識されていますが、低 … 続きを読む →

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ReFactor GNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 DistMult などの因数分解ベースのモデル (FM) は、ナレッジ グ … 続きを読む →

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.LG, I.2.6 | ReFactor GNNs: Revisiting Factorisation-based Models from a Message-Passing Perspective はコメントを受け付けていません

Large Language Models for Market Research: A Data-augmentation Approach

投稿日: 2025年1月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、複雑な自然言語処理タスクに優れることで人 … 続きを読む →

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Quantifying A Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 既存のAI関連上場投資信託(ETF)を分析した結果、どの銘柄がAI関連銘柄 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, 91B28, 91B82, 91B84, 91G60, 91G70, cs.AI, econ.EM, H.3.3, q-fin.GN, q-fin.PM, q-fin.RM | Quantifying A Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings はコメントを受け付けていません

From MTEB to MTOB: Retrieval-Augmented Classification for Descriptive Grammars

投稿日: 2024年12月30日 作成者: jarxiv

要約 言語モデリングの最近の進歩により、文脈内学習、命令追従、リソースが極めて不 … 続きを読む →

カテゴリー: 68-06, 68T01, 68T50, cs.CL, G.3 | From MTEB to MTOB: Retrieval-Augmented Classification for Descriptive Grammars はコメントを受け付けていません

GenAI Content Detection Task 2: AI vs. Human — Academic Essay Authenticity Challenge

投稿日: 2024年12月25日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、COLING 2025 と併置された GenAI コンテ … 続きを読む →

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Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study

投稿日: 2024年12月23日 作成者: jarxiv

要約 固有表現認識は、現実世界のオブジェクトに名前を付けるテキスト内の部分文字列 … 続きを読む →

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Associative memory inspires improvements for in-context learning using a novel attention residual stream architecture

投稿日: 2024年12月20日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、入力シーケンスのコンテキスト内の情報を利 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T01, 68T37, 68T50, 92B20, cs.AI, cs.CL, cs.NE, I.2 | Associative memory inspires improvements for in-context learning using a novel attention residual stream architecture はコメントを受け付けていません