「68T50」カテゴリーアーカイブ

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 →

カテゴリー: 62F12, 68T50, 90B60, cs.AI, cs.LG, G.3, stat.ME, stat.ML | Large Language Models for Market Research: A Data-augmentation Approach はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, F.2.2 | GenAI Content Detection Task 2: AI vs. Human — Academic Essay Authenticity Challenge はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: 68Q32, 68T50, cs.CL, cs.LG | Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study はコメントを受け付けていません

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

Recipient Profiling: Predicting Characteristics from Messages

投稿日: 2024年12月18日 作成者: jarxiv

要約 著者プロファイリングの分野では、テキストによって性別や年齢など、著者に関す … 続きを読む →

カテゴリー: 68P20, 68T50, 94A60, cs.CL, H.3.3 | Recipient Profiling: Predicting Characteristics from Messages はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年12月18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 →

カテゴリー: 68T50, cs.AI, cs.CL, cs.IR, I.2.7 | Enabling Low-Resource Language Retrieval: Establishing Baselines for Urdu MS MARCO はコメントを受け付けていません

FANAL — Financial Activity News Alerting Language Modeling Framework

投稿日: 2024年12月5日 作成者: jarxiv

要約 急速に進化する金融セクターでは、予測不可能な出来事に対処する必要があるステ … 続きを読む →

カテゴリー: (Primary), 68T50, 91F20, 91G15, cs.CL, cs.LG, H.3.3 | FANAL — Financial Activity News Alerting Language Modeling Framework はコメントを受け付けていません