cs.CL」カテゴリーアーカイブ

SANSKRITI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Language Models’ Knowledge of Indian Culture

要約 言語モデル(LMS)は、現代のワークフローを形成する不可欠なツールですが、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | SANSKRITI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Language Models’ Knowledge of Indian Culture はコメントを受け付けていません

COSMMIC: Comment-Sensitive Multimodal Multilingual Indian Corpus for Summarization and Headline Generation

要約 英語と中国語のコメントを認識したマルチモーダルと多言語の要約の進歩にもかか … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | COSMMIC: Comment-Sensitive Multimodal Multilingual Indian Corpus for Summarization and Headline Generation はコメントを受け付けていません

PEDANTIC: A Dataset for the Automatic Examination of Definiteness in Patent Claims

要約 特許請求は、発明の保護範囲を定義します。 請求に曖昧さがある場合、それは特 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | PEDANTIC: A Dataset for the Automatic Examination of Definiteness in Patent Claims はコメントを受け付けていません

PsychBench: A comprehensive and professional benchmark for evaluating the performance of LLM-assisted psychiatric clinical practice

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の出現は、医療リソースの不足や精神医学的臨床 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.HC | PsychBench: A comprehensive and professional benchmark for evaluating the performance of LLM-assisted psychiatric clinical practice はコメントを受け付けていません

Targeted Lexical Injection: Unlocking Latent Cross-Lingual Alignment in Lugha-Llama via Early-Layer LoRA Fine-Tuning

要約 大規模な言語モデル(LLM)は顕著な能力を実証していますが、スワヒリ語など … 続きを読む

カテゴリー: 68T50, cs.CL, I.2.6 | Targeted Lexical Injection: Unlocking Latent Cross-Lingual Alignment in Lugha-Llama via Early-Layer LoRA Fine-Tuning はコメントを受け付けていません

Understanding GUI Agent Localization Biases through Logit Sharpness

要約 Multimodal Large Languals Models(MLLM … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Understanding GUI Agent Localization Biases through Logit Sharpness はコメントを受け付けていません

AgentGroupChat-V2: Divide-and-Conquer Is What LLM-Based Multi-Agent System Need

要約 大規模な言語モデルベースのマルチエージェントシステムは、ソーシャルシミュレ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | AgentGroupChat-V2: Divide-and-Conquer Is What LLM-Based Multi-Agent System Need はコメントを受け付けていません

RE-IMAGINE: Symbolic Benchmark Synthesis for Reasoning Evaluation

要約 最近の大規模な言語モデル(LLMS)は、ベンチマークの推論の精度が高いと報 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | RE-IMAGINE: Symbolic Benchmark Synthesis for Reasoning Evaluation はコメントを受け付けていません

Factorized RVQ-GAN For Disentangled Speech Tokenization

要約 単一のモデルでボトルネックを3つの言語レベルの音響、音声、および語彙型に考 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SD, eess.AS | Factorized RVQ-GAN For Disentangled Speech Tokenization はコメントを受け付けていません

OM4OV: Leveraging Ontology Matching for Ontology Versioning

要約 セマンティックWebの動的な性質のため、特に広く使用されているオントロジー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.IR | OM4OV: Leveraging Ontology Matching for Ontology Versioning はコメントを受け付けていません