「cs.CL」カテゴリーアーカイブ

LLM Social Simulations Are a Promising Research Method

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 人間の研究対象の正確で検証可能な大手言語モデル（LLM）シミュレーションは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.HC | コメントする

DiCoRe: Enhancing Zero-shot Event Detection via Divergent-Convergent LLM Reasoning

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 ゼロショットイベント検出（ED）、トレーニングデータなしで自然言語テキスト … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | コメントする

AudioLens: A Closer Look at Auditory Attribute Perception of Large Audio-Language Models

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模なオーディオ言語モデル（LALMS）の内部メカニズムを理解することは … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SD, eess.AS | コメントする

Knowledgeable-r1: Policy Optimization for Knowledge Exploration in Retrieval-Augmented Generation

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 検索された生成（RAG）は、知識集約型タスクのパフォーマンスを改善するため … 続きを読む →

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Explainability in Practice: A Survey of Explainable NLP Across Various Domains

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 自然言語処理（NLP）は、ヘルスケア、財務、顧客関係管理など、多くの重要な … 続きを読む →

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Dissecting Bias in LLMs: A Mechanistic Interpretability Perspective

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLM）は、多くの場合、訓練されているデータの結果とし … 続きを読む →

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ECoRAG: Evidentiality-guided Compression for Long Context RAG

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、検索された生成（RAG）を通じて外部ドキ … 続きを読む →

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SNaRe: Domain-aware Data Generation for Low-Resource Event Detection

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 イベント検出（ED） – 自然言語テキストからイベントの言及を … 続きを読む →

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Can Large Language Models Understand Intermediate Representations in Compilers?

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 中間表現（IRS）は、コンパイラの設計とプログラム分析に重要な役割を果たし … 続きを読む →

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Multi-Head RAG: Solving Multi-Aspect Problems with LLMs

投稿日: 2025年6月6日 作成者: jarxiv

要約 検索拡張生成（RAG）は、LLMコンテキストにドキュメントの検索を可能にし … 続きを読む →

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