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From Instance Training to Instruction Learning: Task Adapters Generation from Instructions
要約 大規模な言語モデル（LLMS）は、命令Finetuning（IFT）を利用 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Neural-Symbolic Collaborative Distillation: Advancing Small Language Models for Complex Reasoning Tasks
要約 この論文では、$ \ textbf {ne} $ ural-$ \ tex … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Enhancing Disinformation Detection with Explainable AI and Named Entity Replacement
要約 偽情報の自動検出は、自然言語処理の分野で重要な課題を提示します。 このタス … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Tethering Broken Themes: Aligning Neural Topic Models with Labels and Authors
要約 トピックモデルは、大規模なドキュメントコレクションからセマンティック情報を … 続きを読む
Train Once for All: A Transitional Approach for Efficient Aspect Sentiment Triplet Extraction
要約 アスペクトオピニオンペア抽出（AOP）およびアスペクトセンチメントトリプレ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Self-seeding and Multi-intent Self-instructing LLMs for Generating Intent-aware Information-Seeking dialogs
要約 情報を求めるダイアログでユーザーの意図を特定することは、システムがユーザー … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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pytopicgram: A library for data extraction and topic modeling from Telegram channels
要約 Telegramは、パブリックコミュニケーションに人気のあるプラットフォー … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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Evaluating Standard and Dialectal Frisian ASR: Multilingual Fine-tuning and Language Identification for Improved Low-resource Performance
要約 低リソース言語の自動音声認識（ASR）パフォーマンスは、十分なラベル付きデ … 続きを読む
Claim Extraction for Fact-Checking: Data, Models, and Automated Metrics
要約 この論文では、LLMS、タスクのために微調整された小さな要約モデルを比較し … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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SSMLoRA: Enhancing Low-Rank Adaptation with State Space Model
要約 微調整は、言語モデルを特定のダウンストリームタスクに適応させるための重要な … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL
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