I.2.7」カテゴリーアーカイブ

Lisbon Computational Linguists at SemEval-2024 Task 2: Using A Mistral 7B Model and Data Augmentation

要約 この論文では、臨床試験レポート (CTR) に関するステートメントの分類に … 続きを読む

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Training LLMs to Recognize Hedges in Spontaneous Narratives

要約 ヘッジを使用すると、話者は、非原型性または「あいまいさ」を示すかどうか、発 … 続きを読む

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Using Letter Positional Probabilities to Assess Word Complexity

要約 単語の複雑さはさまざまな方法で定義されます。 心理言語学的、形態学的、語彙 … 続きを読む

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ABC Align: Large Language Model Alignment for Safety & Accuracy

要約 大規模言語モデル(LLM)のアライメントは依然として未解決の問題である。人 … 続きを読む

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A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models

要約 テキスト透かしアルゴリズムは、テキスト コンテンツの著作権を保護するために … 続きを読む

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Predicting the Geolocation of Tweets Using transformer models on Customized Data

要約 この研究は、ツイート/ユーザーの地理位置予測タスクを解決し、テキストビッグ … 続きを読む

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Prompting Encoder Models for Zero-Shot Classification: A Cross-Domain Study in Italian

要約 言語モデル (LM) を効果的に使用するには、特殊な分野やリソースの少ない … 続きを読む

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Technical Report on the Pangram AI-Generated Text Classifier

要約 パングラム テキストは、大規模な言語モデルによって書かれたテキストと人間に … 続きを読む

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The formation of perceptual space in early phonetic acquisition: a cross-linguistic modeling approach

要約 この研究では、2 つの重要な側面で以前の研究を進めることにより、学習者が初 … 続きを読む

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Towards Effective and Efficient Continual Pre-training of Large Language Models

要約 継続的事前トレーニング (CPT) は、言語モデルを特定のドメインまたはタ … 続きを読む

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