[Paper] 情感感知的抽取式与抽象式摘要用于非结构化文本挖掘
随着社交媒体、评论和论坛中非结构化数据的快速增长,文本挖掘已成为信息系统(IS)中提取……的关键。
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我们提出了一种视觉-语言仿真模型(VLSM),它统一了视觉和文本理解,以从布局草图中合成可执行的FlexScript……
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训练能够胜任任务的大型语言模型(LLM)代理受到真实世界交互数据高成本和静态特性的严重瓶颈。我们针对这一问题……
现有的强化学习(RL)方法将大型语言模型(LLMs)视为单一统一的策略,忽视了它们的内部机制。了解…
Aspect-Category Sentiment Analysis (ACSA) 提供细粒度洞察,通过识别评论中的具体主题及其相关情感。While supervi...
我们展示了关于 diacritic restoration 的实验,这是一种对自然语言处理 (NLP) 任务至关重要的 text normalization 形式。我们的研究聚焦于两个 ex...
摘要评估涉及评估生成的摘要在多大程度上反映了源文本的关键思想和意义,这需要对……有深入的理解。
本文介绍了 MauBERT,这是一种 HuBERT 的多语言扩展,利用 articulatory features 实现稳健的跨语言语音表征学习……
最近,一波具备思考能力的 Large Language Models 出现了,它们在各种推理基准上展示了卓越的能力。...
我们推出了 Algerian Dialect,一个大规模情感标注数据集,包含 45,000 条用阿尔及利亚阿拉伯方言撰写的 YouTube 评论。我们收集的评论……
大型语言模型(LLMs)和多模态LLMs正在改变事件抽取(EE):提示和生成往往能够在零样本情况下产生结构化输出……