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AC-EVAL：在大型语言模型中评估古汉语理解能力
为了满足大型语言模型（LLMs）对古代语境的理解的评估需求，本研究设计了 AC-EVAL 基准测试，用于评估 LLMs 在古代汉语背景下的高级知识和推理能力。通过涵盖历史事实、地理、社会习俗、艺术、哲学、古典诗歌和散文等 13 个任务，AC
PDF4 months ago
评估 ChatGPT 在古代汉语上的能力
该研究探索了 ChatGPT 在处理古代汉语方面的能力，通过翻译古代汉语为现代汉语和识别古代汉语姓名的两个任务来评估其对古代汉语的理解能力。研究发现：ChatGPT 在古代汉语方面的熟练程度尚未达到令人满意的水平，并且在输入三个上下文句子时
PDF6 months ago
大型语言模型能否理解古代汉语？对 ACLUE 进行初步测试
ACLUE 是一个评估基准，通过评估八个现代语言模型在理解古代汉语方面的能力，观察到它们在现代汉语和古代汉语之间的性能存在显著差异，其中 ChatGLM2 表现最出色，获得了平均 37.4% 的得分。
PDF9 months ago
古代汉语 CWS 和 POS 的基于不确定性的检索框架
提出古代汉语词分割和词性标注框架，通过捕捉词性语义和引入外部知识重新预测基线模型的不确定样本，有效提升性能。
PDF9 months ago
实现有效的古代中国翻译：数据集，模型和评估
我们提出了针对古代汉语的《尔雅》翻译方法，该方法通过从各种来源收集、清理和分类古代汉语材料，形成迄今为止最广泛的古代汉语资源。我们设计了两个同时运作的任务：双音节对齐替代（DAS）和双层掩蔽语言模型（DMLM）。在不同场景下，我们建立了基准
PDFa year ago
运用远程监督的古代汉语词语切分与词性标注
本文提出了一种新的远程监督方法来增加古代汉语分词和词性标注的数据，利用深度神经网络的记忆效应和少量已注释数据来重新标记句子，以解决远程监督中不可避免的错误和未标记的问题，取得了优异的分词效果。
PDFa year ago