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EMNLP
大型语言模型在学习概念空间中的潜力分析
概念空间理论是一种有影响力的认知语言框架，用于表示概念的意义。通过挖掘大型语言模型（LLM）学习概念空间的潜力，研究发现 BERT 家族的精细调整模型能与甚至胜过最大的 GPT-3 模型，尽管体积要小 2 到 3 个数量级。
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9 months ago
COLING
机器阅读，快与慢：模型何时 “理解” 语言？
我们研究了阅读理解模型相对于指代消解和比较两种语言技能的行为，以了解深度学习模型在自然语言理解中的表现。研究通过显著性分数和反事实解释观察了 BERT 家族的五个模型，并发现基于更大编码器的系统更可能依赖于正确的信息。然而，即使是这些更大的
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2 years ago
AAAI
BERT & Family 吃词沙拉：文本理解实验
为了研究大型语言模型对于无意义输入的响应，本文定义了简单的构建规则，并通过实验发现，即便面对这种类型的输入，最先进的模型仍然表现出高置信度。为了提高模型的鲁棒性，作者提出可以显示地将模型训练成对非法输入有意识的处理方式以提升性能。
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3 years ago
EMNLP
针对实验室协议的领域特定 BERT 表示进行命名实体识别
通过使用 Bio-Bert 模型进行实体标记，我们的模型在医疗领域的数据集上取得显著的性能提升。
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4 years ago
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