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金融中的数字索赔检测：一个新的金融数据集、弱监督模型和市场分析
这篇论文研究了分析师报告和盈利电话对金融市场回报的影响，考虑到它们作为上市公司的重要季度事件。通过构建一个新的金融数据集，我们对财务领域的索赔检测任务进行了全面的分析，并在该数据集上进行了各种语言模型的基准测试，提出了一种新颖的弱监督模型，
PDF5 months ago
EMNLP用基于 GPT-2 的主张生成研究表明工作周是最好的开始家庭的时间
本研究基于 GPT-2 提出了一个流程，用于生成连贯的论点，并探讨了其产生的论点类型及其真实性，并使用一系列手动和自动评估来验证。此外，还探讨了论点生成与论点检索之间的相互作用，并展示了它们如何相互补充。
PDF4 years ago
使用深度语篇模型和迁移学习提取生物医学出版物中的声明
本文介绍了一种用于从生物医学领域的科学文章摘要中提取科学主张的模型，该模型使用传递学习技术进行微调，并将其与基于规则和深度学习技术的几个基准模型进行比较。最终模型使用微调后的传递学习技术与基准模型相比，其 F1 得分提高了 14 个百分点。
PDF5 years ago
ACL基于 Fine-Tuning 的主张检测优化
使用包含 Reddit 语料库 550 万个观点性论断的语言模型进行微调，极大提高四个基准论点数据集中观点检测的表现。
PDF5 years ago
ACLFEVER: 一个用于事实提取和验证的大规模数据集
本文介绍了一个新的公开可用的数据集 FEVER：事实提取和验证，它由 185,445 个主张组成，通过更改从维基百科中提取的句子并在不知道它们来自哪个句子的情况下进行验证。该数据集的挑战在于它的标注具有高度不确定性，作者开发了一种流水线方法
PDF6 years ago
ACL理解和检测不同类型的支持性论据
本研究介绍了如何利用 LambdaMART 排名算法和特征类型信息来检测来自相关文档的用户声明的句子级支持论点，实验结果表明使用特征类型信息的 LambdaMART 排名器优于没有使用类型信息的排名器。
PDF7 years ago
EMNLP声明的本质是什么？跨领域声明识别
研究了 NLP 领域的 argument mining，通过对 6 个不同数据集进行定性分析发现不同的数据集对 claim 的理解存在差异，使用深度学习系统可以作出跨领域的 claims 分类，并发现在词汇水平和系统配置上存在共同点以帮助克
PDF7 years ago