cross-domain scenarios | BriefGPT

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在线 DPO：在线直接偏好优化与快慢追踪
通过在线快慢追逐 DPO (OFS-DPO) 来优化大型语言模型（LLM）与人类价值观的一致性，通过引入 LoRA 模块组合策略和新的正则化项来解决跨领域的忘记问题。
PDFa month ago
E2TP: 元素到元组提示改善方面情感元组预测
本研究介绍了一种基于生成式方法的面向方面的情感分析（ABSA）的新方法，采用了两步架构的元素到元组提示（E2TP）。通过将任务拆分为可管理的部分，并使用第一步的输出作为第二步的指导，E2TP 设计了三种类型的范例，即 E2TP（饮食）、E2
PDF2 months ago
提升作者识别中的表示泛化能力
通过深度学习模型，特别是包含字符 n-grams 和句法信息的模型，学习的表示方式有望提高跨领域的表示泛化能力，从而选择适当的文体特征在不同场景下实现更准确的作者识别。
PDF9 months ago
语音中的词边界挖掘作为自然标注的词分割数据
本研究提出了一种在跨领域和低资源情况下提高中文分词性能的方法，即从语音中的停顿中挖掘自然标注数据来训练 CWS 模型，并证明该方法能够显著提高 CWS 的性能。
PDF2 years ago
EMNLP具有强鲁棒性的跨领域与发顺变检测：模式匹配网络
本研究提出了一种新颖的模式匹配神经网络结构，使用邻居相似度分数作为特征，消除了在口吃检测任务中进行特征工程的需要。我们在四种不同的语音流派中评估了该方法的效果，并展示了当用于特定领域的数据时，该方法与手工设计的模式匹配特征具有相同的效果，在
PDF6 years ago