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COLING如何在关系分类中编码领域信息
当前的语言模型需要大量的训练数据才能获得高性能。对于关系分类（RC），许多数据集是特定领域的，因此将数据集合并以获得更好的性能是非常复杂的。我们探索了一种多领域训练设置用于 RC，并尝试通过编码领域信息来提高性能。我们提出的模型相对于基线设
PDF2 months ago
ICLR构建技术文档的 RAG 系统的观察
技术文件的检索增强生成（RAG）面临的挑战在于嵌入不经常捕捉到域信息。我们回顾了影响 RAG 的重要因素的先前研究，并进行实验以突出最佳实践和建立技术文件 RAG 系统的潜在挑战。
PDF3 months ago
多轮对话数据的三级联合自然语言理解
我们提出了一种新颖的三级联合自然语言理解方法，加入了领域信息，并在所有级别之间体现了语义信息的交换，从而使得我们的模型在多轮数据集上的单词级别的意图检测和插槽填充方面优于现有的联合模型，并且通过分析我们得出，包含领域信息可以提高模型的性能。
PDFa year ago
优化 ChatGPT 在机器翻译中的应用
本文旨在通过重新审视温度、任务信息和领域信息等方面，提出两种简单但有效的提示：任务特定提示 (TSP) 和领域特定提示 (DSP)，以进一步挖掘 ChatGPT 的翻译能力。我们表明：1) ChatGPT 的性能很大程度上取决于温度，较低的
PDFa year ago
多域多语言神经机器翻译中，能否跨语言进行域传递？
本文讨论了如何在多领域和多语言神经机器翻译 (MDML-NMT) 中跨语言传输领域信息，以提高零样本翻译性能和帮助域缺失的多领域 NMT 的泛化。通过组合多语言和多领域 NMT 及添加编码器目标语言标签等有效策略，实现了学习到有针对性的表示
PDF2 years ago
基于提示学习的领域适应
本文提出了一种新颖的无监督领域自适应学习范式 —— 通过提示学习的领域自适应 (DAPL)，通过嵌入域信息和利用预训练的视觉 - 语言模型进行分类，此方法在多个领域的基准测试数据上表现优异，并且训练效率高、易于实现。
PDF2 years ago
ICLR图关系领域自适应
本文提出一种利用域图编码域相邻度的方法，将域统一 alignment 放松，以灵活的方式进行域对齐，并基于图结构推广现有的对抗学习框架，成功地将域信息自然地纳入域自适应方法，提高了现有域自适应方法在综合和真实数据集上的效果。
PDF2 years ago