dungeons and dragons | BriefGPT

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针对奇幻领域的命名实体提取模型微调
该研究通过使用 D&D 领域的可用怪物相关知识对 Trankit 进行微调，训练系统在新的 NER 标签下从相关领域文档中提取怪物名称，并将其与零样本 Trankit 模型和两个 FLAIR 模型进行了准确性比较，结果显示经过微调的 Tra
PDF5 months ago
龙与地下城领域中命名实体识别的比较分析
在特定领域（如奇幻文学）中，许多自然语言处理任务面临挑战，如命名实体识别（NER）。本研究在 7 本龙与地下城（Dungeons and Dragons）冒险书籍上分析了 10 个 NER 模型的领域特定性能，并发现 Flair、Trank
PDF9 months ago
一名 AI 地牢大师的指南：学习在龙与地下城（Dungeons and Dragons）中使用意图和心智理论进行对话和指导
该研究提出了一个基于角色扮演游戏 Dungeons and Dragons 的新任务 G4C（Goal-driven Guidance Generation in Grounded Communication），通过满足学习者的目标来培养具
PDF2 years ago
EMNLP龙与地下城：人工智能对话挑战
本篇论文将 Dungeons and Dragons 视为一个对话系统的挑战问题，通过创建一个包含近 900 场游戏的游戏数据集以及使用大型语言模型生成对话来测试模型的性能，并通过人工评估和自动评估来判断其质量。
PDF2 years ago