feature-based models | BriefGPT

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基于 LLM 特征的对话建设性评估框架
我们提出了一种新颖的 LLM 基于特征的框架，将基于特征的方法和神经网络方法的优势结合起来，评估对话的建设性。这个框架首先定义了一组与数据集无关且可解释的语言特征，然后利用这些特征训练 LLM 基于特征的模型，从而比传统基于特征的模型和神经
PDF14 days ago
AAAI关于大型语言模型的可解释性以及基于词级的一元一阶合理性假设的问题
大型语言模型的解释对其训练中的随机性具有敏感性，因此需要对此敏感性进行描述。本文提出一种描述方法，并指出基于特征的简单模型的解释比基于 Transformer 的模型表现更好，同时还讨论了通过改进信号和噪音的定义来捕捉更复杂的解释和分析方法
PDF4 months ago
多语言环境下的讽刺检测
本文提出了第一个多语言（法语、英语和阿拉伯语）和跨文化（印欧语系语言与不太文化接近的语言）的讽刺检测系统。我们使用基于特征和基于神经网络的体系结构，采用单语词表示法。我们比较了这些系统与最先进的系统的性能，以确定它们的能力。我们发现，使用多
PDF4 years ago
从分词到词性标注 - 越南语
本文比较了越南语标注未分割文本的两种策略：管道策略和联合策略，并且在特征模型和神经网络模型上进行了比较。经过实验证明，使用管道策略和特征模型时，能更好地识别未分割文本中的词性标记。
PDF7 years ago