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反向宪法人工智能：将偏好压缩为原则
反馈数据在微调和评估先进的 AI 模型中起着重要作用。本文提出了一种将现有的文本偏好数据解释为压缩任务的方法，即逆向宪法 AI（ICAI）问题。我们通过生成宪法来提取最佳宪法，以便大型语言模型（LLM）能够重建原始注释。生成的宪法具有许多潜
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a month ago
快速灵活的互动分割技术：适用于任何医学图像的 ScribblePrompt
医学图像语义分割是科学研究和临床护理的重要部分。本文介绍了 ScribblePrompt，一种医学图像交互分割框架，它可以通过涂鸦、点击和边界框来使人类标注者对未知结构进行分割，具有较高的效率和性能。
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7 months ago
基于大型语言模型的句子简化
本文使用零 / 少量数据训练的大型语言模型在众多基准测试集上进行了实验分析，结果表明 LLMs 优于最先进的句子简化方法，并被评为与人类标注者一致。
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a year ago
保持一致性关键：使用标注者内一致性消除自然语言处理中的标签变化
该研究提出使用 intra-annotator agreement 衡量标签稳定性，通过 exploratory annotation experiments 探索其与主观性和歧义性之间的关系，为自然语言处理任务提供重要的质量控制。
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a year ago
SQUINKY! 句子级正式性、信息量和含意的语料库
本文介绍了一个由人工注释者对 7,032 个句子进行形式、信息性和暗示性评分的语料库，讨论了百度 Bert 的在多粒度下的历史记录。该语料库是使用 Amazon Mechanical Turk 进行注释的，是迄今为止发布的最大的形式、信息性
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9 years ago
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