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机器实验语用学：测试 LLM 关于简单与嵌入式选择推理的预测
通过与人类实验结果进行对比，使用先进的大型语言模型预测，本研究关注明确和嵌入的分明性推论以及常规数量意涵的三种推论，并发现模型结果与人类实验结果在这些推论的大幅差异以及精细差异方面基本一致。
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2 months ago
PUB：用于评估 LLMs 语用能力的语用理解基准
LLMs 展示了对语义的出色理解能力，但在理解语用学方面常有困难。为了证明这一事实，我们发布了一个包含四个语用学现象的语用学理解基准（PUB）数据集，即合困推理、预设、参照和指示。我们为每个任务精选了高质量的测试集，包括多选题答案（MCQA
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6 months ago
大语言模型不是零 - shot 通信者
这篇论文研究 LLMs 在理解语境方面的能力，通过实验发现目前的 LLMs 模型在完成只需要二进制推断的对话时表现平庸，需要进一步研究如何使得 LLMs 适应更贴合人类意图的对话模式。
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2 years 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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