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ChatGPT：从大型语言模型向大型知识模型发展
通过使用基于 transformer 的生成神经网络架构的 ChatGPT 和其他大型语言模型（LLM）在自然语言处理和图像合成等领域的惊人成功，许多研究人员对过程系统工程（PSE）中的潜在机会感到兴奋。然而，尽管它们在某些任务中非常有用，
PDFa month ago
通过提示工程在大型语言模型中整合化学知识
本研究探讨了将领域特定知识整合到提示工程中，以增强科学领域的大型语言模型（LLMs）的性能。通过构建基准数据集，该方法在生物和化学领域中的复杂材料上得到验证，结果表明领域知识提示可以引导 LLMs 生成更准确和相关的回答，凸显 LLMs 在
PDF2 months ago
EUROPA: 法律多语种关键词生成数据集
在法律领域中，我们提供了 EUROPA 数据集来支持多语言关键短语生成，利用欧洲联盟 (EU) 法院的法律判决作为数据源，涵盖了所有 24 种 EU 官方语言。我们在此数据集上运行了多语言模型并分析了结果，结果显示在特定领域的多语言语料库上
PDF4 months ago
生成对抗贝叶斯优化用于替代目标
我们提出了一种使用自适应源批评正则化的生成对抗贝叶斯优化 (GABO) 框架，用于贝叶斯优化，在优化过程中使用一个 Lipschitz 边界的源批评模型来约束优化轨迹，使其落在代理函数可靠的区域。我们的算法在连续输入空间先验的某些假设下，动
PDF5 months ago
将保障放在自治之上：LLM 代理在科学中的风险
通过全面考察科学领域的基于大语言模型的智能 Agent 的漏洞，找出潜在的风险、强调对安全措施的需求，以及提出人工监管、Agent 对齐、环境反馈三元框架来缓解风险，还强调了目前保护科学 Agent 的限制和挑战，并呼吁针对这些问题制定改进
PDF5 months ago
面向科学推理的可控表格到文本生成
我们提供了一个生成符合用户偏好的流畅且逻辑一致的科学表格数据描述的新任务，并通过构建一个具有高亮单元格和相应专业知识库的数据集，为这个方向的研究提供了基准，并提出了一种优于竞争方法的新架构。结果显示，大型模型在生成与用户偏好一致的准确内容方
PDF7 months ago
Web of Science 中致谢文本的综合分析：以四个科学领域为例的案例研究
通过 WoS 数据集中的科学文献，在四个不同的学科领域（社会科学、经济学、海洋学和计算机科学）上进行了大量的致谢文本分析，在 NER 的帮助下提取了来自不同类型机构的被致谢实体，发现各个实体的分布模式存在着巨大的差异，并与不同的科学领域相关
PDF2 years ago
AAAIMELINDA: 生物医学实验方法分类的多模态数据集
本文介绍了一个新的多模态生物医学实验方法分类数据集 MELINDA，并使用各种最先进的自然语言处理和计算机视觉模型进行了基准测试和分析，结果表明多模态模型优于单模态模型，但仍需要改进，特别是在视觉和语言语义互相理解和转化方面以及在处理低资源
PDF4 years ago
ACL基于自动噪声检测的实体链接远程学习
本文介绍了一种在没有标记数据的情况下，通过多实例学习和噪声检测的方法，学习从知识库中链接提及的实体，特别是对于科学领域等标记信息有限的领域。
PDF5 years ago
深度隐式物理模型：非线性偏微分方程的深度学习
本文提出了一种基于深度学习的方法，可以从散乱的、有可能带有噪声的时空数据中，发现非线性偏微分方程，该方法通过两个深度神经网络来近似未知解和非线性动力学，并测试了其在多个科学领域的效果。
PDF6 years ago