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SemEval-2023 任务 4: 基于对比学习强化的最近邻机制的标签表示多头注意力模型，用于多标签文本分类中的毛泽东
本文介绍了我们团队使用 Roberta 模型进行多头注意力机制的人类价值自动识别方法，在 SemEval 2023 的评测中得到了第四名的成绩。
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SemEval-2023 任务 7：面向临床试验数据的多证据自然语言推理
这篇论文介绍了 SemEval 2023 任务 7 的结果 -- 临床试验数据的多证据自然语言推断（NLI4CT），包括两个任务：自然语言推断任务和临床试验数据的证据选择任务。
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KInITVeraAI 在 SemEval-2023 任务 3 中的表现：简单而强大的多语言微调用于说服技巧检测
本文提出了在 SemEval 2023 任务 3 的子任务 3 中检测说服技巧的最佳解决方案，主要是通过细调预训练的基于 Transformer 的语言模型来处理多语言输入数据和多个预测标签，该方案使用大型的跨语言模型（XLM-RoBERT
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SemEval 2023 任务 9：多语言推文亲密度分析
提出了一个名为 MINT 的针对 13,372 条推文的多语言亲密性分析数据集，并在英语、法语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、韩语、荷兰语、中文、印地语和阿拉伯语等 10 种语言上进行了基准测试，并发布了该数据集。同时，与此数据集相关的语义
PDF2 years ago