- 特异性链：从大型语言模型中提取知识的迭代细化方法
本文提出了一种名为 “特定性链” 的简单而有效的方法，通过迭代地强调输入指令中的特定约束条件来解锁 LLM 内部的知识，并改进生成的回复内容，实验证明该方法在增强生成内容方面表现优于现有方法，特别是在特定性方面。
- ACL研究基于知识的对话中的内容规划以导航权衡
通过分析规划内容对于满足特定性和归属性这两个目标之间的权衡，我们在知识驱动的对话生成中设计了一个名为 PLEDGE 的框架，并发现规划机制会对自动评估产生积极影响，但在人类判断方面表现较差，需要进一步研究与校准自动评估指标的关系。
- 测试集 AUROC 的奇特案例
ML 模型的尺寸和复杂性在过去十年中迅速增长，但评估其性能的方法未能跟上步伐。然而，我们认为仅考虑来自测试 ROC 曲线的得分只能对模型的性能和泛化能力提供有限的见解。
- 自动驾驶中解释细节对乘客的影响
本文研究了自然语言解释的详细程度对无人驾驶汽车中乘客的影响，结果显示，自然语言解释对提高乘客的感知安全和减轻焦虑情绪有类似的积极效果，但详细的解释会影响乘客希望掌控驾驶行为的意愿。
- EMNLP隐喻表达强烈情感的奥秘
研究隐喻与字面表达在情感表达上存在差异的原因，发现隐喻基于更具体的表达方式，因此在情感表达能力上更具优势，并发现字面语言同样可以透过增强具体性来增加情感表达。
- ICLR关于预训练语言模型在抗体研究中的应用
本文探讨了预训练语言模型在不同抗体任务中的表现，以及持续引入生物机制是否有助于模型。我们提供了 Antibody Understanding Evaluation（ATUE）基准，并通过实证研究全面评估了蛋白质预训练语言模型的性能，以得出结 - 文本课堂讨论中学生言语的标注
英语语言课堂讨论对学生的阅读、写作和推理技能有积极影响，学生的高质量讨论重视辩证、特定性和知识领域，作者提出一种注释方案，证明其可靠性和对讨论质量的预测性，并强调了这种方案为教育和自然语言处理研究提供的机会。
- 利用特异性和模糊性格点实现逐点部分信息分解
文章将冗余度量分解为无符号信息熵指标的特异性和模糊性，并提出了冗余特异性和模糊性的度量方法，从而获得了多元信息的分解。
- DeepCough: 一种可穿戴的咳嗽检测系统中的深度卷积神经网络
本文介绍了一种利用可穿戴的声学传感器和深度卷积神经网络进行咳嗽检测的系统，并对其性能进行了评估，实验结果显示我们的系统实现了 95.1% 的分类敏感度和 99.5% 的特异性。