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存在潜在混淆因素的可扩展可微因果发现与骨架后验 (扩展版本)
本文提出了一种名为 SPOT（Skeleton Posterior-guided OpTimization）的两阶段框架，利用骨架后验来处理存在潜在混淆因素的不可导因果发现问题。该方法通过将骨架后验与不可导因果发现相结合，实现了骨架后验引导
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21 days ago
SPOT: 从原创性评分阈值预测文本来源
从信任的角度来研究大型语言模型（LLMs）生成的文本，我们提出了一种有效的方法 SPOT，通过原创度评分来对任意文本输入进行源分类，该方法对于现代 LLMs 的架构、训练数据、评估数据、任务和压缩表现出了稳健性。
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a month ago
SPOT：具有元学习的临床试验结果序列预测建模
为了提高临床试验的准确度和可解释性，我们提出了一种基于历史试验数据的序列预测临床试验结果的方法，SPOT（Sequential Predictive mOdeling of clinical Trial outcome），它使用话题发现模块
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a year ago
ACL
SPoT: 通过软提示传递实现更好的冻结模型调整
本文介绍了一种使用少量参数进行预训练语言模型在下游任务中的应用实现，该方法名为 SPoT：Soft Prompt Transfer，通过学习源任务的 prompt 来初始化目标任务的 prompt，从而提升了 Prompt Tuning 的
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3 years ago
SIGIR
SPot：一种用于识别财务表格中营运部门的工具
本文介绍了 SPot，一种自动化工具，可以从收益报告中检测运营部门及其相关的绩效指标。通过训练双向 RNN 分类器，SPot 可以区分常见指标（如 “收入”）和公司特定指标（如 “iPhone” 或 “云服务”），从而发现公司特定的运营部门
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4 years ago
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