state-of-the-art model | BriefGPT

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鲁棒的少样本迁移学习用于知识库问答中的问题回答与无法回答的问题
提出了解决 KBQA 中无法回答问题的少样本迁移的新任务，并使用 FUn-FuSIC 模型扩展了先进的只针对有答案 KBQA 的少样本迁移模型，通过使用多样的句法、语义和执行引导检查向 LLM 循环提示来生成问题的逻辑形式，并采用自一致性来
PDF14 days ago
释放力量：多模态大型语言模型的竞争蒸馏
提出了一种创新的 Competitive Multi-modal Distillation（CoMD）框架，捕捉学生模型和教师模型之间的双向反馈，并不断更新学生模型学到的多模态能力，研究结果表明，我们的知识迁移方法在各种数据集上稳定提升了学
PDF8 months ago
EMNLPCrossRE：一个跨领域的关系抽取数据集
本文提出了一种新的跨领域关系抽取基准，并提供了元数据和多标签注释来帮助理解困难实例。作者通过在六个不同的文本领域上进行评估，评估了最先进的关系分类模型，发现跨领域关系抽取的困难性，为该方向的研究提供了新的数据集和启示。
PDF2 years ago
EMNLP关于问答系统中提问结构的疑问
该研究通过 LIME 框架验证了哪些问题部分是获取有效答案所必需的，并发现语法和自然语言对于问答系统来说是不重要的，最新的模型即使只用 LIME 计算出的几个高系数单词也能正确回答问题。
PDF6 years ago