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ACL基于语言条件的语义文本相似度
通过重新注释 C-STS 验证集，并经过全面的数据集分析，我们改进了 C-STS 任务，利用模型理解 QA 任务设置中的条件，从而生成答案，并提出了一种自动错误识别流水线，能够以 80% 以上的 F1 得分识别 C-STS 数据中的注释错误
PDFa month ago
教育自然语言处理综述：分类、系统回顾与未来趋势
自然语言处理（NLP）旨在通过计算机科学领域的技术来分析文本，适用于医疗、商业和教育领域的应用。本文回顾了近期在教育领域解决问题方面的 NLP 的最新进展，介绍相关背景，提出 NLP 在教育领域的分类体系，并基于该体系讨论任务定义、挑战以及
PDF6 months ago
基于事实核查的假新闻检测：综述
该论文从任务和问题、算法策略和数据集的角度对基于事实的假新闻进行了综述和总结，包括任务定义和核心问题、现有的检测方法、经典和新提出的数据集以及已有方法的优势和劣势，并提出了该领域可能面临的若干挑战，期望为该领域的后续工作提供参考。
PDF6 months ago
专注于文本指导下的学习，不再重视示范
该研究探讨了一个更加现实的零样本跨任务泛化的挑战性设置：在没有演示情况下从文本指令中学习，假设存在一个段落式的任务定义而没有演示存在，为了更好地从定义中学习任务监督，我们提出了两个策略：首先，自动找出定义中的关键句子；其次，使用排名目标来强
PDFa year ago
事件提取：综述
本综述介绍了从文本中检测事件的方法，探讨了任务定义、评估方法、基准数据集和方法学的分类，并展望了事件检测的未来研究方向。
PDF2 years ago
关系抽取的含义是什么？有关数据集的调查和科学关系分类研究
本文对关系抽取数据集进行了全面的调查及研究任务定义及其应用。研究发现，跨数据集和跨领域设置特别缺乏，并通过对两个数据集的科学关系分类进行了实证研究，发现注释存在实质性的差异，这解释了跨数据集评估中大幅度下降的原因。最后，本研究呼吁在关系
PDF2 years ago
问答是一种格式；何时有用？
本文探讨了任务和数据集的扩展与多样性，讨论了问题回答作为一种用于研究特定现象的格式，而非独立于其自身的一种任务或现象，同时阐述了何时正确地将任务描述为问题回答，何时有必要将任务表述为问题回答而不是其他格式。
PDF5 years ago