情報科学

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セマンティックアーティファクトのカタログに関する成熟モデルを提案し、その重要性と有用性を強調。

大規模言語モデルから知識を蒸留することで、絶滅危惧種の名称抽出と関係抽出のためのデータセットを作成し、BERT系モデルの性能を向上させることができる。

意味は、推論行動によって与えられる。

LLMは情報ハザードを他のリスクよりも少なく危険と見なしており、セキュリティ上の懸念が強調されています。

変数の祖先関係に基づいてグループ化することで、因果グラフの推定精度を向上させる新しいアルゴリズムが提案されました。

本論文は、制御入力の制約下での確率的計画問題に対して、最大カバレッジを持つ後退可到達ツリー (MAXCOVAR BRT) を提案する。提案手法は、ノードの追加と辺コントローラの構築に関する新しい最適化問題を定式化することで、生成されたロードマップが理論的に最大のカバレッジを持つことを保証する。

EmotionICは、会話における感情認識のための感情慣性と伝染駆動依存モデリングを提案する。

論文は、拡張ラベル付きランダム有限集合（LRFSs）理論を採用し、新しい種類のLRFSsである拡張LRFSsを開発しています。これにより、グループ情報がLRFSsの定義に導入されます。これにより、多数のグループターゲットの運動状態、トラックラベル、および対応するグループ情報が同時に推定されます。

限られたトレーニングデータで性能を向上させるために、教師付きベースラインシステムのパフォーマンスを改善する方法に焦点を当てる。

APRCOIEは、中国語テキスト向けに設計された革新的なOIEモデルであり、従来のルールベースのモデルを凌駕し、中国語OIEの最先端を示しています。

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