Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Chaudhary, Manav"'
Traditional evaluation metrics like BLEU and ROUGE fall short when capturing the nuanced qualities of generated text, particularly when there is no single ground truth. In this paper, we explore the potential of Large Language Models (LLMs), specific
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.09269
This paper describes our approach for SemEval-2024 Task 9: BRAINTEASER: A Novel Task Defying Common Sense. The BRAINTEASER task comprises multiple-choice Question Answering designed to evaluate the models' lateral thinking capabilities. It consists o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.16129
The proliferation of LLMs in various NLP tasks has sparked debates regarding their reliability, particularly in annotation tasks where biases and hallucinations may arise. In this shared task, we address the challenge of distinguishing annotations ma
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.11192
Autor:
Vardhan, N Harsha, Chaudhary, Manav
Sentence-level relation extraction (RE) aims to identify the relationship between 2 entities given a contextual sentence. While there have been many attempts to solve this problem, the current solutions have a lot of room to improve. In this paper, w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.00132
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.