Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Culnan, John"'
We present our experience as annotators in the creation of high-quality, adversarial machine-reading-comprehension data for extractive QA for Task 1 of the First Workshop on Dynamic Adversarial Data Collection (DADC). DADC is an emergent data collect
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.14272
Named entity recognition identifies common classes of entities in text, but these entity labels are generally sparse, limiting utility to downstream tasks. In this work we present ScienceExamCER, a densely-labeled semantic classification corpus of 13
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1911.10436
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.
Autor:
Freylersythe, Sarah, Sharp, Rebecca, Culnan, John, Romero Diaz, Damian Yukio, Zhao, Yiyun, Franks, Hagan, Nitschke, Remo, Bethard, Steven J., Crane, Tracy E.
This poster was presented on 2022 April 6 – 9 at the 43rd Annual Meeting & Scientific Sessions of the Society of Behavioral Medicine in Baltimore, MD, USA. We provide the poster in several formats, including svg, pptx, png, pdf, and jpg. We also pr
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::83bbd53571305ca294b345e909ca94a5
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.