Zobrazeno 1 - 10
of 30
pro vyhledávání: '"Natural Scientific Language Processing"'
This Open Access book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Natural Scientific Language Processing and Research Knowledge Graphs, NSLP 2024, held in Hersonissos, Crete, Greece, on May 27, 2024. The 10 full papers
Autor:
Rehm, Georg, Dietze, Stefan, Krüger, Frank
This Open Access book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Natural Scientific Language Processing and Research Knowledge Graphs, NSLP 2024, held in Hersonissos, Crete, Greece, on May 27, 2024. The 10 full papers
Externí odkaz:
https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/93249
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper aims to tackle the challenge posed by the increasing integration of software tools in research across various disciplines by investigating the application of Falcon-7b for the detection and classification of software mentions within schola
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.08514
Publikováno v:
Natural Scientific Language Processing and Research Knowledge Graphs (2024), LNAI 14770, 234-243
With the rapid expansion of academic literature and the proliferation of preprints, researchers face growing challenges in manually organizing and labeling large volumes of articles. The NSLP 2024 FoRC Shared Task I addresses this challenge organized
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.04136
This paper describes our participation in the Shared Task on Software Mentions Disambiguation (SOMD), with a focus on improving relation extraction in scholarly texts through generative Large Language Models (LLMs) using single-choice question-answer
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.05587
