Zobrazeno 1 - 10
of 20
pro vyhledávání: '"Seah, Chun Wei"'
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in a wide range of NLP tasks. However, when it comes to authorship verification (AV) tasks, which involve determining whether two given texts share the same authorship, even advanc
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.12882
Large Language Models (LLMs) serve as repositories of extensive world knowledge, enabling them to perform tasks such as question-answering and fact-checking. However, this knowledge can become obsolete as global contexts change. In this paper, we int
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.09632
Publikováno v:
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 23(7):1074 - 1086, 2012
Ordinal regression is commonly formulated as a multi-class problem with ordinal constraints. The challenge of designing accurate classifiers for ordinal regression generally increases with the number of classes involved, due to the large number of la
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1102.2808
Publikováno v:
In Applied Mathematical Modelling 1 October 2014 38(19-20):4849-4862
Autor:
Seah, Chun Wei.
To date, many practical realizations of machine intelligence are making their way as important tools that assist humans in their decision making process. A motivating example is sentiment rating prediction on user reviews, as a tool for crafting nove
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1392::8e74d2ac1cfdb25ef412c72b2bafb8e4
http://hdl.handle.net/10356/52421
http://hdl.handle.net/10356/52421
Publikováno v:
2015 18th International Conference on Information Fusion (Fusion); 2015, p792-799, 8p
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining (ICDM); 2011, p577-586, 10p