Zobrazeno 1 - 10
of 1 005 391
pro vyhledávání: '"research question"'
The progress in text summarization techniques has been remarkable. However the task of accurately extracting and summarizing necessary information from highly specialized documents such as research papers has not been sufficiently investigated. We ar
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.06883
Autor:
Cro, Suzie1 (AUTHOR), Phillips, Rachel1 (AUTHOR) r.phillips@imperial.ac.uk
Publikováno v:
Trials. 12/14/2024, Vol. 25 Issue 1, p1-5. 5p.
Autor:
Chen, Xiuying, Wang, Tairan, Guo, Taicheng, Guo, Kehan, Zhou, Juexiao, Li, Haoyang, Zhuge, Mingchen, Schmidhuber, Jürgen, Gao, Xin, Zhang, Xiangliang
Question Answering (QA) effectively evaluates language models' reasoning and knowledge depth. While QA datasets are plentiful in areas like general domain and biomedicine, academic chemistry is less explored. Chemical QA plays a crucial role in both
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.16931
Autor:
Zina O′Leary
Zina O′Leary′s Research Question Little Quick Fix teaches students how to find their interest, hone it to a topic, and turn it into a research question that is relevant, interesting, and researchable. Little Quick Fix titles provide quick bu
Autor:
Lynch, Julia, author
Publikováno v:
Doing Good Qualitative Research, 2024.
Externí odkaz:
https://doi.org/10.1093/oso/9780197633137.003.0002
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.
Autor:
Suzie Cro, Rachel Phillips
Publikováno v:
Trials, Vol 25, Iss 1, Pp 1-5 (2024)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b092b228307c427185f8f38d27b16a9e
Autor:
Liu, Yiren, Chen, Si, Cheng, Haocong, Yu, Mengxia, Ran, Xiao, Mo, Andrew, Tang, Yiliu, Huang, Yun
Developing novel research questions (RQs) often requires extensive literature reviews, especially in interdisciplinary fields. To support RQ development through human-AI co-creation, we leveraged Large Language Models (LLMs) to build an LLM-based age
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.06155