查找近三年ACL/EMNLP/NAACL会议上关于"大语言模型幻觉缓解"的论文及实验代码 🆔 【1455】 ✅ 可用
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总结BERT/GPT系列模型在文本分类任务中的微调技巧与超参数优化方案 🆔 【1456】 ✅ 可用
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获取"机器翻译"中Transformer架构的注意力机制优化与BLEU分数提升方法 🆔 【1457】 ✅ 可用
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提取法律文本摘要生成任务中基于BERT的抽取式与生成式方法对比实验数据 🆔 【1458】 ✅ 可用
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对比不同预训练模型（RoBERTa/XLNet/ELECTRA）在情感分析任务中的表现 🆔 【1459】 ✅ 可用
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生成"问答系统"中基于检索与生成的混合方法实现细节与评估指标选择 🆔 【1460】 ✅ 可用
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查找"文本生成"任务中控制生成内容（Prompt Engineering）的提示词设计策略 🆔 【1461】 ✅ 可用
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提取社交媒体舆情分析中命名实体识别(NER)的领域自适应微调方案 🆔 【1462】 ✅ 可用
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总结文本相似度计算中基于词向量（Word2Vec/BERT）与深度学习模型的对比 🆔 【1463】 ✅ 可用
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获取"情感分析"任务中细粒度情感分类（Aspect-Based）的BERT微调实现 🆔 【1464】 ✅ 可用
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对比不同语言模型（GPT-3/ChatGLM/LLaMA）在中文任务中的中文适配方法 🆔 【1465】 ✅ 可用
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生成"文本摘要"任务中抽取式（TextRank）与生成式（BART）方法的ROUGE对比 🆔 【1466】 ✅ 可用
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提取医疗文本信息抽取中关系抽取（Relation Extraction）的联合学习方案 🆔 【1467】 ✅ 可用
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总结多轮对话系统中对话状态跟踪（DST）与回复生成的联合优化策略 🆔 【1468】 ✅ 可用
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查找"文本分类"任务中领域自适应（Domain Adaptation）的对抗训练实现细节 🆔 【1469】 ✅ 可用
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提取金融新闻事件抽取中触发词识别与事件元素抽取的联合模型设计 🆔 【1470】 ✅ 可用
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总结文本纠错任务中基于规则与神经网络（Transformer）的混合方法实现 🆔 【1471】 ✅ 可用
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对比不同词嵌入方法（静态词向量/上下文词向量）在文本分类中的效果 🆔 【1472】 ✅ 可用
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生成"机器翻译"任务中低资源语言的数据增强（回译/合成数据）与迁移学习方案 🆔 【1473】 ✅ 可用
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提取用户评论观点挖掘中情感倾向分析（Positive/Negative）与观点目标识别联合模型 🆔 【1474】 ✅ 可用
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总结长文本摘要生成中关键信息提取（Key Information Extraction）与文本压缩技术 🆔 【1475】 ✅ 可用
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查找"文本蕴含"任务中自然语言推理（NLI）模型的逻辑关系建模实现细节 🆔 【1476】 ✅ 可用
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对比不同正则化方法（Dropout/Weight Decay）在文本分类模型中的过拟合抑制 🆔 【1477】 ✅ 可用
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生成"对话系统"中基于检索（Retrieval-Based）与生成式（Generative）方法的对比 🆔 【1478】 ✅ 可用
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提取法律文书结构化提取中版面分析与OCR后处理的联合流程优化 🆔 【1479】 ✅ 可用
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总结文本生成任务中事实一致性验证（Fact-Checking）与错误修正（Error Correction）方法 🆔 【1480】 ✅ 可用
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对比不同损失函数（交叉熵/Focal Loss）在命名实体识别任务中的效果 🆔 【1481】 ✅ 可用
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生成"文本分类"任务中多标签分类（Multi-Label）的损失函数设计与模型优化 🆔 【1482】 ✅ 可用
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查找"情感分析"任务中领域自适应（跨领域情感迁移）的微调策略与实验数据 🆔 【1483】 ✅ 可用
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提取金融文档关键信息抽取中表格识别（Table Extraction）与文本分析联合方案 🆔 【1484】 ✅ 可用
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