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学术文件中的软件提及检测的 Falcon 7b
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究旨在解决学术文献中识别和分类软件提及的问题，通过实验探讨了不同的训练策略以提高检测准确性，并强调了选择性标注和自适应抽样的益处。该研究为解决学术文本分析中的挑战提供了见解。
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关键要点
- 本研究旨在解决学术文献中识别和分类软件提及的问题。
- 研究探讨了不同的训练策略以提高检测准确性，包括双分类器方法、自适应抽样和加权损失缩放。
- 研究结果强调了选择性标注和自适应抽样在改善模型性能方面的益处。
- 整合多种策略并不一定会累积改进。
- 该研究为特定任务如SOMD的大型语言模型的有效应用提供了见解。
- 突出了解决学术文本分析中所面临的独特挑战的个性化方法的重要性。
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