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ClimaEmpact: A Domain-Aligned Small Language Model and Dataset for Extreme Weather Analysis
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种极端天气推理感知对齐（EWRA）方法，通过改进小型语言模型（SLMs）并结合极端天气相关新闻数据集，提升了模型的响应能力和实际应用效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种极端天气推理感知对齐（EWRA）方法。
- 该方法通过改进小型语言模型（SLMs）来提升模型的响应能力。
- 研究结合了极端天气相关新闻数据集（ExtremeWeatherNews）。
- 研究解决了极端天气事件分析中缺乏局部和细致数据的问题。
- 研究结果表明，EWRA方法能有效提高SLMs的表现，超越任务特定模型。
- 该方法增强了极端天气分析的实际应用性。
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