SpeciaLex:一种上下文特定词汇学习的基准
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过介绍 SpeciaLex,本文提供了一个用于评估语言模型在遵循专业词典约束方面能力的基准,并对 15 个开源和闭源大型语言模型进行了实证评估,讨论了模型规模、开放性、设置和最新性等因素对性能的影响。
Multi-SimLex是一个大规模的词汇资源和评估基准,用于评估单语和跨语言表示模型。它涵盖了12个语言的数据集,对多语言词汇语义和表示学习领域有显著进展。
通过介绍 SpeciaLex,本文提供了一个用于评估语言模型在遵循专业词典约束方面能力的基准,并对 15 个开源和闭源大型语言模型进行了实证评估,讨论了模型规模、开放性、设置和最新性等因素对性能的影响。
Multi-SimLex是一个大规模的词汇资源和评估基准,用于评估单语和跨语言表示模型。它涵盖了12个语言的数据集,对多语言词汇语义和表示学习领域有显著进展。