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本文介绍了我们为SemEval-2024任务1开发的系统:语义文本相关性(STR),在Track C:跨语言下。该系统通过实验使用不同的预训练语言模型和源语言选择策略,以及机器翻译的数据增强和脚本差异的影响,最终在测试集中取得了第一名。

Sharif-STR 在 SemEval-2024 任务 1 中:Transformer 作为文本语义关系细粒度评分的回归模型

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-17T00:00:00Z

本文介绍了我们为SemEval-2024任务1开发的系统:语义文本相关性(STR),在Track C:跨语言下。该系统通过实验使用不同的预训练语言模型和选择策略,成功检测给定目标语言中两个句子的语义相关性。在C8测试集中取得了第一名。

NLU-STR 在 SemEval-2024 任务 1 中的应用:基于生成的增强和基于编码器的评分方法用于语义文本相关性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-01T00:00:00Z
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