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本文表明，卷积网络中的序列池化归一化提供了超越感受野的全局上下文，满足序列标注所需的大部分上下文，并在网络消融研究中影响归因分析。
本文从自然语言处理（NLP）的视角研究阿拉伯语字符形式与功能之间的关系是否具有任意性，结果表明，将字符随机重新映射到缩减的rasm集合上，可以在各种NLP任务中取得具有竞争力的表现。
DIRECT是一个使用大型语言模型进行序列标注的框架，通过监督微调后的直接偏好优化（DPO）改善领域对齐，并通过带有模板填充和KV缓存重用的受控解码提高推理效率。
本文介绍了一种时序多信号融合方法，用于通过融合特征上的序列标注检测语言模型中的词元级幻觉，在不访问模型内部信息的情况下实现了改进的跨模型性能。