文本分类

本文通过设计推理端指令策略，构建了大模型在学术文本挖掘中的专业能力评测框架，揭示了千亿级大模型在复杂任务上的优势。

本文揭示了全参数微调BERT模型在文本分类和回归任务中显著优于基于词典的方法。

本文提出了一种基于大语言模型反馈的因果关键词驱动的可靠文本分类方法，显著提升了预训练语言模型在跨域文本分类任务中的性能。

这篇论文提出了一种基于深度学习的方法，用于检测和可视化社交媒体上的仇恨言论，帮助用户和安全机构实时监控和应对网络暴力。