CCL2024-Eval 第二届汉语框架语义解析评测框架语义解析(Frame Semantic Parsing,FSP)是自然语言处理领域中的一项重要任务,其目标是从句中提取框架语义结构[1],实现对句子中涉及到的事件或情境的深层理解。FSP在阅读理解[2-3]、文本摘要[4-5]、关系抽取[6]等下游任务有
2024 SemEval 冠军 SemEval Task10,本质是一个文本分类的任务,有三个子任务,论文摘要如下:在多维对话中,情绪不仅作为情感交流的重要中介者,还承载着丰富的信息。因此,准确识别交流者的情绪并理解情绪变化的触发因素至关重要。本研究专注于多语言对话情绪识别和基于挑衅者的情绪逆向推理任务,旨在提高对话中情绪理解的准...
近期,我们构建了一个全新的视频问答评测基准 AutoEval-Video。我们首先通过创新的对抗式规则标注策略,构建客观且全面的评判规则;然后,利用大语言模型,根据评判规则对生成式多模态大模型的视频理解和推理能力进行有效的自动化评估。相应的研究成果被ECCV 2024接收。 我们总共收集了 327 个经过高质量标注的测试样例,涵盖生...
微软亚洲研究院提出了 VisEval 评估框架,为这一挑战提供了解决方案,并因此荣获全球可视化领域顶尖的学术会议 IEEE VIS 2024 的最佳论文奖。通过高质量的数据集和可靠的自动化评估方法,VisEval 为数据可视化的未来发展提供了坚实的基础,助力数据可视化技术向更智能、更便捷的方向发展。 在如今这个数据驱动的时代,数据可视...
Return Values Type:Integer, Real, String, List, Symbol, Ename (entity name), T, or nil The result of the expression, after evaluation. Examples First, set some variables: (setq a123)123(setq b'a)A Now evaluate some expressions:
微软亚洲研究院提出了 VisEval 评估框架,为这一挑战提供了解决方案,并因此荣获全球可视化领域顶尖的学术会议 IEEE VIS 2024 的最佳论文奖。通过高质量的数据集和可靠的自动化评估方法,VisEval 为数据可视化的未来发展提供了坚实的基础,助力数据可视化技术向更智能、更便捷的方向发展。
简介:CodeFuse发布了首个面向ToolLearning领域的中文评测基准ToolLearning-Eval,以帮助开发者跟踪ToolLearning领域大模型的进展,并了解各个ToolLearning领域大模型的优势与不足。ToolLearning-Eval按照Function Call流程进行划分,包含工具选择、工具调用、工具执行结果总结这三个过程,方便通用模型可以对各个过程进行评测分析。
Az AutoCAD LT 2024 újdonságai Az AutoCAD LT 2024 újdonságainak kipróbálása Újdonságok a korábbi kiadásokban Kezdeti lépések Próbálta már? AutoCAD LT Felhasználói kézikönyv Platformfüggetlen Testreszabás és AutoLISP Telepítés AutoCAD LT – Kiadási megjegyzésekMegoszt...
2024年6月,第18届国际语义评估研讨会 SemEval 2024在墨西哥举办。期间,组委会揭晓了今年SemEval的评测结果,实验室由李诗怡、李岱霖、王楚涵、邹鑫同学组成的两支参赛队伍,在实验室老师们的指导下分别在Task 4:Multilingual Detection of Persuasion Tech...
微软亚洲研究院提出了 VisEval 评估框架,为这一挑战提供了解决方案,并因此荣获全球可视化领域顶尖的学术会议IEEE VIS 2024的最佳论文奖。通过高质量的数据集和可靠的自动化评估方法,VisEval 为数据可视化的未来发展提供了坚实的基础,助力数据可视化技术向更智能、更便捷的方向发展。