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Accès ouvert déclaré 2022 conference-paper

Enhancing Self-Consistency and Performance of Pre-Trained Language Models through Natural Language Inference

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Résumé fourni par la source

Eric Mitchell, Joseph Noh, Siyan Li, Will Armstrong, Ananth Agarwal, Patrick Liu, Chelsea Finn, Christopher Manning. Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. 2022.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Enhancing Self-Consistency and Performance of Pre-Trained Language Models through Natural Language Inference
Date Crossref
01/01/2022
Éditeur
Association for Computational Linguistics
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Sujets associés

Topic ModelingMultimodal Machine Learning ApplicationsNatural Language Processing Techniques

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