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新方法将结构化情感分析视为序列标注问题
研究人员开发了一种新颖的结构化情感分析方法，将其视为可通过序列标注解决的依赖图解析问题。该方法利用线性化图编码为每个单词分配标签，有效捕获情感图的结构。在五种语言的七个数据集上进行的实验表明，其性能与现有的复杂模型相比具有竞争力。
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新的MIRA-Ev基准评估临床NLP模型在证据推理方面的能力
研究人员推出MIRA-Ev，一个旨在评估临床自然语言处理（NLP）模型的新基准。与目前仅关注最终答案准确性的方法不同，MIRA-Ev评估模型如何利用临床文本中的证据。该基准建立在西班牙内科住院医师（MIR）执照考试案例的基础上，并包含前提、论点及其支持或攻击关系的详细注释。MIRA-Ev提供西班牙语、英语和巴斯克语版本，是首个巴斯克语临床论证资源。
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LLM利用新框架生成多样化的多语言教育问题
研究人员探索了在多语言环境中利用大型语言模型（LLM）为教育目的生成高阶问题。该研究引入了基于主张-证据-推理（Claim-Evidence-Reasoning）和发散式提问（Divergent Questioning）框架的提示，超越了传统的布鲁姆教育目标分类法，并专注于巴斯克语、西班牙语和英语。尽管开源和专有模型在生成这些语言的问题方面都显示出有效性，但教育工作者仅将约一半的生成问题识别为高阶问题。然而，替代框架成功地生成了结构和…