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DeBERTa-large
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研究：上下文、道德知识有助于政治价值观检测
一项新近发表在 arXiv 上的研究，调查了上下文、模型大小和道德知识在政治文本中检测 Schwartz 值（Schwartz values）的有效性。研究人员发现，虽然增加上下文能改进监督式 DeBERTa 编码器，但对更大的零样本 LLM（zero-shot LLMs）并未带来持续的益处。检索到的道德知识在各种模型和上下文条件下被证明更有持续的用处，特别是对于复杂或社会情境化的价值观。该研究表明，要达到最佳性能，需要联合评估上下文…
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Transformer模型预测德国政治文本的意识形态
研究人员开发了一种基于Transformer的模型，用于在连续的左右光谱上预测德国文本的政治意识形态。该研究使用四种不同的语料库（包括议会笔记、政治决策工具、报纸文章以及德国联邦议会议员的推文）评估了13种Transformer模型。DeBERTa-large在领域内表现中取得了最高的F1分数，而Gemma2-2B在报纸的领域外测试中表现出色，表明Transformer模型能够以与民意调查相当的准确性识别政治立场。