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Kirpal Nandra
Kirpal Nandra
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新的生存模型验证方法显示出队列依赖的性能
研究人员开发并验证了一种名为drcosarc的方法，这是一种用于离散时间多实例学习生存模型的事后保形包装器。该方法在来自The Cancer Genome Atlas (TCGA)和Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC)的多个队列中进行了测试。评估侧重于反向概率审查加权 (IPCW) 估计和中位数下预测界限 (LPB)，结果显示性能因队列、患者级别单位、估计量和审查假设而异。
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新的KIRP框架通过外部知识和CoT推理增强零样本立场检测
研究人员开发了一个新的零样本立场检测框架KIRP，旨在提高识别推文等短文本中立场的准确性。该框架通过整合外部知识图谱和采用反思性思维链（CoT）推理，解决了上下文稀疏性以及隐式目标与内容之间的相关性等挑战。KIRP还利用了立场感知对比学习和三层迭代原型网络，以更好地区分中立和不相关标签。在包括新构建的日语推文数据集在内的多个数据集上的实验表明，KIRP以高F1分数实现了最先进的性能。