Plik:Figure 1- An Overview of WikiSP (from Xu et al. 2023).png
.png){kind=small}
Rozmiar podglądu – 367 × 598 pikseli. Inne rozdzielczości: 147 × 240 pikseli | 294 × 480 pikseli | 471 × 768 pikseli | 628 × 1024 pikseli | 1386 × 2260 pikseli.
Rozmiar pierwotny (1386 × 2260 pikseli, rozmiar pliku: 588 KB, typ MIME: image/png)
 | Plik Figure 1- An Overview of WikiSP (from Xu et al. 2023).png znajduje się w Wikimedia Commons – repozytorium wolnych zasobów. Dane z jego strony opisu znajdują się poniżej. |
Opis
| Opis |
English: "Figure 1: An Overview of WikiSP. An entity linker is used to link entities in the user query to their unique ID in Wikidata; e.g. “A Bronx Tale” is linked to entity ID “Q1130705”. The query and entity linker outputs are fed to the WikiSP semantic parser to produce a modified version of SPARQL, where property IDs (e.g. “P915”) are replaced by their unique string identifiers (e.g. “filming_location”). If applying the query to Wikidata fails to return a result, we default to GPT-3, labeling the result as a GPT-3 guess. Returned answers are presented in the context of the query, so the user can tell if the answer is acceptable; if not, we also show the guess from GPT-3. Here WikiSP mistakenly uses “filming_location” instead of “narrative_location”; the user detects the mistake, thumbs down the answer, and the GPT-3 answer is provided." |
| Data | |
| Źródło | Xu, Silei; Liu, Shicheng; Culhane, Theo; Pertseva, Elizaveta; Wu, Meng-Hsi; Semnani, Sina; Lam, Monica (December 2023). "Fine-tuned LLMs Know More, Hallucinate Less with Few-Shot Sequence-to-Sequence Semantic Parsing over Wikidata". Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. EMNLP 2023. Singapore: Association for Computational Linguistics. pp. 5778–5791. doi:10.18653/v1/2023.emnlp-main.353 |
| Autor | Xu, Silei; Liu, Shicheng; Culhane, Theo; Pertseva, Elizaveta; Wu, Meng-Hsi; Semnani, Sina; Lam, Monica |
Licencja
Ten plik udostępniony jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Międzynarodowe.
- Wolno:
- dzielić się – kopiować, rozpowszechniać, odtwarzać i wykonywać utwór
- modyfikować – tworzyć utwory zależne
- Na następujących warunkach:
- uznanie autorstwa – musisz określić autorstwo utworu, podać link do licencji, a także wskazać czy utwór został zmieniony. Możesz to zrobić w każdy rozsądny sposób, o ile nie będzie to sugerować, że licencjodawca popiera Ciebie lub Twoje użycie utworu.
- na tych samych warunkach – Jeśli zmienia się lub przekształca niniejszy utwór, lub tworzy inny na jego podstawie, można rozpowszechniać powstały w ten sposób nowy utwór tylko na podstawie tej samej lub podobnej licencji.
Historia pliku
Kliknij na datę/czas, aby zobaczyć, jak plik wyglądał w tym czasie.
| Data i czas | Miniatura | Wymiary | Użytkownik | Opis | |
|---|---|---|---|---|---|
| aktualny | 22:29, 23 gru 2023 | | 1386 × 2260 (588 KB) | HaeB | Uploaded a work by Xu, Silei; Liu, Shicheng; Culhane, Theo; Pertseva, Elizaveta; Wu, Meng-Hsi; Semnani, Sina; Lam, Monica from Xu, Silei; Liu, Shicheng; Culhane, Theo; Pertseva, Elizaveta; Wu, Meng-Hsi; Semnani, Sina; Lam, Monica (December 2023). "Fine-tuned LLMs Know More, Hallucinate Less with Few-Shot Sequence-to-Sequence Semantic Parsing over Wikidata". Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. EMNLP 2023. Singapore: Association for Computatio... |
Lokalne wykorzystanie pliku
Żadna strona nie korzysta z tego pliku.
Globalne wykorzystanie pliku
Ten plik jest wykorzystywany także w innych projektach wiki:
- Wykorzystanie na en.wikipedia.org
.png){kind=link}