Improving Pre-trained Language Model Sensitivity via Mask Specific losses: A case study on Biomedical NER
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Abaho, Micheal, Bollegala, Danushka, Leeming, Gary, Joyce, Dan, Buchan, Iain E |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Improving Sequential Recommendations via Bidirectional Temporal Data Augmentation with Pre-training
di: Jiang, Juyong, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Jiang, Juyong, et al.
Pubblicazione: (2021)
SLIMER-IT: Zero-Shot NER on Italian Language
di: Zamai, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zamai, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
To Recommend or Not: Recommendability Identification in Conversations with Pre-trained Language Models
di: Wang, Zhefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhefan, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Elephant in the Room: Rethinking the Usage of Pre-trained Language Model in Sequential Recommendation
di: Qu, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qu, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2024)
ID-centric Pre-training for Recommendation
di: Wu, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
GENET: Unleashing the Power of Side Information for Recommendation via Hypergraph Pre-training
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yang, et al.
Pubblicazione: (2023)
TransFR: Transferable Federated Recommendation with Adapter Tuning on Pre-trained Language Models
di: Zhang, Honglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Honglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Query Expansion in the Age of Pre-trained and Large Language Models: A Comprehensive Survey
di: Li, Minghan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Minghan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-grained Contract NER using instruction based model
di: Adibhatla, Hiranmai Sri, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Adibhatla, Hiranmai Sri, et al.
Pubblicazione: (2024)
I^3 Retriever: Incorporating Implicit Interaction in Pre-trained Language Models for Passage Retrieval
di: Dong, Qian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dong, Qian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Multimodal Pre-training Framework for Sequential Recommendation via Contrastive Learning
di: Zhang, Lingzi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Lingzi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Read the Docs Before Rewriting: Equip Rewriter with Domain Knowledge via Continual Pre-training
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrastive Pre-training for Deep Session Data Understanding
di: Li, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zixuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
PEPT: Expert Finding Meets Personalized Pre-training
di: Peng, Qiyao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Peng, Qiyao, et al.
Pubblicazione: (2023)
ColBERT-Zero: To Pre-train Or Not To Pre-train ColBERT models
di: Chaffin, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chaffin, Antoine, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bootstrapped Pre-training with Dynamic Identifier Prediction for Generative Retrieval
di: Tang, Yubao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Yubao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing SPARQL Generation by Triplet-order-sensitive Pre-training
di: Su, Chang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Su, Chang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-trained Language Model and Knowledge Distillation for Lightweight Sequential Recommendation
di: Li, Li, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Li, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing NER Performance in Low-Resource Pakistani Languages using Cross-Lingual Data Augmentation
di: Ehsan, Toqeer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ehsan, Toqeer, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pre-train, Align, and Disentangle: Empowering Sequential Recommendation with Large Language Models
di: Wang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
PLUM: Adapting Pre-trained Language Models for Industrial-scale Generative Recommendations
di: He, Ruining, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Ruining, et al.
Pubblicazione: (2025)
Caseformer: Pre-training for Legal Case Retrieval Based on Inter-Case Distinctions
di: Su, Weihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Su, Weihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Beyond the Sequence: Statistics-Driven Pre-training for Stabilizing Sequential Recommendation Model
di: Wang, Sirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Sirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
PromptLink: Leveraging Large Language Models for Cross-Source Biomedical Concept Linking
di: Xie, Yuzhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Yuzhang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improved Learned Sparse Retrieval with Corpus-Specific Vocabularies
di: Yu, Puxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Puxuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Top-P Masking for Cross Language Information Retrieval
di: Casale, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Casale, Joseph, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Pre-trained Sequential Recommendation Framework: Popularity Dynamics for Zero-shot Transfer
di: Wang, Junting, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Junting, et al.
Pubblicazione: (2024)
Are ID Embeddings Necessary? Whitening Pre-trained Text Embeddings for Effective Sequential Recommendation
di: Zhang, Lingzi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Lingzi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Recommender Systems Using Textual Embeddings from Pre-trained Language Models
di: Le, Ngoc Luyen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Ngoc Luyen, et al.
Pubblicazione: (2025)
CRENER: A Character Relation Enhanced Chinese NER Model
di: Qiao, Yaqiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiao, Yaqiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
UTCS: Effective Unsupervised Temporal Community Search with Pre-training of Temporal Dynamics and Subgraph Knowledge
di: Zhang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Supporting Cross-language Cross-project Bug Localization Using Pre-trained Language Models
di: Chandramohan, Mahinthan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chandramohan, Mahinthan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Coherency Improved Explainable Recommendation via Large Language Model
di: Liu, Shijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Shijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
GPR: Towards a Generative Pre-trained One-Model Paradigm for Large-Scale Advertising Recommendation
di: Zhang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Curriculum-scheduled Knowledge Distillation from Multiple Pre-trained Teachers for Multi-domain Sequential Recommendation
di: Sun, Wenqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Wenqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing CTR Prediction through Sequential Recommendation Pre-training: Introducing the SRP4CTR Framework
di: Han, Ruidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Ruidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Facet-Aware Multi-Head Mixture-of-Experts Model with Text-Enhanced Pre-training for Sequential Recommendation
di: Liu, Mingrui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Mingrui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Text Embeddings by Weakly-Supervised Contrastive Pre-training
di: Wang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Wang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2022)
Pre-train and Fine-tune: Recommenders as Large Models
di: Jiang, Zhenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Zhenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
FiNER-ORD: Financial Named Entity Recognition Open Research Dataset
di: Shah, Agam, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shah, Agam, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Improving Sequential Recommendations via Bidirectional Temporal Data Augmentation with Pre-training
di: Jiang, Juyong, et al.
Pubblicazione: (2021) -
SLIMER-IT: Zero-Shot NER on Italian Language
di: Zamai, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024) -
To Recommend or Not: Recommendability Identification in Conversations with Pre-trained Language Models
di: Wang, Zhefan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
The Elephant in the Room: Rethinking the Usage of Pre-trained Language Model in Sequential Recommendation
di: Qu, Zekai, et al.
Pubblicazione: (2024) -
ID-centric Pre-training for Recommendation
di: Wu, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)