Accesso libero

Research on Effective Information Extraction Techniques for Multi-Round Dialogues of Large-Scale Models in Deep Learning Environment

Hao Hu

Hao Hu

State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Information and Telecommunication BranchNanjing, China
Cerca questo autore su
Sciendo|Google Scholar
Hu, Hao
, 
Zenghui Xiang

Zenghui Xiang

State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Information and Telecommunication BranchNanjing, China
Cerca questo autore su
Sciendo|Google Scholar
Xiang, Zenghui
, 
Jinhui Li

Jinhui Li

State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Information and Telecommunication BranchNanjing, China
Cerca questo autore su
Sciendo|Google Scholar
Li, Jinhui
, 
Hua Gao

Hua Gao

State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Information and Telecommunication BranchNanjing, China
Cerca questo autore su
Sciendo|Google Scholar
Gao, Hua
 e 
Shenran Wang

Shenran Wang

State Grid Jiangsu Electric Power Co., Ltd., Information and Telecommunication BranchNanjing, China
Cerca questo autore su
Sciendo|Google Scholar
Wang, Shenran
  
27 nov 2024
Research on Effective Information Extraction Techniques for Multi-Round Dialogues of Large-Scale Models in Deep Learning Environment's Cover Image
INFORMAZIONI SU QUESTO ARTICOLO
Articolo precedente
Articolo Successivo
Cita
Scarica la copertina
Pubblicato online: 27 nov 2024
Ricevuto: 21 giu 2024
Accettato: 14 ott 2024
DOI: https://doi.org/10.2478/amns-2024-3569
Parole chiave
© 2024 Hao Hu et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Lingua:
Inglese
Frequenza di pubblicazione:
1 volte all'anno
Argomenti della rivista:
Scienze biologiche, Scienze della vita, altro, Matematica, Matematica applicata, Matematica generale, Fisica, Fisica, altro
Feed RSS della rivista