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BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是预训练语言表示的方法，可以在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务，比如机器翻译、问答。
LAMB: A Modern Contextual Language Model for Latin
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HiddenLens: A Multi-Layer LLM Framework for Detecting and Resolving Hidden Assumptions in Software Requirements
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BERT Is Already a Denoiser: Cheaply Unlocking Iterative Generation in Masked Language Models
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MONOVAB : An Annotated Corpus for Bangla Multi-label Emotion Detection
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SemEnrich: Self-Supervised Semantic Enrichment of Radiology Reports for Vision-Language Learning
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Multi-Class vs. Multi-Label BERT for CVE-to-CWE Mapping: How Taxonomy Structure Shapes the Errors
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Comparative Analysis of GAT and BERT for Human-Like Playtesting
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Automated Multilabel Mpox Research Classification with Explainable Transformer Models
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Retrieval-Augmented Classification of Environmental Mitigations in Hydropower Licensing Documents
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ANNOTARES: A Dataset for Extracting Logical Structures from German Statutory Texts
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Continuous Behavioral Authentication via Multi-Expert BERT Log Analysis for Secure Data Sharing
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Clusters are All You Need: Pre-Training the Tsetlin Machine with Semantic Clusters from Language Models for Interpretability
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Cross-lingual Comparison of Research Funding Projects with Multilingual Sentence-BERT: Evidence from KAKENHI, NIH, NSF, and UKRI
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What Do LLMs Know About Alzheimer's Disease? Multi-loss Fine-Tuning and Probing for AD Detection
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Filter-then-Verify: A Multiphase GNN and ModernBERT Framework for Social Engineering Detection in Email Networks
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参考链接
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