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dc.contributor.authorBuchmann, Jan
dc.contributor.authorLiu, Xiao
dc.contributor.authorGurevych, Iryna
dc.date.accessioned2024-06-27T10:44:05Z
dc.date.available2024-06-27T10:44:05Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://tudatalib.ulb.tu-darmstadt.de/handle/tudatalib/4276
dc.descriptionThis folder contains data to run experiments on LAB, the Long document Attribution Benchmark introduced in "Attribute or Abstain: Large Language Models as Long Document Assistants". All datasets were converted to the Intertext Graph format introduced by Kuznetsov et al. (2022).de_DE
dc.relationIsSupplementTo;URL;https://github.com/UKPLab/arxiv2024-attribute-or-abstain
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectlong document, intertext, attribution, qasper, natural questions, evidence inference, wice, contractnli, govreportde_DE
dc.subject.classification4.43-04 Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahrende_DE
dc.subject.classification4.43-05 Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
dc.subject.ddc004
dc.titleAttribute or Abstain: Large Language Models as Long Document Assistantsde_DE
dc.typeTextde_DE
tud.projectEC/HE | 101054961 | InterTextde_DE
tud.unitTUDa
tud.history.classificationVersion=2016-2020;409-05 Interaktive und intelligente Systeme, Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung


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