A resampling-based method to evaluate NLI models (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: FINGER, MARCELO - IME ; HIRATA JUNIOR, ROBERTO - IME ; PATRIOTA, ALEXANDRE GALVÃO - IME ; SALVATORE, FELIPE DE SOUZA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1017/S1351324923000268
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM
- Keywords: Textual entailment; Text classification; Statistical methods; Machine learning; Evaluation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Natural Language Engineering
- ISSN: 1351-3249
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 30, n. 4, p. 793-820, 2024
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: hybrid
- Licença: cc-by
-
ABNT
SALVATORE, Felipe de Souza et al. A resampling-based method to evaluate NLI models. Natural Language Engineering, v. 30, n. 4, p. 793-820, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1017/S1351324923000268. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Salvatore, F. de S., Finger, M., Hirata Júnior, R., & Patriota, A. G. (2024). A resampling-based method to evaluate NLI models. Natural Language Engineering, 30( 4), 793-820. doi:10.1017/S1351324923000268 -
NLM
Salvatore F de S, Finger M, Hirata Júnior R, Patriota AG. A resampling-based method to evaluate NLI models [Internet]. Natural Language Engineering. 2024 ; 30( 4): 793-820.[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1017/S1351324923000268 -
Vancouver
Salvatore F de S, Finger M, Hirata Júnior R, Patriota AG. A resampling-based method to evaluate NLI models [Internet]. Natural Language Engineering. 2024 ; 30( 4): 793-820.[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1017/S1351324923000268 - A logical-based corpus for cross-lingual evaluation
- Using neural models to perform inference
- Topics in modal quantification theory
- Analyzing natural language inference from a rigorous point of view
- The likelihood-ratio measure
- On scale-mixture Birnbaum-Saunders distributions
- A classical measure of evidence for general null hypotheses
- Modelos heterocedásticos com erros nas variáveis
- Modelo funcional heterocedástico com erro nas variáveis: uma abordagem para medidas repetidas
- Uma medida de evidência alternativa para testar hipóteses gerais
Informações sobre o DOI: 10.1017/S1351324923000268 (Fonte: oaDOI API)
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