Domain learning from data for large language model translation and adaptation (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCACINI, RICARDO MARCONDES - ICMC ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC ; SANTIN, RENÉ VIEIRA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.5753/jbcs.2025.5795
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; VARIAÇÃO LINGUÍSTICA; AUTOMAÇÃO DAS LÍNGUAS NATURAIS; LÍNGUA PORTUGUESA
- Keywords: Translation; Domain Adaptation; Portuguese; Large Language Model; LLM; Prompt
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Journal of the Brazilian Computer Society
- ISSN: 1678-4804
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 31, n. 1, p. 1089-1119, 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SANTIN, René Vieira e MARCACINI, Ricardo Marcondes e REZENDE, Solange Oliveira. Domain learning from data for large language model translation and adaptation. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 31, n. 1, p. 1089-1119, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jbcs.2025.5795. Acesso em: 07 maio 2026. -
APA
Santin, R. V., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2025). Domain learning from data for large language model translation and adaptation. Journal of the Brazilian Computer Society, 31( 1), 1089-1119. doi:10.5753/jbcs.2025.5795 -
NLM
Santin RV, Marcacini RM, Rezende SO. Domain learning from data for large language model translation and adaptation [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2025 ; 31( 1): 1089-1119.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jbcs.2025.5795 -
Vancouver
Santin RV, Marcacini RM, Rezende SO. Domain learning from data for large language model translation and adaptation [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2025 ; 31( 1): 1089-1119.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jbcs.2025.5795 - Systematic review on aspect-based sentiment analysis in cross-domain
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