Extracting and understanding the superficial knowledge in alignment (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: HIRATA, NINA SUMIKO TOMITA - IME ; PERIN, GABRIEL JACOB - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.18653/v1/2025.naacl-long.168
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: ACL
- Publisher place: Albuquerque
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Proceedings of 2025 NAACL
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 1 (long papers), p. 3265-3280
- Conference titles: Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CHEN, Runjin et al. Extracting and understanding the superficial knowledge in alignment. 2025, Anais.. Albuquerque: ACL, 2025. p. 3265-3280. Disponível em: https://doi.org/10.18653/v1/2025.naacl-long.168. Acesso em: 09 fev. 2026. -
APA
Chen, R., Perin, G. J., Chen, X., Chen, X., Han, Y., Hirata, N. S. T., et al. (2025). Extracting and understanding the superficial knowledge in alignment. In Proceedings of 2025 NAACL (Vol. 1 (long papers), p. 3265-3280). Albuquerque: ACL. doi:10.18653/v1/2025.naacl-long.168 -
NLM
Chen R, Perin GJ, Chen X, Chen X, Han Y, Hirata NST, Hong J, Kailkhura B. Extracting and understanding the superficial knowledge in alignment [Internet]. Proceedings of 2025 NAACL. 2025 ; 1 (long papers) 3265-3280.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.18653/v1/2025.naacl-long.168 -
Vancouver
Chen R, Perin GJ, Chen X, Chen X, Han Y, Hirata NST, Hong J, Kailkhura B. Extracting and understanding the superficial knowledge in alignment [Internet]. Proceedings of 2025 NAACL. 2025 ; 1 (long papers) 3265-3280.[citado 2026 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.18653/v1/2025.naacl-long.168 - Few-shot retinal disease classification on the Brazilian Multilabel Ophtalmological Dataset
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Informações sobre o DOI: 10.18653/v1/2025.naacl-long.168 (Fonte: oaDOI API)
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