paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
TC

Tao Chen

ACL 2026理论与学习动力学可解释性
新星分贡献者
24
一作贡献0
核心/参与5
方向广度4
合作网络6
0 一作 · 1 篇 · ACL 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

1
作者位次 #7/10ACL 2026Findings· Findings of ACL

BCL : B ayesian In-Context Learning Framework for Information Extraction

Haoliang Liu · Chengkun Cai · Xu Zhao · Han Zhu · Shizhou Huang · Xinglin Zhang · Tao Chen · Jenq-Neng Hwang · Zhang Huaping · Lei Li

摘要

Existing information extraction (IE) tasks increasingly adopt in-context learning (ICL) with large language models. However, current approaches either show inconsistent performance across model scales or lack systematic optimization and generalizability. Building on this, we propose BCL-IE (Bayes...

理论与学习动力学可解释性OpenReview 项目页

常见合作者