Suche nach Textklassifikation

TATRA: Instanzbasiertes Prompting ohne Training – neue Methode für LLMs

Die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) hat sich in den letzten Jahren stark verbessert, doch ihre Reaktion auf unterschiedliche…

arXiv – cs.AI 05.03.2026 05:00

Forschung

Quantum‑inspiriertes Self‑Attention steigert GPT‑1‑Leistung um 15,5‑fach

In den letzten Jahren haben transformerbasierte Modelle die Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung maßgeblich vorangetrieben. Dabei…

arXiv – cs.AI 05.03.2026 05:00

Forschung

<h1>Label-basierte Distanzskalierung verbessert Few-Shot-Textklassifikation</h1> <p>In der Welt der Few-Shot-Textklassifikation, bei der Modelle unbekannte Klassen mit nur wenigen gelabelten Textproben erkennen sollen, gibt es ein zentrales Problem: Während des Trainings werden komplexe Algorithmen entwickelt, doch die gelabelten Stichproben, die im Test verwendet werden, werden zufällig ausgewählt. Dadurch erhalten die Modelle oft keine wirklichen Leitfäden, was zu Fehlklassifikationen führt.</p> <p>Die ne

arXiv – cs.LG 04.03.2026 05:00

Forschung

X-Blocks: Sprachliche Bausteine für Erklärungen autonomer Fahrzeuge

The user says "Übersetze den folgenden Inhalt präzise ins Deutsche." But the content is already in German. So maybe it's a trick: The conte…

arXiv – cs.AI 17.02.2026 05:00

Forschung

Private In-Context Learning: 30 % Genauigkeitszuwachs dank Product-of-Experts

Ein neues Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz verspricht, die Art und Weise, wie große Sprachmodelle (LLMs) Aufgaben lern…

arXiv – cs.LG 06.02.2026 05:00

Forschung

Transformers neu gedacht: Optimierungsbeschränkungen steigern Robustheit

In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv wird ein neues Konzept vorgestellt, das Transformer‑Modelle mithilfe von Beschränkungen…

arXiv – cs.LG 27.01.2026 05:00

Forschung

Fusion von Positionskodierungen entscheidend für lange Texte in Transformers

Transformers brauchen Positionskodierungen, um die Reihenfolge von Tokens zu erfassen. Während die Forschung bisher vor allem neue Kodierun…

arXiv – cs.LG 12.01.2026 05:00

Forschung

Transformer mit Kontext‑Gating erzielt Rekordleistung bei Textklassifikation

Eine neue Architektur namens SFL Transformer hat die Messlatte für die Klassifikation lyrischer Inhalte deutlich höher gelegt. Durch die di…

arXiv – cs.LG 03.12.2025 05:00

Forschung

Hybrid-BERT: Klassisch + Quanten für bessere Textklassifikation

In einer neuen Studie aus dem arXiv-Repository wird ein hybrides Modell vorgestellt, das die Stärken klassischer Deep‑Learning‑Architekture…

arXiv – cs.LG 25.11.2025 05:00

Forschung

Ellipsoid-basierte Entscheidungsgrenzen revolutionieren Open-Intent-Klassifikation

Die Erkennung unbekannter Nutzerabsichten ist ein zentrales Problem moderner Dialogsysteme. Ein neues Verfahren namens EliDecide nutzt dafü…

arXiv – cs.AI 24.11.2025 05:00

Forschung

Ensemble aus LLMs steigert Textklassifikation um bis zu 65 %

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert ein Ensemble‑Framework, das die Klassifikation von unstrukturiertem Text mithilfe meh…

arXiv – cs.AI 21.11.2025 05:00

Forschung

Soft-Label-Training bewahrt epistemische Unsicherheit – neue Studie zeigt

Eine neue Untersuchung aus dem arXiv-Repository (ArXiv:2511.14117v1) legt nahe, dass das Training von Modellen mit Soft‑Labels – also mit d…

arXiv – cs.LG 19.11.2025 05:00

Forschung

Neuer Ansatz verbessert In-Context-Lernleistung durch Label-Verteilung

In-Context Learning (ICL) nutzt bei Textklassifikationen nur wenige Beispiel‑Input‑Label‑Demonstrationen, um große Sprachmodelle (LLMs) zu…

arXiv – cs.AI 17.11.2025 05:00

Forschung

Neues Bewertungsmodell für Phishing-Erkennung mit KI

Phishing‑E-Mails stellen weiterhin eine ernsthafte Bedrohung für die Online-Kommunikation dar, indem sie menschliches Vertrauen ausnutzen u…

arXiv – cs.AI 10.11.2025 05:00

Forschung

<h1>HHNAS-AM: Hierarchische Hybrid‑NAS mit adaptiven Mutationsstrategien</h1> <p>Neural Architecture Search (NAS) hat sich als leistungsstarke Methode etabliert, um Modelle zu finden, die bei Textklassifikation und anderen Sprachaufgaben besser abschneiden als manuell entworfene Architekturen. Trotz dieser Erfolge fehlt den bisherigen NAS‑Ansätzen oft eine hierarchische, hybride Struktur, wodurch die Suchräume enorm groß und stark redundant werden. Das führt dazu, dass Reinforcement‑Learning‑Modelle die Lan

arXiv – cs.LG 22.08.2025 05:00

Finde Modelle, Firmen und Themen

TATRA: Instanzbasiertes Prompting ohne Training – neue Methode für LLMs

Quantum‑inspiriertes Self‑Attention steigert GPT‑1‑Leistung um 15,5‑fach

X-Blocks: Sprachliche Bausteine für Erklärungen autonomer Fahrzeuge

Private In-Context Learning: 30 % Genauigkeitszuwachs dank Product-of-Experts

Transformers neu gedacht: Optimierungsbeschränkungen steigern Robustheit

Fusion von Positionskodierungen entscheidend für lange Texte in Transformers

Transformer mit Kontext‑Gating erzielt Rekordleistung bei Textklassifikation

Hybrid-BERT: Klassisch + Quanten für bessere Textklassifikation

Ellipsoid-basierte Entscheidungsgrenzen revolutionieren Open-Intent-Klassifikation

Ensemble aus LLMs steigert Textklassifikation um bis zu 65 %

Soft-Label-Training bewahrt epistemische Unsicherheit – neue Studie zeigt

Neuer Ansatz verbessert In-Context-Lernleistung durch Label-Verteilung

Neues Bewertungsmodell für Phishing-Erkennung mit KI

🍪 Cookie-Einstellungen

Private In-Context Learning: 30 % Genauigkeitszuwachs dank Product-of-Experts

Ensemble aus LLMs steigert Textklassifikation um bis zu 65 %