Computerwissenschaften - Rechnen und Sprache

ReadMe++ bietet verschiedene Sätze zur Beurteilung der Lesbarkeit in Arabisch, Englisch und Hindi an.

Eine einfache Methode verbessert die Übersetzung von Sätzen zwischen verschiedenen Sprachen.

Eine Studie zur Identifizierung von verdrehten Nachrichten in sozialen Medien.

Ein Blick darauf, wie man Systeme verbessern kann, um relevante Passagen in langen Texten zu finden.

Eine neue selbstüberwachte Methode verbessert das logische Denken ohne umfangreiche gelabelte Daten.

Untersuchen, wie LLMs mit Fragen umgehen, die keine klaren Antworten haben.

Ein neues Framework verbessert die Ausrichtung von Fragen und Wissen für präzise Antworten von Sprachmodellen.

Dieser Artikel untersucht, wie Trainingsdaten die Bilderzeugung durch Text-zu-Bild-Modelle beeinflussen.

Eine Methode, um Black-Box-Sprachmodelle mit kleineren, trainierbaren Modellen zu verbessern.

Erfahre mehr über Label-Rauschen und wie es die Leistung von Modellen beeinflusst.

Das TACR-Modell verbessert, wie Systeme Fragen mithilfe von Tabellen und Text beantworten.

Die Nutzung von Annotator-Unterschieden kann die Genauigkeit der Verarbeitung natürlicher Sprache verbessern.

Ein neues Datenset hilft den Lesern, indem es Mathe-Symbole mit ihren Definitionen verknüpft.

Eine neue Methode verbessert die Informationsgewinnung durch automatische Fragenstellung.

Ein neues Framework verbessert die Analyse der biomedizinischen Literatur, indem es Entitäten verknüpft und Ereignisse extrahiert.

Ein neues System verbessert die Genauigkeit bei der Beantwortung verschiedener Fragen durch spezialisierte Modelle.

Eine Studie zeigt Einschränkungen bei retrieval-unterstützten Sprachmodellen für die Textgenerierung.

EXnet bietet innovative Lösungen für Textklassifizierungsaufgaben mit unbegrenzten Beispielen.

LiPoR bietet eine neue Möglichkeit, plausible Erklärungen ohne klare Labels zu handhaben.

Analyse der Geschlechterdisparität in der KI-Forschungsgemeinschaft.

Untersuchung, wie Aufmerksamkeit die Genauigkeit der Antwortauswahl in Sprachmodellen beeinflusst.

Eine neue Methode verbessert die Emotionserkennung in Sprache mit Selbstaufmerksamkeits-Techniken.

Dieses Framework verwendet Orakel, um die Genauigkeit der Codegenerierung zu verbessern.

Forscher verbessern das Entity Linking, um die Analyse von Museumsbeständen zu optimieren.

Methoden, um versteckte Bedeutungen in der Sprache aufzudecken, verbessern die Kommunikation und Analyse.

Die Kombination aus aktivem Lernen und parameter-effizientem Feintuning verbessert die Modellleistung bei begrenzten Daten.

Untersuchung von Verzerrungen in Wortembeddings und Vorschlag einer neuen Methode, um diese zu reduzieren.

Ein strukturiertes Framework für effektives Denken über lange Texte einführen.

Forschung zeigt, wie wichtig Konsistenz in der Repräsentation bei NLP-Modellen ist.

Untersuchung der Probleme von ungenauen Ausgaben in grossen Sprachmodellen.

Neue Methode verbessert die Übersetzungsgenauigkeit für Fachbegriffe in Bereichen wie Medizin und Recht.

MathDial bietet einen einzigartigen Datensatz zum Unterrichten von mehrstufigen mathematischen Textaufgaben.

Das MMSMR-Dataset hat das Ziel, die Bewertung von Chatbot-Konversationen mit vielfältigen menschlichen Antworten zu verbessern.

In dieser Studie wird untersucht, wie LLMs mit veränderten Fakten umgehen und welche Auswirkungen das auf die Bildung hat.

Ein neuer Ansatz verbessert die Abrufeffizienz bei gleichzeitiger Minimierung der Hardware-Anforderungen.

Diese Studie vergleicht soziale Normen zwischen chinesischen und amerikanischen Kulturen durch Datenanalyse.

Diese Studie bewertet Sprachmodelle zur Kernreferenzauflösung ohne vorherige Beispiele.

LMSI ermöglicht es Sprachmodellen, die Leistung zu verbessern, ohne viel menschlichen Input.

Die Auswirkungen von Geschlechterbias auf die Sichtbarkeit von Frauen im Sport erkunden.

Ein tiefer Einblick in unser Framework zur Vereinfachung komplexer Texte.