Neuste Artikel für Computational Linguistik

Erforsche, wie der x-elm-Ansatz die mehrsprachige Sprachverarbeitung verbessert.

Diese Studie bewertet, wie gut LLMs strukturiertes Wissen aus Ontologien behalten.

Ein neues System soll die Analyse arabischer Nominalkonstruktionen verbessern.

Forschung verbessert die Übersetzungsqualität mit kontextbewussten Methoden und Techniken zur Verkürzung von Sequenzen.

Diese Studie zeigt wichtige Faktoren, die die Übersetzungsleistung für unterrepräsentierte Sprachen beeinflussen.

Dieses Modell verbessert die Satzanalyse für morphologisch reiche Sprachen durch gemeinsame Segmentierung und Parsing.

EoT-Prompting verbessert die Denkfähigkeiten von Sprachmodellen durch verschiedene Aufforderungserstellungen.

Untersuchung der Auswirkungen verschiedener Optimierer auf NLP-Aufgaben.

Diese Studie untersucht, ob erlernte Sprachsymbole Wortfrequenzmuster nachahmen.

Wir stellen eine schnellere Methode für hochwertige Sprachsynthese mit Diffusionsmodellen vor.

Eine Studie zeigt, wie Datenkontamination die Leistung von LLMs bei SQL-Übersetzungsaufgaben beeinflusst.

Dieser Artikel untersucht, wie Restart-Inkrementelle Modelle das Sprachverständnis bei lokalen Mehrdeutigkeiten verbessern.

Eine neue Methode, um natürliche Sprache in Corpus Query Language für linguistische Forschung umzuwandeln.

Eine neue Methode verbessert die Feinabstimmungs-Effizienz für Sprachmodelle bei verschiedenen Aufgaben.

Neue Methode verbessert Satzembeddings mit mehreren Prompts für bessere Genauigkeit.

Entdecke, warum Tokenisierung entscheidend dafür ist, dass Computer die menschliche Sprache verstehen.

Ein Blick darauf, wie LLaMA-2 Sprache mit strukturiertem Denken verarbeitet.

Dieser Artikel untersucht, wie Paraphrasieren die Leistung von Sprachmodellen bei der Textklassifikation verbessert.

Diese Forschung zeigt Datenschutzbedrohungen in einfacheren Themenmodellen wie LDA.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Grammatikfehlerkorrektur mit synthetischen Fehlern zu verbessern.

Untersuchen, wie Sprachmodelle syntaktische Strukturen ohne direkte Aufsicht erzeugen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit beim Parsing für die Verarbeitung der hebräischen Sprache.

EXPLORER kombiniert neuronales und symbolisches Denken, um KI in textbasierten Spielen zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht die Struktur und Darstellung von numerischen Eigenschaften in Sprachmodellen.

Neue Datensätze und Methoden verbessern die NER für die Erkennung des bayerischen Dialekts.

Ein detaillierter Ansatz zur Bewertung der Qualität von maschineller Übersetzung mit mehrdimensionalen Qualitätsmetriken.

Diese Studie vergleicht SES-Methoden für eine verbesserte Lemmatization über mehrere Sprachen hinweg.

Eine Studie zeigt die entscheidenden Faktoren, die die Effektivität von Rückübersetzungen beeinflussen.

Diese Studie untersucht, wie Sprachmodelle ungewöhnliche Grammatikstrukturen verstehen.

Eine automatisierte Methode zur Ausrichtung von Diskursbeziehungen aus verschiedenen Klassifizierungssystemen.

Diese Studie konzentriert sich darauf, kleinere Sprachmodelle für die südslawischen Sprachen zu verfeinern.

Untersuchen, wie ähnliche Subwörter das Lernen und die Leistung von Sprachmodellen beeinflussen.

Ein Überblick über die Rolle der Tokenisierung in der Sprachverarbeitung.

Diese Arbeit konzentriert sich darauf, die Übersetzung zwischen Deutsch und Bairisch zu verbessern.

SpaceByte bietet einen Byte-für-Byte-Ansatz, um die Leistung von Sprachmodellen zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt Methoden zur Generierung von Wortfolgen mit verschiedenen Modellen.

Forschung zeigt, dass vorherige Tokens das Output von Sprachmodellen verbessern können.

Eine Untersuchung darüber, wie Sprachmodelle die Wahrheit von Aussagen bestimmen.

Ein neues Modell verbessert die Übersetzungsgenauigkeit, indem es Kernbezugseigenschaften vorhersagt.

Erfahre, wie RST-LoRA die Zusammenfassung mit der Rhetorical Structure Theory verbessert.