Neuste Artikel für Natursprachverarbeitung

Eine neue Methode verbessert die Bildbeschriftung durch vielfältige Bilddarstellungen.

Das Nutzen von oberflächlichen Ähnlichkeiten steigert die Leistung von Sprachmodellen erheblich.

Ein Blick auf bessere Zusammenfassungsmethoden für Urdu-Schrift mit neuer Technologie.

Dieser Artikel behandelt den Feature-Collapse im maschinellen Lernen und dessen Auswirkungen.

Klärungsfragen sind wichtig für eine effektive Kommunikation in Gesprächssystemen.

Neuer Datensatz verbessert Modelle zur Übersetzung medizinischer Fragen in SQL-Abfragen.

Forscher ordnen und analysieren handgemachte Merkmale für eine bessere Sprachverarbeitung.

Einführung eines gemeinsamen Rahmens für verbesserte Entitäts- und Relationsextraktion mittels semi-supervised Learning.

Methoden für bessere Textdarstellungen in technischen Dokumenten erforschen.

Neue Methode verbessert die Klarheit in den Vorhersagen von Sprachmodellen.

Wir stellen ein Verfahren vor, um Bewegungsdaten mit natürlichen Sprachabfragen abzurufen.

Innovatives Modell verbessert die Spracherkennung für romanisierte indische Sprachen.

Ein neues Framework, das Geschwindigkeit und Privatsphäre bei der natürlichen Sprachgenerierung verbessert.

TEMP verbessert die Sicherheit von Chatbots, indem es die Auswahl der Antworten automatisiert.

Unmatchbare Erwähnungen ansprechen, um Entity-Linking-Systeme zu verbessern.

Entdeck, wie Decoder-Only-Transformers die Verarbeitung natürlicher Sprache verändern.

Ein Framework zeigt, dass kleinere Modelle bei NLP-Aufgaben mit grösseren mithalten können.

Eine Methode, um grosse Modelle mit Einblicken aus kleineren Modellen zu verbessern.

Die Fähigkeiten des Modells verbessern, um verschiedene Datentypen effektiv zu verknüpfen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Qualität der textgenerierung über Sprachgrenzen hinweg.

Das NeQA-Dataset bewertet, wie gut Sprachmodelle Negationen in Fragen verstehen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Genauigkeit der Dokumentenanalyse mit Hilfe von Gleittüren.

Eine Studie zeigt, dass kleinere Modelle effektiv mit verringertem Wortschatz vortrainiert werden können.

Diese Forschung zeigt, wie Folgerung und Selbsttraining Sprachmodelle verbessern, ohne dass menschlich beschriftete Daten nötig sind.

Ein neuer Ansatz verbessert die Planung von Sprachmodellen durch den Einsatz eines Verifiers.

Wir stellen CREST vor, ein Framework, das die Interpretierbarkeit und Leistung von Modellen in der NLP verbessert.

Neue Methoden verbessern die Fragenbeantwortungsfähigkeiten durch die Integration von Grafiken.

Das RFiD-Modell verbessert die Antwortgenauigkeit bei offenen Fragen.

Erforschen, wie Transformermodelle sich anpassen, indem sie aus minimalen Beispielen im Kontext lernen.

Eine neue Methode reduziert Vorurteile in NLP-Modellen durch dynamisches Clustering und aktives Lernen.

Ein Überblick über Ansätze zur Generierung von Frage-Antwort-Paaren mithilfe von Sprachmodellen.

Ein neues inkrementelles System verbessert das Verständnis von Kernreferenzen in Texten.

Kombination von referenzbasierten und referenzfreien Methoden für bessere Zusammenfassungsbewertung.

SimSR verbessert Smart Reply Systeme mit modellbasierten Simulationen für relevante Antworten.

Eine neuartige Technik für effektives Zusammenfassen von verschiedenen Inhaltsarten.

RSTformer verbessert die Zusammenfassung langer Dokumente, indem es sich auf Textbeziehungen konzentriert.

Überprüfung von Schlüsselfaktoren, die den Wissenstransfer zwischen Sprachen in mehrsprachigen Modellen unterstützen.

Diese Studie bewertet die Fähigkeit von LLMs, klare negative Aussagen zu erstellen.

Neue Ansätze beim Fein-Tuning verbessern die Leistung und reduzieren den Ressourcenverbrauch.

Eine Studie über das Ergänzen fehlender verbal Elemente in Sätzen für besseres Maschinenverständnis.