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Nuevos métodos mejoran cómo las máquinas reconocen el ritmo y la emoción del habla.

Nuevo conjunto de datos mejora la verificación de los pasos de razonamiento en modelos de IA.

Un estudio destaca la importancia de elegir el genoma de referencia en el análisis de la expresión génica.

FindingEmo ofrece ideas sobre cómo reconocer emociones a través de escenas sociales.

Un nuevo método mejora la precisión de la anotación en el reconocimiento de objetivos usando técnicas avanzadas.

Examinando métodos para mejorar la clasificación de relaciones discursivas implícitas en ChatGPT.

Explorando el papel fundamental de la anotación de datos en el desarrollo de la IA y sus desafíos.

Un nuevo conjunto de datos mejora el diagnóstico de la retinopatía diabética a través de anotaciones detalladas.

Un conjunto de datos para evaluar las dificultades en tareas de ensamblaje usando anotaciones en video.

AFaCTA ayuda a los verificadores de hechos a identificar afirmaciones verdaderas y falsas de manera eficiente.

Este artículo habla sobre la explicabilidad y la justicia en los modelos de predicción de juicios legales.

El nuevo conjunto de datos DANSK mejora el rendimiento de NER en danés en diferentes textos.

El conjunto de datos LAST-Straw mejora el fenotipado automatizado en el cultivo de fresas.

SyllabusQA ofrece información para la respuesta automática de preguntas en educación.

Aprovechando modelos de lenguaje para agilizar la extracción de información en virología.

Este artículo examina cómo el texto afecta la comprensión y comunicación de los mapas.

Usando chatbots para mejorar la clasificación y comprensión de la investigación en IA.

Los investigadores están usando datos sintéticos para mejorar la estimación de la pose humana.

Nuevo conjunto de datos y métodos mejoran el NER para el reconocimiento del dialecto bávaro.

Aprende cómo X-AMR transforma la resolución de correferencias de eventos con representación gráfica.

Una nueva capa de anotación busca mejorar el análisis del lenguaje en los bancos de árboles UD.

COCO-ReM mejora la detección de objetos al perfeccionar las anotaciones del conjunto de datos original de COCO.

Mejorar la precisión en los datos del NVDRS es clave para una prevención efectiva del suicidio.

Un corpus único mejora el reconocimiento de entidades nombradas en seis idiomas eslavos.

Aprende cómo los LLMs pueden ayudar a que la programación en C sea más segura y eficiente.

COCONut ofrece mejor calidad y precisión en conjuntos de datos de segmentación de imágenes.

Una mirada completa al papel y la efectividad de las advertencias de contenido.

SPAM ofrece una forma más inteligente de etiquetar datos de video de manera eficiente.

Un nuevo marco mejora los modelos de proteínas usando anotaciones ricas para hacer predicciones precisas.

Creando recursos para DocRE en japonés a través del desarrollo de conjuntos de datos innovadores.

Transformando un conjunto de datos MCQA para preguntas extractivas en varios idiomas.

Un estudio sobre etiquetar comentarios de pacientes para mejorar los servicios de salud.

Presentamos LVOS: un conjunto de datos para rastrear objetos en videos largos.

Un nuevo método mejora las descripciones de imágenes para entrenar modelos de IA.

Este método clasifica las afirmaciones de texto de manera eficiente con datos mínimos.

Mejorando la precisión del diccionario para términos de epilepsia usados en redes sociales.

Un nuevo enfoque alinea los modelos de lenguaje con el contenido de video usando simulaciones textuales.

Este estudio evalúa métodos de medición de sesgo utilizando GPT-3.5-Turbo para la detección de antisemitismo.

Mejorando la calidad de generación de texto al seleccionar ejemplos más limpios.

Un nuevo conjunto de datos analiza la información engañosa en las respuestas de los LLM.