Últimos artículos para Conjuntos de datos

Un nuevo conjunto de datos para la Extracción de Relaciones en 27 idiomas ofrece nuevas perspectivas.

Un sistema que predice las cantidades de ingredientes para mejores resultados en la cocina.

Un estudio sobre cómo crear instrucciones estructuradas a través de la descomposición jerárquica de tareas.

La investigación se centra en reconocer el lenguaje metafórico en flores y plantas.

OpenShape mejora el reconocimiento y análisis de formas 3D usando fuentes de datos combinadas.

Esta investigación cuestiona las viejas ideas sobre cómo el lenguaje comparte información.

Nuevos métodos optimizan el control de la luz para obtener imágenes holográficas vibrantes.

Un nuevo conjunto de datos busca resolver errores comunes en la traducción automática, como alucinaciones y omisiones.

Investigación sobre cómo predecir tipos de células usando sus formas y tamaños a partir de imágenes.

Un nuevo enfoque para ayudar a los modelos de lenguaje a identificar puntos en común entre diferentes opiniones.

Un nuevo conjunto de datos para mejorar el análisis de sentimiento financiero mejora la toma de decisiones para los inversores.

Explorando los obstáculos en el aprendizaje activo y sus implicaciones para la investigación.

Simplificar textos médicos complejos mejora la comprensión de la salud para quienes no hablan inglés.

Un conjunto de datos enfocado en reconocer actividades de baloncesto usando sensores en la muñeca.

REFinD aborda los desafíos únicos de la extracción de relaciones en textos financieros.

Nuevos métodos mejoran el diagnóstico de migrañas usando imágenes cerebrales y controles sanos.

Seahorse ofrece una gran colección de resúmenes multilingües con calificaciones de humanos.

Un nuevo conjunto de datos mejora la verificación de las afirmaciones científicas con datos reales.

Una visión general de cómo los temas de investigación en PLN han cambiado con el tiempo.

El nuevo conjunto de datos CREMP mejora la investigación sobre péptidos macrocíclicos en medicina.

Nuevo conjunto de datos sintético ayuda a entender la exposición a EMF y sus impactos en la salud.

Presentando un conjunto de datos para mejorar el seguimiento de los estados de las entidades en textos procedimentales.

Un estudio sobre cómo detectar técnicas de propaganda en publicaciones bilingües.

El conjunto de datos Slovo mejora los esfuerzos de reconocimiento de lenguaje de señas en la comunidad rusa.

Explora un nuevo método para resumir documentos en diferentes idiomas con mayor precisión.

Este estudio mejora la comprensión de escenas 3D usando modelos fundamentales sin necesidad de grandes conjuntos de datos.

Una mirada a mejorar sistemas para encontrar pasajes relevantes en textos largos.

Utilizar las diferencias de los anotadores puede mejorar la precisión del procesamiento del lenguaje natural.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a los lectores al vincular símbolos matemáticos con sus definiciones.

EXnet ofrece soluciones innovadoras para tareas de clasificación de texto con ejemplos ilimitados.

Los investigadores mejoran la vinculación de entidades para mejorar el análisis de las colecciones de museos.

Este estudio examina cómo los likes en Twitter pueden indicar un comportamiento inauténtico coordinado.

El conjunto de datos MMSMR tiene como objetivo mejorar la evaluación de conversaciones de chatbots con respuestas humanas diversas.

Este estudio compara las normas sociales entre las culturas china y americana a través del análisis de datos.

La investigación explora cómo el lenguaje empodera a las personas en diferentes contextos sociales.

Un nuevo enfoque para resumir tablas basado en las preguntas del usuario para obtener mejores insights.

Un nuevo conjunto de datos mejora las herramientas de procesamiento de idiomas para lenguas subrepresentadas.

IfQA ofrece más de 3,800 preguntas contrafactuales para desafiar la respuesta a preguntas de dominio abierto.

Un nuevo enfoque mejora la recolección de datos de fijación en videos usando una pantalla de computadora.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los modelos de lenguaje para retener información a lo largo del tiempo.