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Una mirada a métodos para hacer que los textos antiguos sean más fáciles de leer.

Analizamos estrategias de agrupamiento y atención en modelos de incrustación basados en LLM.

WaterSeeker mejora los métodos de detección para texto marcado con agua en documentos grandes.

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Un nuevo marco mejora cómo los modelos procesan textos largos.

La automatización de la anotación de texto mejora la precisión y la eficiencia en el aprendizaje automático.

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Attention-Seeker mejora la extracción de frases clave usando mapas de autoatención de modelos de lenguaje.

Un nuevo estándar mejora la evaluación de los sistemas de detección de paráfrasis.

Una mirada a métodos mejorados para resumir texto de manera eficiente.

La investigación explora modelos avanzados para analizar documentos griegos históricos.

SemDI mejora la precisión en identificar la causalidad de eventos usando contexto.

Un nuevo método mejora la búsqueda de personas en imágenes usando pistas de texto.

GAProtoNet mejora la clasificación de texto al aumentar la interpretabilidad sin perder precisión.

Un nuevo modelo mejora las incrustaciones de texto a través de estrategias de aprendizaje en contexto.

Una nueva métrica que mejora la evaluación de la consistencia factual en resúmenes automáticos.

Analizando cómo el lenguaje inclusivo influye en los modelos de lenguaje en tareas de clasificación de texto.

Este estudio analiza la efectividad de la auto-consistencia en el procesamiento de textos largos con LLMs.

Un nuevo enfoque combina simplicidad y efectividad en las herramientas de análisis de texto.

Un nuevo método para probar modelos de lenguaje usando texto aleatorio.

Este estudio examina los valores en textos humanos y generados por IA para una mejor comprensión.

Explorando el impacto de los textos generados por máquinas y herramientas para detectar la autoría.

Examinando las vulnerabilidades en métodos de marcas de agua contra ataques de parafraseo.

Un enfoque dual para analizar la legibilidad vietnamita combinando números y significado.

Este estudio revela los beneficios de agrupar palabras similares para entender el lenguaje.

Un método de entrenamiento ayuda a los modelos de lenguaje a centrarse en información esencial.

Nuevos métodos mejoran la detección y extracción de eventos en texto.

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Las descripciones de anime juegan un papel clave en la formación de comunidades de fans.

Examinando la línea entre los artículos científicos generados por IA y los escritos por humanos.

Los LLMs aceleran la investigación cualitativa, ofreciendo nuevos enfoques a partir de grandes volúmenes de texto.

Descubre cómo la augmentación de datos puede mejorar los modelos NER en dominios con pocos recursos.

Una mirada a cómo los textos reflejan e influyen en los cambios culturales.

Un nuevo método mejora cómo conectamos ideas en el texto.

Este estudio evalúa la efectividad de las métricas automáticas para medir la precisión de los resúmenes.

Explorando el papel de los LLMs en extraer conocimiento procedimental del texto.

Un nuevo método mejora el análisis de sentimientos para reseñas en bengalí.