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Esta investigación examina cómo los modelos de lenguaje predicen el orden de los adjetivos.

Explorando cómo mensajes simples se convierten en sistemas de comunicación complejos.

Examinando los cambios en la comunicación y el vocabulario en las redes sociales durante 34 años.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de las máquinas del árabe a través de los diacríticos.

Un estudio revela cómo los significados de las palabras cambian con el contexto y el tiempo usando incrustaciones de palabras.

Un nuevo conjunto de datos arroja luz sobre los periódicos históricos de América Latina.

XferBench evalúa la calidad de los idiomas desarrollados por máquinas.

Un conjunto de datos rico para estudiar lenguajes emergentes en sistemas de comunicación.

Un estudio sobre cómo evolucionan los idiomas y cómo cambian los significados con el tiempo.

Explora las actualizaciones en la versión 3 del conjunto de datos Divide and Remaster.

Una mirada a los CFG, sus componentes y relaciones como la bisimilaridad.

Un nuevo conjunto de datos revela las complejidades del análisis de sentimientos en textos más largos.

Un estudio sobre cómo las palabras en finlandés, ruso y alemán evolucionan con el tiempo.

Mejorando los sistemas de reconocimiento de voz para idiomas con pocos datos en línea.

Un nuevo sistema detecta el lenguaje subjetivo y objetivo para una comunicación más clara.

Los investigadores revelan técnicas efectivas para analizar argumentos en lenguas con pocos datos.

Este estudio analiza cómo las redes neuronales interpretan el habla usando espectrogramas.

Un nuevo método mejora los modelos de NLP al centrarse en transformaciones sintácticas.

Un nuevo método para seleccionar lenguajes diversos en la investigación de procesamiento del lenguaje natural.

Examinando el progreso y los obstáculos en el procesamiento de los idiomas kazajo, uzbeko, kirguís y turcomano.

Aprende cómo el contexto mejora la precisión del reconocimiento automático de voz y el reconocimiento de palabras.

Este estudio se centra en mejorar traducciones en tiempo real sincronizando el orden de las palabras.

Este estudio utiliza fiwGAN para explorar los patrones de armonía vocálica en el idioma asamés.

Evaluando la efectividad de un método de análisis de texto en poesía antigua.

Este estudio evalúa las técnicas de traducción para el idioma ladino.

Una visión general de los sistemas adaptativos complejos y su importancia en varios campos.

Una visión general de los modelos de lenguaje, sus desafíos y formas de mejorarlos.

Resaltando los esfuerzos para mejorar el NER en árabe a través de la iniciativa WojoodNER.

Un método para mejorar los sistemas de TTS y que pronuncien mejor las palabras OOV en India.

Los investigadores exploran enfoques sin texto para entender mejor el lenguaje hablado.

Un nuevo conjunto de datos busca mejorar la comprensión del cambio de código entre varios idiomas.

El conjunto de datos Rasa mejora la conversión de texto a voz para idiomas indios con una voz neutra y expresiva.

Una mirada a cómo CLIP procesa la negación en el lenguaje.

Modelos neuronales ayudan a restaurar manuscritos coptos dañados con texto faltante.

Este estudio presenta un método para detectar errores en lenguas menos conocidas.

Un estudio sobre métodos de aprendizaje automático para identificar propaganda en textos.

J-CHAT ofrece un gran conjunto de datos de código abierto para mejorar los sistemas de diálogo hablado.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar el ASR en idiomas con datos limitados.

Una mirada a cómo las máquinas reconocen el sarcasmo a través de nuevos métodos.

Este estudio destaca las mejoras en STR usando RoBERTa en varios idiomas.