Últimos artículos para Procesamiento de Lenguaje Natural

Explorando el aprendizaje en contexto para una edición de conocimiento efectiva en modelos de lenguaje.

Este método mejora los modelos de lenguaje para áreas específicas de manera eficiente.

La investigación muestra que los sesgos pueden transferirse entre idiomas en el análisis de sentimiento.

Aprovechando grandes modelos de lenguaje para procesos de verificación de hechos más eficientes.

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

Un nuevo enfoque para una mejor selección de ejemplos en modelos de lenguaje.

Un nuevo método simplifica la extracción de datos de tablas complejas usando técnicas basadas en esquemas.

Este estudio evalúa la efectividad de ChatGPT y OpenAssistant para clasificar datos de redes sociales.

Examina los problemas de consistencia en los modelos de lenguaje grandes y sus implicaciones.

Aprende cómo la OIE mejora la detección de eventos desde áreas ricas hasta zonas de pocos recursos.

Un estudio que destaca los beneficios de las restricciones gramaticales en las salidas de modelos de lenguaje.

X-LLM integra imágenes, videos y speech en el procesamiento del lenguaje.

Este estudio examina cómo la ubicación del prompt afecta el rendimiento del modelo de lenguaje.

Un nuevo método auto-supervisado mejora el razonamiento lógico sin necesidad de muchos datos etiquetados.

Examinando cómo los LLMs manejan preguntas sin respuestas claras.

Un nuevo marco mejora la alineación entre preguntas y conocimiento para respuestas precisas de modelos de lenguaje.

Este artículo explora cómo los datos de entrenamiento afectan la generación de imágenes por modelos de texto a imagen.

Un método para mejorar modelos de lenguaje de caja negra usando modelos más pequeños y entrenables.

El modelo TACR mejora cómo los sistemas responden preguntas usando tablas y texto.

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

Un nuevo marco mejora el análisis de la literatura biomédica al vincular entidades y extraer eventos.

Un nuevo sistema mejora la precisión al responder diversas preguntas a través de modelos especializados.

Un estudio revela limitaciones en los modelos de lenguaje aumentados por recuperación para la generación de texto.

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

LiPoR ofrece una nueva manera de manejar explicaciones plausibles sin etiquetas claras.

Combinar el aprendizaje activo y el ajuste fino eficiente en parámetros mejora el rendimiento del modelo con datos limitados.

Presentando un marco estructurado para un razonamiento efectivo sobre textos largos.

La investigación destaca la importancia de la consistencia de representación en los modelos de PLN.

Examinando los problemas de resultados inexactos en modelos de lenguaje grandes.

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

Este estudio evalúa modelos de lenguaje para la resolución de co-referencia sin ejemplos previos.

LMSI permite que los modelos de lenguaje mejoren su rendimiento sin necesidad de mucha intervención humana.

Un nuevo enfoque mejora la capacidad de los modelos para comparar diferentes entidades usando datos diversos.

Este estudio examina cómo los modelos de lenguaje responden a errores en el texto.

La investigación mejora la capacidad de los modelos OpenQA para manejar pequeños cambios en las preguntas.

Dynosaur automatiza la creación de datos para ajuste de instrucciones, ofreciendo beneficios de calidad y costo.

Nuevos métodos mejoran el ajuste fino de modelos grandes usando menos memoria.

WebIE enfrenta los desafíos de extraer datos estructurados del contenido web.

Este estudio evalúa cómo los LLMs mejoran los datos de entrenamiento para el razonamiento de sentido común en diferentes idiomas.

Presentamos un sistema que explica de manera clara la evaluación de texto generado por máquinas.