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Un método para mejorar los modelos de clasificación de texto contra cambios adversariales.

Este estudio analiza qué tan bien los modelos de lenguaje entienden los adverbios escalares.

Un nuevo método mejora la generación de descripciones de imágenes a través de representaciones diversas de la imagen.

Aprovechar similitudes a simple vista mejora mucho el rendimiento del modelo de lenguaje.

Una mirada a mejores métodos de resumen para la escritura en urdu usando nueva tecnología.

Este artículo examina el colapso de características en el aprendizaje automático y sus implicaciones.

Las preguntas de aclaración son clave para una buena comunicación en sistemas de conversación.

Nuevo conjunto de datos mejora modelos para traducir preguntas médicas en consultas SQL.

Los investigadores organizan y analizan características hechas a mano para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Presentamos un marco conjunto para mejorar la extracción de entidades y relaciones usando aprendizaje semi-supervisado.

Explorando métodos para mejores representaciones de texto en documentos técnicos.

Nuevo método mejora la claridad en las predicciones del modelo de lenguaje.

Presentamos un método para recuperar datos de movimiento usando consultas en lenguaje natural.

Un modelo innovador mejora la identificación de lenguas para los idiomas indios romanizados.

Un nuevo marco que mejora la velocidad y la privacidad en la generación de lenguaje natural.

TEMP mejora la seguridad del chatbot al automatizar la selección de respuestas.

Abordando menciones incomparables para mejorar los sistemas de enlace de entidades.

Explora cómo los transformers solo de decodificador están cambiando el procesamiento del lenguaje natural.

Un marco muestra que modelos más pequeños pueden igualar a los más grandes en tareas de PLN.

Un método para mejorar modelos grandes usando ideas de modelos más pequeños.

Mejorando las capacidades del modelo para vincular varios tipos de datos de manera efectiva.

Un nuevo enfoque para mejorar la calidad de la generación de texto en diferentes idiomas.

El dataset NeQA evalúa la habilidad de los modelos de lenguaje para entender la negación en las preguntas.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión del análisis de documentos usando ventanas deslizantes.

Un estudio revela que los modelos más pequeños pueden aprender de manera efectiva con un preentrenamiento de vocabulario reducido.

Esta investigación muestra cómo el razonamiento y el autoentrenamiento mejoran los modelos de lenguaje sin necesitar datos etiquetados por humanos.

un nuevo enfoque mejora la planificación del modelo de lenguaje a través del uso de un verificador.

Te presentamos CREST, un marco que mejora la interpretabilidad y el rendimiento de los modelos en PNL.

Nuevos métodos mejoran las capacidades de respuesta a preguntas mediante la integración de gráficos.

El modelo RFiD mejora la precisión de las respuestas en preguntas abiertas.

Explorando cómo los modelos de transformadores se adaptan usando el aprendizaje en contexto a partir de ejemplos mínimos.

Un nuevo método reduce el sesgo en los modelos de NLP usando agrupamiento dinámico y aprendizaje activo.

Una visión general de enfoques para generar pares de preguntas y respuestas usando modelos de lenguaje.

Un nuevo sistema incremental mejora la comprensión de la coreferencia en textos.

Combinando métodos basados en referencias y métodos sin referencias para mejorar la evaluación de resúmenes.

SimSR mejora los sistemas de Respuesta Inteligente usando simulación basada en modelos para respuestas relevantes.

Una técnica nueva para resumir de manera efectiva diferentes tipos de contenido.

RSTformer mejora la resumición de documentos largos al centrarse en las relaciones entre textos.

Examinando los elementos clave que apoyan la transferencia de conocimiento entre idiomas en modelos multilingües.

Este estudio evalúa la capacidad de los LLMs para crear declaraciones negativas claras.