De nouvelles méthodes améliorent les modèles de parole pour les langues avec peu de données.
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La science de pointe expliquée simplement
De nouvelles méthodes améliorent les modèles de parole pour les langues avec peu de données.
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Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles linguistiques dans les langues à faibles ressources.
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L'intégration de la connaissance des graphes améliore les performances dans les langues à faibles ressources en utilisant des adaptateurs linguistiques.
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Faire avancer les modèles de résolution de tâches pour les langues avec peu de données grâce à des techniques de fusion innovantes.
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Une nouvelle méthode réduit les traductions awkward en utilisant des aides visuelles dans la collecte de données.
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Un nouveau jeu de données vise à améliorer la compréhension du code-switching entre plusieurs langues.
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BinaryAlign améliore la précision de l'alignement des mots pour les langues à ressources élevées et faibles.
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Cet article parle des méthodes pour améliorer la reconnaissance vocale pour les langues avec peu de données.
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Un nouveau jeu de données pour évaluer la réponse aux questions dans les langues indiennes.
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Un nouveau modèle d'IA se concentre sur le soutien des langues d'Asie du Sud-Est.
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L'étude met en avant les défis auxquels les LLMs font face avec les langues à faible ressource.
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Cette étude vise à améliorer les systèmes de QA pour les langues avec peu de données.
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Examiner le rôle des données dans l'amélioration de la traduction pour les langues à faibles ressources.
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Explorer comment les GANs peuvent améliorer la traduction pour les langues avec peu de données.
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Cet article explore des méthodes pour améliorer les systèmes de synthèse vocale pour les langues sous-représentées.
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La recherche se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage des langues grâce à des modèles de parole ancrés visuellement.
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Explorer les enjeux sociaux et éthiques liés à la collecte de données linguistiques dans des communautés diverses.
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Cette étude aborde les défis des modèles audio pour les langues à faibles ressources.
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Cette recherche explore l'efficacité des LLM dans plusieurs langues au-delà de l'anglais.
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Présentation de LowREm, un outil pour améliorer les embeddings de mots dans les langues sous-représentées.
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Examiner le rôle des livres de grammaire dans la traduction des langues à faibles ressources.
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Évaluer la compréhension des modèles linguistiques des proverbes dans les langues à faibles ressources.
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Examiner comment les modèles de langage gèrent la grammaire dans des langues moins connues.
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Une étude pour améliorer la traduction des langues menacées en utilisant des modèles avancés.
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Découvrez comment les nouveaux modèles améliorent la tech de la langue luxembourgeoise.
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S'attaquer aux problèmes de collecte de données dans des langues spécialisées à faibles ressources.
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Un nouveau cadre améliore les modèles de langue pour les langues à faibles ressources.
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Nouvelle technologie aide les gens à trouver du contenu dans plusieurs langues sans effort.
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S'attaquer aux défis des langues à faible ressources dans le traitement du langage naturel.
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