Informatique - Calcul et langage

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'analyse de documents en utilisant des fenêtres glissantes.

Une nouvelle approche pour identifier les métaphores grâce à la modélisation des significations de base.

Une étude révèle que des modèles plus petits peuvent apprendre efficacement avec un pré-entraînement sur un vocabulaire réduit.

Cette recherche montre comment l'implication et l'auto-formation améliorent les modèles de langage sans avoir besoin de données étiquetées par des humains.

Cet article examine comment la tokenisation affecte les modèles de langue multilingues et leurs performances.

Explorer la nature ambivalente du langage dans la société.

Améliorer les modèles de langue grâce à une recherche d'infos ciblée pour plus de précision.

Une nouvelle approche améliore la planification des modèles de langage grâce à l'utilisation d'un vérificateur.

Présentant CREST, un cadre qui améliore l'interprétabilité et les performances des modèles en PNL.

Cet article analyse comment les identités non-cisgenres sont représentées dans les technologies de génération d'images.

De nouvelles méthodes améliorent les capacités de réponse aux questions grâce à l'intégration de graphes.

Le modèle RFiD améliore la précision des réponses dans les questions ouvertes.

Explorer comment les modèles de transformateurs s'adaptent en utilisant l'apprentissage en contexte à partir d'exemples minimaux.

Diable améliore l'efficacité du suivi d'état de dialogue dans les systèmes d'IA.

Une nouvelle méthode réduit le biais dans les modèles de NLP en utilisant le clustering dynamique et l'apprentissage actif.

Un aperçu des approches pour générer des paires question-réponse avec des modèles de langage.

Une nouvelle approche pour aligner les modèles de langage IA avec les normes sociales grâce à des interactions simulées.

Un nouveau système incrémental améliore la compréhension des coréférences dans les textes.

Cet article examine les biais de genre dans les modèles de traduction et les méthodes pour améliorer l'équité.

Combiner des méthodes basées sur des références et sans références pour améliorer l'évaluation des résumés.

Une étude sur l'amélioration de la qualité de la traduction orale en utilisant différents langages d'entrée.

Un aperçu de l'équité et des biais dans les modèles de détection des commentaires toxiques en ligne.

Une nouvelle méthode améliore les tâches de reconnaissance vocale en utilisant moins de données étiquetées.

Un aperçu de l'importance et des défis de la vérification des faits scientifiques aujourd'hui.

SimSR améliore les systèmes de Smart Reply en utilisant une simulation basée sur des modèles pour des réponses pertinentes.

Une nouvelle technique pour un résumé efficace sur différents types de contenu.

Une étude montre que les LLMs offrent des traductions plus naturelles, surtout pour les expressions idiomatiques.

Cet article explique des méthodes pour améliorer l'écriture argumentative grâce à une révision efficace.

RSTformer améliore la synthèse de documents longs en se concentrant sur les relations entre les textes.

Examiner les éléments clés qui soutiennent le transfert de connaissances entre les langues dans les modèles multilingues.

Cette étude évalue la capacité des LLM à créer des déclarations négatives claires.

De nouvelles méthodes de fine-tuning améliorent les performances et réduisent l'utilisation des ressources.

Une étude sur le remplissage des éléments verbaux manquants dans les phrases pour une meilleure compréhension par les machines.

Un aperçu de comment on détecte et classifie les émotions dans le texte écrit.

Une nouvelle méthode pour améliorer les données pour les tâches d'extraction de relations.

Cette étude analyse les rôles de genre dans les contes de fées en utilisant des outils modernes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des métaphores en utilisant des données d'entraînement limitées.

Une nouvelle approche aide les chercheurs à trouver des ensembles de données pertinents en utilisant le langage naturel.

Un nouveau cadre améliore la compréhension des modèles d'apprentissage automatique dans le domaine de la santé.

Ce papier examine les dangers de se fier aux données générées pour l'entraînement des modèles de langage.