Informatique - Calcul et langage

Le langage naturel simplifie la programmation, rendant ça accessible à tout le monde.

Une initiative pour rendre les modèles de langage IA accessibles en plusieurs langues.

De nouveaux modèles améliorent l'analyse des discussions sur la santé mentale en ligne.

GPT-NER améliore la performance de la reconnaissance d'entités en utilisant efficacement de grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent l'extraction de relations dans plusieurs langues en utilisant le réglage par invite.

Des chercheurs examinent comment les modèles de langage traitent la langue en utilisant des techniques de sondage.

Cette étude examine la performance des modèles de langage dans les évaluations de physique en oncologie radiologique.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des intentions d'utilisateur connues et inconnues dans les chatbots.

Une nouvelle méthode améliore la précision pour récupérer des passages de texte pertinents.

Cette étude évalue l'efficacité de ChatGPT dans le marquage des données de calcul social.

Un nouveau chatbot combine des images et du texte pour des interactions utilisateur améliorées.

Une étude révèle des méthodes pour extraire des retours sur l'énergie à partir des avis d'app.

Cette étude aborde l'analyse des sentiments dans différentes langues africaines en utilisant des modèles avancés.

Cet article parle d'une méthode ciblée pour identifier le discours de haine antisémite en ligne.

La recherche vise à prévoir le comportement de mémorisation dans les modèles de langue pour un meilleur contrôle de la vie privée.

Une nouvelle approche qui combine la vision, la compréhension du langage et le raisonnement pour une meilleure IA.

Une nouvelle méthode améliore la précision des requêtes SQL à partir de saisies en langage naturel.

Un système pour extraire et organiser des données médicales en utilisant des graphes de connaissances.

Un aperçu de la classification de tokens et du question-réponse pour le traitement de documents.

Cette étude se concentre sur la prédiction de quand les articles de news ont été publiés en utilisant l'analyse de contenu.

Ce modèle améliore les prédictions des mouvements des yeux et renforce l'analyse de la compréhension en lecture.

Cet article souligne l'importance de la personnalisation pour améliorer la performance des modèles de langage.

Une étude montre comment les réseaux sociaux peuvent aider les gens touchés par la violence des gangs.

Une étude révèle comment la taille des données d'entraînement influence les prédictions des modèles de langue sur les temps de lecture.

Cette étude examine l'impact des expressions multi-mots sur la compréhension du langage.

Une nouvelle méthode améliore la précision de l'identification du sens des mots dans le contexte.

Cette étude évalue les capacités de raisonnement spatial des modèles de langage à travers le dialogue.

Apprends comment les GNN améliorent la classification de texte en saisissant des relations complexes entre les mots.

Une nouvelle méthode pour résumer les documents de manière efficace et précise.

MANS améliore l'entraînement des modèles en utilisant des graphes de connaissances multi-modaux grâce à un meilleur échantillonnage négatif.

Cet article parle de l'importance de détecter les textes générés par l'IA dans les milieux académiques.

Une nouvelle méthode améliore la classification de texte sans entraînement préalable en utilisant des techniques génératives et de l'auto-entrainement.

Une étude sur comment les explications améliorent la compréhension des différences d'étiquettes en traitement du langage naturel.

Découvrez comment les techniques PEFT aident à adapter efficacement de grands modèles pour diverses tâches.

Un nouveau tokenizer améliore la façon dont les machines traitent la langue humaine en se concentrant sur les significations des mots.

De nouvelles techniques améliorent la manière dont les systèmes prédisent les types de réponses en utilisant des graphes de connaissances.

Une analyse détaillée des modèles de langage dans les tâches d'intégration de données.

FLAN-T5 montre une meilleure performance dans les tâches de parsing AMR.

Le Contexte Sélectif améliore la façon dont les modèles de langue gèrent les textes et les interactions longs.

Examiner de nouvelles méthodes pour comprendre les embeddings de nœuds et leur signification.