Informatique - Calcul et langage

Les avancées dans les outils de géolocalisation améliorent la précision de l'aide humanitaire et réduisent les biais.

Une approche structurée pour créer des ensembles de données efficaces pour l'analyse des discours de haine.

Un nouveau modèle améliore l'extraction de texte des réseaux sociaux en vietnamien.

Explorer l'utilisation de la NLI pour améliorer le traitement du langage en italien.

Une nouvelle méthode améliore la précision des LLM dans les applications médicales.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision de l'évaluation automatisée des essais en utilisant des critères de notation.

Une étude évalue la capacité des modèles de langage à trouver des preuves dans des résumés scientifiques.

Une étude sur l'amélioration de l'équité dans les classificateurs de texte et les modèles de langue.

SeACo-Paraformer apporte flexibilité et précision à la technologie de reconnaissance vocale.

Cette étude analyse la capacité de ChatGPT à donner des recommandations dans différents domaines.

Cette étude évalue des modèles d'IA pour identifier les risques dans les posts sur les réseaux sociaux chinois.

Une étude sur l'amélioration de la récupération des données grâce à l'appariement de glossaires.

Cette étude examine les méthodes de classification de la qualité vocale et leur importance dans la communication.

Une nouvelle méthode pour identifier le drift dans les données textuelles non structurées.

Une étude évalue des encodeurs de phrases populaires et leur compréhension des significations des mots.

Ce projet améliore la résolution de problèmes de maths en générant du code Prolog à partir de modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'intention avec peu d'exemples.

Cette étude examine comment les LLMs participent à des jeux de communication comme Loups-garous.

Ce travail évalue à quel point les VLMs raisonnent en se basant sur le contenu visuel.

Les modèles d'IA peuvent améliorer la façon dont les radiologues accèdent aux infos des patients pour de meilleurs diagnostics.

Une nouvelle approche combine l'apprentissage en contexte et le fine-tuning pour de meilleures performances du modèle.

De nouvelles méthodes se concentrent sur l'amélioration de la qualité des données d'entraînement pour les modèles de langue.

Présentation d'une approche multi-représentation pour mieux comprendre la littérature scientifique.

Une nouvelle méthode améliore la détection des émotions à partir de la parole en utilisant uniquement l'audio.

Explorer des techniques d'augmentation de données pour améliorer les systèmes d'IA conversationnelle.

Une nouvelle approche améliore le chunking non supervisé en NLP en utilisant un modèle hiérarchique.

De nouvelles méthodes améliorent les données textuelles pour les langues sous-représentées, ce qui booste la performance des modèles.

Une méthode sans effort améliore la performance du modèle de langage avec moins d'exemples.

Cette étude se concentre sur l'amélioration des modèles multilingues pour les langues à ressources limitées grâce à l'adaptation du vocabulaire.

Utiliser des données générées par l'IA pour améliorer la découverte de molécules et le développement de médicaments.

Examiner les faiblesses de la traduction automatique à travers des attaques adversariales.

Apprends comment la quantification rend les modèles d'IA moins chers et plus faciles à utiliser.

Cette étude examine comment les gens parlent des images pendant les conversations à l'aide d'un jeu unique.

Des chercheurs améliorent les réponses émotionnelles des agents numériques en utilisant des modèles de langage.

Ce papier examine les améliorations de la traduction automatique pour les phrases en langues mélangées.

Une étude sur la création de questions de suivi pertinentes pour approfondir la compréhension.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de classification sans données étiquetées.

Une nouvelle approche améliore la résolution des pronoms en utilisant BERT et des infos syntaxiques.

Un aperçu des difficultés dans l'analyse du discours et des approches pour améliorer la précision.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des systèmes de dialogue en intégrant le contexte et la signification dans les évaluations.