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Un nouveau modèle améliore l'identification des métaphores dans le traitement du langage naturel.

Des avancées dans la recherche pour distinguer les textes générés par l'IA de ceux écrits par des humains.

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

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

Une nouvelle méthode améliore la connexion entre les invites textuelles et les images générées.

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

Une étude montre que les LLMs génératifs déchirent en similarité textuelle sémantique par rapport aux modèles traditionnels.

Ce papier présente une méthode pour améliorer la clarté du transfert de style grâce aux retours d'experts.

Tester la force des systèmes NER en utilisant des exemples adversariaux sensibles au contexte.

Cette recherche examine des méthodes efficaces pour identifier le dérive des covariables dans les données textuelles.

Une étude sur l'identification des textes générés par des humains et par des machines, ainsi que leurs sources.

AnglE améliore les embeddings de texte en se concentrant sur les angles, ce qui résout des problèmes courants des modèles.

StyloMetrix donne des infos sur les styles d'écriture en polonais, anglais, ukrainien et russe.

Recherche sur l'identification des textes générés par l'IA à travers différents modèles sans entraînement supplémentaire.

Cette recherche analyse comment l'apprentissage automatique évalue les essais écrits par des humains et ceux générés par l'IA.

Un outil sympa qui facilite la compréhension des événements dans l'analyse de texte.

Cette étude évalue la capacité des LLM à effectuer des tâches de raisonnement argumentatif.

SelfExtend propose une nouvelle approche pour améliorer le traitement de longs textes par les LLMs.

Cet article parle des méthodes pour identifier les auteurs dans des documents en utilisant l'analyse du style d'écriture.

Une nouvelle méthode identifie les textes générés par des machines en analysant les styles d'écriture humains.

Examiner l'impact de la réutilisation de texte dans les études historiques et littéraires.

Une méthode pour gérer les ambiguïtés dans les noms propres grâce à la polysémie régulière.

Une nouvelle approche renforce les modèles de traitement du langage naturel contre les attaques adversariales grâce à un paraphrasage ciblé.

Une comparaison entre ChatGPT et BERT pour comprendre comment le sens des mots change au fil du temps.

Une nouvelle méthode pour compresser et récupérer des données de manière efficace.

Nouveau modèle de langage illimité améliore les prédictions avec des données massives.

HQA-Attack crée des exemples adversariaux de haute qualité dans le texte tout en préservant le sens.

Examiner des méthodes pour améliorer la classification des relations de discours implicites par ChatGPT.

Cet article examine comment la longueur des entrées influence les compétences de raisonnement des grands modèles de langage.

Un cadre pour mettre à jour les ontologies avec de nouvelles idées en utilisant des modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore les embeddings de phrases en utilisant plusieurs invites pour une meilleure précision.

Cette étude présente une méthode pour trouver des significations qui ne sont pas listées dans les dictionnaires.

Une nouvelle méthode améliore la résilience des modèles face aux exemples adversariaux en ajustant les invites textuelles.

Cet article explore comment la reformulation améliore la performance des modèles de langage dans la classification de texte.

Une nouvelle méthode améliore l'extraction des arguments d'événements dans des documents complexes.

Une nouvelle méthode pour évaluer les outils de traitement du langage montre des signes d'amélioration.

Une nouvelle approche pour améliorer les compétences de résumé dans des modèles plus petits en utilisant des modèles plus grands.

Cette étude examine le rôle des exemples synthétiques dans la vérification de l'auteur.

La nouvelle méthode SSCAE améliore la génération d'exemples adversariaux en traitement du langage naturel.

Deux algorithmes innovants créent efficacement des exemples adversariaux subtils dans le traitement du langage.