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Des chercheurs développent un modèle pour identifier les connexions dans le texte de manière plus efficace.

FourierKAN propose une nouvelle façon d'améliorer la précision et l'efficacité de la classification de texte.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles unidirectionnels dans les tâches de classification de tokens.

Cette étude compare les Transformers de première génération avec les LLMs pour l'analyse des sentiments.

Une étude des réseaux de mots dans des textes bien formés et mal formés.

Cette étude examine comment la planification aide à réduire les erreurs factuelles dans la génération de texte.

Présentation d'explications alterfactuelles pour améliorer la transparence des modèles IA.

Présentation d'un nouveau modèle et d'une référence pour le traitement de texte en russe.

Présentation de RMARN : une approche innovante pour relier le texte et les données 3D.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de l'extraction de relations dans les grands modèles de langage.

TempoFormer analyse les évolutions de la langue au fil du temps, améliorant les analyses des réseaux sociaux.

Une nouvelle méthode pour extraire des événements des récits portugais en utilisant des modèles avancés.

ACE-2005-PT améliore les capacités d'extraction d'événements pour le traitement de la langue portugaise.

Analyser l'impact de la normalisation des textes sur la classification des chartes médiévales.

Cette étude examine la performance des modèles de détection de stance sans connaissance préalable du sujet.

Cette étude examine comment les modèles de langue améliorent les résultats OCR pour les journaux historiques.

un modèle qui améliore l'analyse des phrases en se concentrant sur la structure des entités.

Une nouvelle approche de la tokenisation améliore l'analyse des scripts anciens.

Recherche de liens dans les textes bibliques avec des modèles de langage avancés.

Cet article explore le rôle de l'apprentissage profond dans la stéganalyse linguistique.

Une nouvelle bibliothèque qui améliore l'extraction d'infos en Python.

Un aperçu des méthodes pour rendre les vieux textes plus faciles à lire.

On analyse les stratégies de pooling et d'attention dans les modèles d'embedding basés sur les LLM.

WaterSeeker améliore les méthodes de détection pour le texte filigrané dans de gros documents.

Une étude sur l'utilisation de structures arborescentes pour améliorer le modélisation de sujets dans les données textuelles.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles traitent les longs textes.

L'automatisation de l'annotation de texte améliore la précision et l'efficacité en apprentissage automatique.

Visualise comment les mots-clés et les sujets évoluent avec le temps grâce à TimeLink.

Attention-Seeker améliore l'extraction de phrases clés en utilisant des cartes d'attention provenant des modèles de langue.

Un nouveau benchmark améliore l'évaluation des systèmes de détection de paraphrase.

Un aperçu des méthodes améliorées pour résumer du texte de manière efficace.

La recherche explore des modèles avancés pour analyser des documents grecs historiques.

SemDI améliore la précision pour identifier la causalité des événements en utilisant le contexte.

Une nouvelle méthode facilite la recherche de personnes dans les images en utilisant des indications textuelles.

GAProtoNet améliore la classification de texte en rendant les résultats plus compréhensibles tout en gardant une grande précision.

Un nouveau modèle améliore les embeddings de texte grâce à des stratégies d'apprentissage en contexte.

Une nouvelle métrique qui améliore l'évaluation de la cohérence factuelle dans les résumés automatiques.

Analyser comment le langage inclusif influence les modèles linguistiques dans les tâches de classification de texte.

Cette étude examine l'efficacité de la cohérence personnelle dans le traitement de longs textes avec des LLMs.

Une nouvelle approche mélange simplicité et efficacité dans les outils d'analyse de texte.