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Efforts pour améliorer les systèmes de reconnaissance vocale pour l'arabe tunisien et le code-switching.

Cette étude analyse les changements syntaxiques en anglais et en allemand sur 160 ans.

Une étude sur comment les modèles de langage traitent et comprennent des tâches linguistiques complexes.

Cette étude évalue des modèles pour suivre les changements de significations des mots à travers les langues.

Une étude sur comment les modèles de langage interprètent des phrases vagues.

Explorer comment l’ordre des mots influence le traitement du langage et la communication.

Examiner comment les nouveaux mots affectent la performance des modèles de langage.

Une enquête révèle les besoins des locuteurs de dialectes en matière de technologie linguistique.

Un nouveau jeu de données vise à réduire les biais de genre dans les traductions automatiques.

Explorer les structures et propriétés uniques des mots non périodiques en mathématiques.

Un aperçu de comment les caractéristiques linguistiques changent à travers l'histoire et les cultures.

Un nouveau corpus multilingue améliore la génération et l'analyse des arguments.

Améliorer les modèles de parole pour mieux reconnaître et s'adapter à différents accents.

Cette ressource clarifie les significations des mots à travers le contexte et les relations dans la langue italienne.

De nouvelles méthodes révèlent comment les mots slovènes évoluent en signification au fil du temps.

Utiliser des modèles linguistiques pour soutenir et préserver les langues menacées avec peu de ressources.

Apprends sur les CFG et les FSA, leurs propriétés et leurs applications en programmation et en linguistique.

Des chercheurs améliorent les modèles Encodeur-Décideur pour mieux prédire la complexité des phrases en utilisant des caractéristiques linguistiques.

Une étude évalue la capacité des LLM à créer des données de questions-réponses culturellement pertinentes.

Le nouveau dataset DANSK améliore la performance de la NER danoise sur différents textes.

Une nouvelle approche en ensemble améliore l'analyse des structures de phrases complexes.

Un aperçu de la logique intentionnelle combinatoire et son rôle dans la compréhension du langage naturel.

Découvre comment la langue évolue avec le temps et l'impact que ça a sur la communication.

Une méthode pour détecter les changements de sens des mots à travers les différentes époques.

Cette étude utilise de nouvelles méthodes pour aider l'IA à apprendre le Zhuang avec des ressources limitées.

Créer des règles structurées pour des systèmes logiques complexes avec des valeurs de vérité indéterminées.

Cet article examine les biais dans la recherche sur l'IA en langue des signes et plaide pour la représentation des sourds.

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

Cet article examine comment les modèles de langage utilisent les informations sur les sujets pour comprendre le texte.

Un projet pour améliorer la reconnaissance vocale dans plusieurs langues indiennes.

NusaBERT améliore la compréhension des langues et dialectes variés d'Indonésie.

Nouveau jeu de données améliore l'évaluation des systèmes de correction des erreurs grammaticales.

Une nouvelle méthode pour évaluer la diversité linguistique dans les jeux de données NLP multilingues.

Une nouvelle métrique offre des aperçus sur comment on combine les significations dans la langue.

Règles complètes pour annoter le corpus de la langue bavaroise.

Nouveau modèle améliore le glossaire interlinéaire pour les langues en danger.

Explorer comment les modèles de langage induisent des structures syntaxiques sans supervision directe.

Des recherches ont montré comment les structures de phrase influencent notre traitement du langage.

Des recherches montrent que les modèles de langage galèrent avec les constructions de cause et mouvement.

Ce projet vise à améliorer la reconnaissance de la parole mélangée gujarati-anglais.