Derniers articles pour Traitement du langage naturel

BioAug améliore les données d'entraînement pour le NER biomédical, en s'attaquant aux problèmes de manque de données.

Cette étude traite de l'instabilité des prévisions dans les réseaux de neurones profonds, en proposant des solutions efficaces pour s'améliorer.

Un aperçu de comment les modèles de langage prédisent des mots et comment ça fonctionne.

Une méthode pour améliorer les mesures de similitude des mots pour les termes fréquemment utilisés.

Des chercheurs trouvent de meilleures façons de mesurer la performance des modèles de langue.

SLiC propose une méthode plus simple pour améliorer les modèles de langage avec des retours humains.

FACE introduit des indicateurs innovants pour évaluer le langage généré par machine par rapport à l'écriture humaine.

UniEX combine plusieurs tâches d'extraction d'informations dans un seul cadre efficace.

Cet article présente une nouvelle méthode pour gérer les scores manquants dans les évaluations des systèmes NLP.

Une nouvelle méthode améliore les compétences des modèles de langage dans la gestion des tâches spatiales.

Cette étude compare des méthodes pour évaluer la difficulté des questions d'examen en utilisant des techniques de traitement du langage naturel.

Un nouveau jeu de données aide à analyser les traits de caractère au fur et à mesure que les histoires se déroulent.

Cet article examine comment changer les structures de questions peut améliorer la performance des systèmes VQA.

Un nouveau modèle améliore la réponse aux questions vidéo en utilisant des principes de théorie des jeux.

Une étude sur l'amélioration de la vitesse et de la qualité de génération de texte en utilisant des DLM.

Cette étude examine le réglage des instructions dans les modèles de traitement du langage naturel et leur performance.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des réponses dans les tâches de questions-réponses de l'IA.

LIMA montre que moins d'exemples de haute qualité peuvent entraîner efficacement des modèles de langage avancés.

Un nouveau cadre pour combiner efficacement la compréhension du langage et les tâches visuelles.

Une nouvelle méthode améliore les évaluations de cohérence factuelle pour les résumés générés par machine dans toutes les langues.

Nouvelle méthode pour un prompting IA efficace, ça améliore les performances et ça réduit les coûts de calcul.

Des recherches montrent que les modèles de langage peuvent apprendre du contenu significatif à partir des langages de programmation.

Une nouvelle méthode pour réduire les biais de genre dans les modèles de langue en utilisant des techniques de traduction.

mLongT5 gère efficacement de longs textes dans plusieurs langues.

Une nouvelle méthode pour une meilleure analyse de sentiment en utilisant les morceaux de mots BERT.

Les systèmes VQA combinent des images et du langage pour répondre aux questions des utilisateurs de manière efficace.

Cette étude examine comment la syntaxe améliore l'extraction de relations sans données supplémentaires.

SpeechGPT fait le lien entre la parole et le texte pour des interactions IA avancées.

Nouveau jeu de données améliore l'analyse des sentiments pour les critiques de films nigérians en cinq langues.

Une étude sur l'utilisation du NLP pour extraire des événements des annonces dans les journaux coloniaux.

Cette étude examine l'efficacité du QPP pour améliorer les systèmes de recherche conversationnels.

Améliorer l'efficacité de la recherche grâce à des techniques de lemmatisation affinées pour la langue russe.

Tapir améliore le traitement linguistique en temps réel grâce à des révisions adaptatives et à la mémoire.

La recherche se concentre sur la reconnaissance du langage métaphorique dans les fleurs et les plantes.

Cette étude présente la planéité des invites comme une mesure pour évaluer la performance des invites.

Un système qui améliore les prévisions grâce à des discussions en temps réel avec des humains.

Un nouveau cadre en trois étapes améliore la précision des réponses aux questions en utilisant du texte et des tableaux.

Une nouvelle approche intègre le duck typing, les box embeddings et les graphes de connaissances pour améliorer la recherche d'entités.

Un nouveau cadre améliore la création de données d'instruction pour les modèles de langue en utilisant des connaissances non supervisées.

Une méthode pour améliorer les tâches des modèles de langage en prédisant les changements nécessaires au lieu de générer des textes entiers.