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Une nouvelle méthode améliore la génération de réponses pour les conversations de groupe sans données étiquetées.

Des chercheurs améliorent la navigation des robots grâce à une identification précise des objets.

Examiner la fiabilité de LIME pour fournir des explications stables pour les modèles de classification de texte.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la flexibilité des modèles de langage.

Les modèles actuels galèrent avec les changements de noms, ça montre qu'il faut améliorer ça.

Une nouvelle méthode pour reconnaître et classer des événements à partir de données textuelles.

Utiliser un petit modèle pour peaufiner les résultats des grands modèles de langage montre des améliorations significatives.

Des recherches examinent des techniques de sollicitation pour améliorer la fiabilité des résultats des modèles linguistiques.

Une méthode innovante améliore le raisonnement des modèles de transformateurs en utilisant des règles logiques probabilistes.

Explorer comment les grands modèles de langage gèrent les structures de tableaux et leurs limites.

Stratégies pour améliorer la génération de langage AI en se concentrant sur la sécurité et le respect.

Ce travail présente des tâches pour que les machines raisonnent sur des objets en utilisant le contexte visuel.

REFinD s'attaque aux défis uniques de l'extraction de relations dans les textes financiers.

Explorer comment des dialogues proactifs peuvent améliorer les interactions des utilisateurs avec les systèmes de conversation.

Cette méthode améliore la prédiction d'événements en utilisant des modèles basés sur l'énergie et des hypersphères.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement dans les graphes de connaissances en utilisant un codage textuel structuré.

Une nouvelle méthode améliore la robustesse des modèles de langue en utilisant des exemples contrefactuels et un étiquetage automatisé.

Une nouvelle méthode améliore l’efficacité du marquage des slots dans plusieurs langues avec peu de données.

Cet article parle de l'alignement des ensembles de données en norvégien pour améliorer le traitement de texte.

Un guide sur comment les modèles de transformateurs traitent le langage en utilisant l'attention et la mémoire.

Une nouvelle méthode pour vérifier la véracité des résumés générés par ordinateur en utilisant l'étiquetage des rôles sémantiques.

Un aperçu de comment les modèles s'adaptent et des défis qu'ils rencontrent.

Cet article parle du rôle des réseaux feed-forward dans les modèles de transformeurs.

Une étude évalue les méthodes pour évaluer les modèles de langage dans la compréhension du langage.

Une nouvelle approche améliore la compréhension du langage parlé grâce à un traitement audio efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la représentation des textes pour mieux récupérer l'info.

De nouvelles techniques améliorent la performance et la compréhension des embeddings de phrases.

Un nouveau jeu de données améliore la vérification des revendications scientifiques avec des données réelles.

Une nouvelle méthode pour améliorer la compréhension du langage par les machines grâce à la génération d'exemples.

SynGen améliore la reconnaissance des termes biomédicaux en s'attaquant aux défis des synonymes.

KGT5-context améliore la prédiction de liens dans les graphes de connaissances avec des informations contextuelles.

DUMB fixe des standards pour évaluer les modèles de traitement de la langue néerlandaise avec neuf tâches diverses.

Cette étude met en avant le rôle des tests comportementaux dans l'amélioration des modèles de langage IA.

Un aperçu de comment les sujets de recherche en NLP ont évolué avec le temps.

Un modèle conçu pour des requêtes de données multi-tables efficaces et des résultats structurés.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour identifier des types d'entités spécifiques.

Une nouvelle méthode améliore la cohérence des réponses dans les systèmes de dialogue malgré les changements de détails de la personnalité.

Explorer comment les grands modèles de langage apprennent des exemples sans formation supplémentaire.

Un regard critique sur l'état actuel des tests de biais en NLP.

Une étude comparant deux méthodes de classification de texte avec un minimum d'aide humaine.