Derniers articles pour Traitement du langage naturel

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.

Une méthode réduit l'échantillonnage des réponses pour les modèles de langage tout en maintenant la précision.

Examen de la performance de la récupération générative sur de grands ensembles de documents.

Des recherches montrent que les invites en pseudo-code améliorent l'efficacité et la clarté des modèles de langage.

Un aperçu de comment les systèmes de recherche gèrent des requêtes utilisateur complexes.

Une nouvelle approche améliore le sous-titrage audio en générant des phrases plus claires et variées.

LLM-Pruner compresse des gros modèles tout en gardant leur performance sur les tâches.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des dialogues parlés en combinant la parole et le texte.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langue avec une mémoire externe adaptable pour une meilleure compréhension.

Présentation de l'apprentissage inclusif à partir des retours humains pour améliorer les modèles de langue.

Cet article parle d'améliorer les performances des modèles multilingues grâce à des méthodes de fine-tuning améliorées.

Une nouvelle taxonomie pour améliorer la performance des LLM sur des tâches complexes.

Un nouveau cadre génère des explications pour améliorer la performance des modèles de langage sans effort humain.

Une approche structurée pour améliorer la classification d'entités dans le texte en utilisant des ontologies.

Une nouvelle approche améliore le raisonnement logique dans l'IA en fusionnant les LLM et les solveurs symboliques.

Les réseaux de pointeurs améliorent les modèles de langage en s'attaquant aux problèmes de softmax.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des modèles de langage à apprendre en continu.

Cette recherche explore comment prédire les mots futurs peut améliorer les performances des modèles de langue.

Une méthode pour aider les machines à apprendre de nouvelles tâches tout en se souvenant des anciennes.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des réponses dans les systèmes de dialogue basés sur des documents.

LogiCoT améliore le raisonnement logique des modèles linguistiques grâce à des tâches structurées.

Une nouvelle approche améliore les systèmes de dialogue en se concentrant sur les expériences utilisateurs et les perceptions subjectives.

Cet article parle de l'importance des représentations de phrases dans le traitement du langage naturel.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les LLM créent des données de graphes structurées.

Une nouvelle méthode améliore l'Attention Multi-Tête pour une meilleure efficacité et performance dans les tâches de langage.

Explorer les obstacles à l'apprentissage actif et ses implications pour la recherche.