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Une méthode pour améliorer les modèles de classification de texte contre les changements adverses.

Cette étude examine à quel point les modèles de langue comprennent les adverbes scalaires.

Une nouvelle méthode améliore la légende des images grâce à des représentations d'images variées.

Exploiter les similitudes superficielles améliore vraiment la performance des modèles linguistiques.

Un aperçu des meilleures méthodes de résumé pour l'écriture en ourdou en utilisant de nouvelles technologies.

Cet article examine l'effondrement des caractéristiques dans l'apprentissage automatique et ses implications.

Les questions de clarification sont essentielles pour une communication efficace dans les systèmes conversationnels.

Un nouveau jeu de données améliore les modèles pour traduire des questions médicales en requêtes SQL.

Les chercheurs organisent et analysent des caractéristiques faites main pour un meilleur traitement du langage.

Présentation d'un cadre commun pour améliorer l'extraction d'entités et de relations en utilisant l'apprentissage semi-supervisé.

Explorer des méthodes pour de meilleures représentations de texte dans les documents techniques.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des prédictions des modèles de langage.

On vous présente une méthode pour récupérer des données de mouvement en utilisant des requêtes en langage naturel.

Un modèle innovant améliore l'identification des langues pour les langues indiennes romanisées.

Un nouveau cadre qui booste la vitesse et la confidentialité dans la génération de langage naturel.

TEMP améliore la sécurité des chatbots en automatisant le choix des réponses.

Traiter les mentions immatchables pour améliorer les systèmes de liaison d'entités.

Explore comment les transformateurs à décodage uniquement changent le traitement du langage naturel.

Un cadre montre que des modèles plus petits peuvent égaler des plus grands dans les tâches de PNL.

Une méthode pour améliorer de gros modèles en utilisant des idées de modèles plus petits.

Améliorer les capacités du modèle pour relier efficacement différents types de données.

Une nouvelle approche pour améliorer la qualité de génération de texte interlangue.

Le dataset NeQA évalue la capacité des modèles de langage à comprendre la négation dans les questions.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la précision de l'analyse de documents en utilisant des fenêtres glissantes.

Une étude révèle que des modèles plus petits peuvent apprendre efficacement avec un pré-entraînement sur un vocabulaire réduit.

Cette recherche montre comment l'implication et l'auto-formation améliorent les modèles de langage sans avoir besoin de données étiquetées par des humains.

Une nouvelle approche améliore la planification des modèles de langage grâce à l'utilisation d'un vérificateur.

Présentant CREST, un cadre qui améliore l'interprétabilité et les performances des modèles en PNL.

De nouvelles méthodes améliorent les capacités de réponse aux questions grâce à l'intégration de graphes.

Le modèle RFiD améliore la précision des réponses dans les questions ouvertes.

Explorer comment les modèles de transformateurs s'adaptent en utilisant l'apprentissage en contexte à partir d'exemples minimaux.

Une nouvelle méthode réduit le biais dans les modèles de NLP en utilisant le clustering dynamique et l'apprentissage actif.

Un aperçu des approches pour générer des paires question-réponse avec des modèles de langage.

Un nouveau système incrémental améliore la compréhension des coréférences dans les textes.

Combiner des méthodes basées sur des références et sans références pour améliorer l'évaluation des résumés.

SimSR améliore les systèmes de Smart Reply en utilisant une simulation basée sur des modèles pour des réponses pertinentes.

Une nouvelle technique pour un résumé efficace sur différents types de contenu.

RSTformer améliore la synthèse de documents longs en se concentrant sur les relations entre les textes.

Examiner les éléments clés qui soutiennent le transfert de connaissances entre les langues dans les modèles multilingues.

Cette étude évalue la capacité des LLM à créer des déclarations négatives claires.