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ChapTER combine le contexte historique et les connaissances textuelles pour améliorer la performance de TKGR.

Cette étude aborde les défis de la capture de termes médicaux précis à partir d'audio bruyant.

Efforts pour améliorer les embeddings de phrases pour mieux gérer le langage informel.

Une étude compare les systèmes basés sur des règles et les modèles de langage pour extraire des données de soutien social.

Présentation de TABDet, une nouvelle méthode pour détecter les attaques par porte dérobée dans les tâches de traitement du langage naturel.

Un modèle de langage puissant pour des applications variées dans plusieurs langues.

Cet article explore comment les éléments de texte influencent les tâches de classification en NLP.

Une étude sur comment les connaissances préalables influencent la capacité des LLMs à reconnaître les émotions.

De nouvelles méthodes améliorent la génération de texte en se concentrant sur des citations concises et pertinentes.

Cette étude compare des méthodes SES pour une lemmatisation améliorée dans plusieurs langues.

Un cadre pour générer des dépôts de code en utilisant des exigences linguistiques simples.

Une méthode pour améliorer la compréhension des machines grâce à des embeddings multi-facettes.

Un nouvel outil aide les utilisateurs à modifier des sons facilement grâce à des instructions textuelles simples.

Le cadre OPTIN améliore les modèles de transformateurs sans avoir besoin de les réentraîner pour différentes tâches d'IA.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

Explore les forces et les faiblesses des RNN et des Transformers en traitement du langage naturel.

Cet article parle des méthodes pour réduire les erreurs dans les modèles de langage.

Le dataset ChroniclingAmericaQA améliore la réponse aux questions en utilisant des textes de journaux historiques.

ArabicaQA améliore la réponse aux questions en arabe avec un ensemble de données à grande échelle.

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité dans la recherche de connexions au sein des modèles de langue.

Cette étude évalue différents modèles de langage pour la classification de texte en utilisant un minimum de données d'entraînement.

Cet article parle de l'automatisation de l'étiquetage des émotions dans les données textuelles.

Analyser des projets divers utilisant ChatGPT depuis GitHub.

EREN améliore la précision des modèles linguistiques grâce à des techniques d'édition efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la performance de la NER en utilisant un minimum de données annotées.

Le nouveau design améliore la capacité des LLM à gérer efficacement des tâches variées.

Cet article explique comment les modèles de langage produisent des informations incorrectes et étudie leurs causes.

La recherche se concentre sur l'amélioration des modèles de satisfaction des utilisateurs avec des ensembles de données équilibrés.

Informez-vous sur les modèles de langage, les hallucinations et les façons d'améliorer la précision.

Une nouvelle méthode intègre des infos acoustiques dans les modèles de langage pour améliorer la reconnaissance vocale.

Cette étude met en avant des méthodes de RL offline pour améliorer les agents VLN en utilisant des données sous-optimales.

Une nouvelle méthode améliore les scores de confiance pour les modèles de langue sur des sujets spécifiques.

GOLD propose un cadre pour générer des données d'entraînement variées pour les petits modèles de langage.

Une nouvelle approche améliore la légende d'images grâce à des techniques sensibles à l'emplacement.

Un nouveau jeu de données vise à améliorer les modèles de détection de discours haineux pour la langue allemande.

Comprendre les différences dans les méthodes d'explication des modèles à travers l'analyse linguistique.

Cette étude évalue des modèles de résumé pour différents systèmes juridiques.

J-CRe3 améliore la compréhension des robots du discours humain dans les tâches quotidiennes.

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité du modèle pour les tâches variées des utilisateurs.

Une nouvelle approche améliore la précision du raisonnement dans les modèles de langage en utilisant un filtrage sélectif.