Derniers articles pour Traitement du langage naturel

Une nouvelle méthode améliore la détection des émotions à partir de la parole en utilisant uniquement l'audio.

Explorer des techniques d'augmentation de données pour améliorer les systèmes d'IA conversationnelle.

Une nouvelle approche améliore le chunking non supervisé en NLP en utilisant un modèle hiérarchique.

De nouvelles méthodes améliorent les données textuelles pour les langues sous-représentées, ce qui booste la performance des modèles.

Explorer de nouveaux modèles combinant l'IA, le langage et l'informatique quantique.

Apprends comment la quantification rend les modèles d'IA moins chers et plus faciles à utiliser.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de classification sans données étiquetées.

Une nouvelle approche améliore la résolution des pronoms en utilisant BERT et des infos syntaxiques.

Cette recherche se concentre sur l'amélioration des systèmes de dialogue en intégrant le contexte et la signification dans les évaluations.

Une nouvelle méthode pour collecter des données de réglage par instruction pour les grands modèles de langage.

Un nouveau modèle améliore la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants en se concentrant sur un seul locuteur.

Une nouvelle méthode pour évaluer les modèles de langage sans labels humains.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des langues mélangées.

Cette étude examine les biais dans les modèles linguistiques en utilisant l'apprentissage par invites.

Cette recherche souligne le rôle de la relecture dans l'amélioration des compétences de raisonnement des modèles de langage.

Une étude analyse les méthodes de fine-tuning pour les modèles de langue afin de garder des connaissances à travers les langues.

Une méthode pour enlever les comportements toxiques dans les modèles de langage tout en gardant la performance.

Des recherches montrent comment les LLM peuvent améliorer la vie privée tout en maintenant l'efficacité des modèles linguistiques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la conversion du langage parlé en texte écrit.

Une étude montre que les LLMs génératifs déchirent en similarité textuelle sémantique par rapport aux modèles traditionnels.

Une méthode pour améliorer la reconnaissance des entités nommées dans les requêtes de recherche en chinois.

Examen des méthodes d'apprentissage actif pour améliorer la formation des classificateurs PLM avec des contraintes budgétaires.

Examine les risques que les attaques par porte dérobée posent aux systèmes de traitement du langage naturel.

Enquête sur des changements inattendus dans le comportement des modèles de langage pendant l'entraînement.

De nouvelles méthodes réduisent les erreurs de traduction dans les systèmes multilingues.

Examiner le rôle du contexte dans l'interprétation des tâches linguistiques.

Un aperçu complet pour créer une suite de tests pour le traitement automatique du langage naturel en grec.

Cette étude évalue comment les LLM peuvent être utilisés dans des tâches de traduction en temps réel.

Le cadre DebCSE améliore les embeddings de phrases en réduisant les biais pendant l'entraînement.

Ce papier présente une vue géométrique des modèles de langage transformer.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage des tâches et la rétention dans les systèmes de dialogue.

Un aperçu de comment l'extraction de relations contextuelles construit des graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'images en utilisant des descriptions textuelles adaptées.

Une nouvelle méthode pour entraîner des systèmes de récupération de conversations avec peu de données.

Un nouveau modèle améliore l'alignement de la parole et du texte pour une meilleure reconnaissance automatique.

Cet article examine comment les modèles de langage abordent des tâches complexes grâce à des méthodes d'entraînement.

Utiliser des modèles de langage avancés pour identifier les entités clés dans des documents écrits.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de vision et de langage dans le traitement de données complexes.

Des recherches montrent que les contrefactuels peuvent améliorer la performance et l'ajustement des petits modèles de langage.

Nouveau jeu de données améliore l'évaluation des modèles multilingues dans diverses langues.