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Un metodo per gestire le ambiguità nei nomi propri attraverso la polisemia regolare.

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Un nuovo metodo per la compressione e il recupero dei dati in modo efficiente.

Un nuovo modello di linguaggio illimitato migliora le previsioni usando dati estesi.

HQA-Attack crea esempi avversariali di alta qualità nel testo mantenendo il significato.

Esaminando metodi per migliorare la classificazione delle relazioni di discorso implicite di ChatGPT.

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Un framework per aggiornare le ontologie con nuove idee usando modelli linguistici.

Nuovo metodo migliora le embeddings delle frasi usando più prompt per una maggiore precisione.

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Un nuovo metodo migliora la resilienza dei modelli agli esempi avversari attraverso l'aggiustamento dei prompt testuali.

Questo articolo esplora come il parafrasare migliori le prestazioni dei modelli di linguaggio nella classificazione dei testi.

Un nuovo metodo migliora l'estrazione degli argomenti degli eventi in documenti complessi.

Un nuovo metodo per valutare gli strumenti di elaborazione del linguaggio sembra promettere miglioramenti.

Un approccio innovativo per migliorare le capacità di riassunto nei modelli più piccoli usando modelli più grandi.

Questo studio esplora il ruolo degli esempi sintetici nella verifica dell'autenticità.

Il nuovo metodo SSCAE migliora la generazione di esempi avversariali nel processamento del linguaggio naturale.

Due algoritmi innovativi creano in modo efficace esempi avversariali sottili nel processamento del linguaggio.

Questo studio valuta diversi modelli linguistici per la classificazione del testo usando pochi dati di addestramento.

Gecko offre un modello efficace per elaborare e confrontare i testi in modo efficiente.

Un metodo automatico per allineare le relazioni discorsive da diversi sistemi di etichettatura.

SnAG migliora l'accuratezza e l'efficienza del video grounding per video più lunghi.

Metodi innovativi per addestrare modelli usando testo compresso.

Un nuovo metodo migliora il collegamento degli eventi nei testi usando il ragionamento generato dall'IA.

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LLM2Vec migliora i modelli solo decoder per una migliore elaborazione del linguaggio.

Esaminando come le sottoparole simili influenzano l'apprendimento e le performance del modello di linguaggio.

Una panoramica del ruolo della tokenizzazione nell'elaborazione del linguaggio.

Un nuovo approccio che usa RGCN migliora la classificazione del sentiment dai dati testuali.

Ecco TrainlessGNN per etichettare i nodi più velocemente nei TAG senza metodi di addestramento tradizionali.

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Uno sguardo ai progressi nei metodi di generazione di parafrasi usando la distillazione della conoscenza.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza nel collegare oggetti e attributi nelle immagini generate.

Uno sguardo a come identificare i contenuti scritti da esseri umani e macchine.

Un nuovo metodo usa domande per identificare i ruoli degli eventi nei documenti.

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