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Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della traduzione tra le lingue vietnamita e cinese.

La ricerca esplora metodi per identificare argomenti direttamente dalle registrazioni audio.

FATE migliora il riconoscimento delle anomalie nel testo usando pochi esempi etichettati e tecniche di apprendimento innovative.

Questo articolo si concentra sul misurare e ridurre le imprecisioni nei modelli linguistici più piccoli.

È stato sviluppato un modello per generare dialoghi naturali in tempo reale.

Tryage aiuta gli utenti a scegliere il modello linguistico giusto in modo semplice ed efficace.

Un nuovo modo per misurare la fiducia nelle previsioni dei modelli Transformer.

LEAP migliora il testing avversariale per il software di elaborazione del linguaggio naturale.

HopPG migliora la precisione delle risposte usando un ragionamento iterativo per domande complesse.

Scopri EVE, un modello che migliora la comprensione di immagini e testo.

Questo framework combina immagini e testo per migliorare il riconoscimento delle categorie meno frequenti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni nella formazione dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo combina ricompense basate sul linguaggio con approcci tradizionali nel RL.

Questo articolo presenta un nuovo approccio per creare modelli di NLP usando richieste in linguaggio naturale.

Scopri il potenziale e le sfide dei modelli di diffusione del linguaggio nell'elaborazione del linguaggio.

Un nuovo framework migliora i modelli linguistici usando metodi di feedback umano offline.

Un nuovo framework per classificare le immagini senza etichette precedenti usando un vocabolario ampio.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei modelli che collegano le immagini e il testo attraverso la comprensione del linguaggio.

Questo studio esplora segnali fuorvianti nei modelli di traduzione avanzati.

Un nuovo framework migliora la pianificazione dei compiti per i robot usando modelli linguistici.

Questo studio esplora come ChatGPT può migliorare il rilevamento delle intenzioni aperte.

I grandi modelli linguistici semplificano lo sviluppo di archivi di informazioni organizzati.

Un nuovo approccio migliora il modo in cui i robot interpretano i comandi nella vita di tutti i giorni.

Un nuovo approccio aiuta i transformer a gestire i testi lunghi in modo efficiente.

Migliorare come TinyBERT impara da BERT per una migliore elaborazione del linguaggio.

Usare il contesto per migliorare l'accuratezza del chatbot e l'esperienza utente.

Capire il passaggio verso modelli linguistici open-source e facili da usare.

Usare la perplessità per identificare input rischiosi nei modelli linguistici.

Presentiamo GADePo, un approccio flessibile per l'estrazione di relazioni nei documenti.

ANER è uno strumento online per riconoscere entità nominate in arabo e Arabizi.

Un approccio di modello congiunto migliora il rilevamento delle intenzioni e il riempimento degli slot nei sistemi vocali.

Questo studio esplora nuovi modi per collegare entità biomediche usando dati strutturati.

Migliorare i sistemi di dialogo parlati attraverso la correzione degli errori e tecniche di elaborazione efficienti.

GEST colma il divario tra elementi visivi e linguaggio per una creazione di contenuti più chiara.

Uno sguardo più da vicino alla regressione softmax-ReLU e al suo impatto sui modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora la segmentazione delle immagini di riferimento usando l'apprendimento debolmente supervisionato.

Presentiamo un dataset incentrato su conversazioni di domande e risposte fattuali.

La ricerca si concentra su come migliorare la comprensione dei computer nelle discussioni ospedaliere tra più parti.

La ricerca dimostra che i modelli di linguaggio grandi riflettono concetti simili a quelli umani attraverso un'organizzazione strutturata.

Un metodo per migliorare il riconoscimento del testo da singole immagini scritte a mano.