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XferBench valuta la qualità delle lingue sviluppate dalle macchine.

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Uno studio su come le lingue evolvono e i significati cambiano nel tempo.

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Uno sguardo ai CFG, i loro componenti e relazioni come la bisimilarità.

Un nuovo dataset rivela le complessità dell'analisi del sentiment nei testi più lunghi.

Uno studio su come le parole finlandesi, russe e tedesche evolvono nel tempo.

Migliorare i sistemi di riconoscimento vocale per le lingue con pochi dati online.

Un nuovo sistema rileva il linguaggio soggettivo rispetto a quello oggettivo per una comunicazione più chiara.

I ricercatori svelano tecniche efficaci per analizzare argomenti in lingue con pochi dati.

Questo studio esamina come le reti neurali interpretano il parlato usando gli spettrogrammi.

Un nuovo metodo migliora i modelli NLP concentrandosi sulle trasformazioni sintattiche.

Un nuovo metodo per selezionare lingue diverse nella ricerca di elaborazione del linguaggio naturale.

Esaminando i progressi e le difficoltà nella lavorazione delle lingue kazakhe, uzbeke, kirghize e turkmene.

Scopri come il contesto migliora la precisione del riconoscimento vocale automatico e del riconoscimento delle parole.

Questo studio si concentra sul migliorare le traduzioni in tempo reale sincronizzando l'ordine delle parole.

Questo studio usa fiwGAN per esplorare i modelli di armonia vocalica nella lingua assamese.

Valutare l'efficacia di un metodo di analisi del testo sulla poesia antica.

Questo studio valuta le tecniche di traduzione per la lingua ladina.

Una panoramica sui sistemi adattivi complessi e il loro significato in vari settori.

Una panoramica dei modelli linguistici, le loro sfide e i modi per migliorarli.

Mettendo in evidenza gli sforzi per migliorare il NER arabo attraverso l'iniziativa WojoodNER.

Un metodo per migliorare i sistemi TTS per una pronuncia migliore delle parole OOV in India.

I ricercatori esplorano approcci senza testo per capire meglio il linguaggio parlato.

Un nuovo dataset mira a migliorare la comprensione del code-switching tra più lingue.

Il dataset Rasa fa progressi nel text-to-speech per le lingue indiane, con voce neutra ed espressiva.

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I modelli neurali aiutano a ripristinare manoscritti copti danneggiati con testo mancante.

Questo studio presenta un metodo per rilevare errori in lingue meno conosciute.

Uno studio sui metodi di machine learning per identificare la propaganda nei testi.

J-CHAT offre un grande dataset open-source per migliorare i sistemi di dialogo parlato.

Questo articolo parla di metodi per migliorare il riconoscimento vocale per lingue con pochi dati.

Uno sguardo a come le macchine riconoscono il sarcasmo attraverso nuovi metodi.

Questo studio mette in evidenza i miglioramenti di STR usando RoBERTa tra le lingue.

Uno sguardo all'approccio di Mamba per identificare gli oggetti indiretti nelle frasi.

Un nuovo dataset per valutare il question-answering nelle lingue indiane.

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