計算言語学 に関する最新の記事

新しいフレームワークが、プロンプトと推論を使ってNLPの構造化予測タスクを強化するよ。

x-elmアプローチが多言語処理をどう向上させるか探ってみよう。

この研究は、LLMがオントロジーから構造化された知識をどれだけよく記憶しているかを評価する。

新しいシステムはアラビア語の名詞の分析を改善することを目指してる。

研究は、文脈を考慮した方法とシーケンス短縮技術を使って翻訳の質を向上させる。

この研究は、少数言語の翻訳パフォーマンスに影響を与える重要な要因を明らかにしている。

このモデルは、形態が豊かな言語の文分析を、分割と構文解析を同時に行うことで改善するんだ。

EoTプロンプティングは、多様なプロンプト生成を通じて言語モデルの推論能力を向上させる。

NLPタスクに対する異なるオプティマイザの影響を調査してる。

この研究は、学習された音声記号が単語の頻度パターンを模倣しているかどうかを調べている。

拡散モデルを使った高品質音声合成のためのより高速な方法を紹介します。

研究によると、データ汚染がSQL翻訳タスクにおけるLLMのパフォーマンスにどう影響するかが明らかになったよ。

この記事では、再起動増分モデルが局所的な曖昧さの中で言語理解をどう改善するかを考察しています。

言語研究のために自然言語をコーパスクエリ言語に変換する新しい方法。

新しい方法が、さまざまなタスクにおける言語モデルのファインチューニング効率を高めるよ。

新しい方法が、より正確な文埋め込みのために複数のプロンプトを使って改善したよ。

トークン化がコンピュータが人間の言語を理解するために重要な理由を発見しよう。

LLaMA-2が構造化された推論を使って言語をどう処理するかを見てみよう。

この記事では、パラフレーズがテキスト分類における言語モデルのパフォーマンスをどう向上させるかについて探ります。

この研究は、LDAのようなシンプルなトピックモデルにおけるプライバシーの脅威を明らかにしているよ。

この研究は、合成エラーを使って文法エラー修正を強化することに焦点を当ててるよ。

言語モデルが直接的な監視なしに文法構造を引き起こす方法を探る。

新しい方法がヘブライ語処理のパース効率と正確性を向上させる。

EXPLORERは、テキストベースのゲームでAIを強化するために、ニューラルとシンボリックな推論を組み合わせてるよ。

この記事では、言語モデルにおける数値的特性の構造と表現について調べてる。

新しいデータセットと手法で、ババリア方言の認識がさらに進化した。

マルチディメンショナルクオリティメトリクスを使った機械翻訳の質評価の詳しいアプローチ。

この研究は、複数の言語にわたる改善されたレマタイゼーションのためのSESメソッドを比較してる。

研究がバックトランスレーションの効果に影響を与える重要な要因を明らかにした。

この研究は、言語モデルが珍しい文法構造をどのように理解するかを調べる。

異なるラベリングシステムからの談話関係を整列させる自動化された方法。

この研究は南スラブ語のための小型言語モデルを洗練させることに焦点を当ててるよ。

類似したサブワードが言語モデルの学習やパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

トークン化が言語処理で果たす役割の概要。

この作業は、ドイツ語とバイエルン語の翻訳を改善することに焦点を当てている。

SpaceByteは、言語モデルのパフォーマンスを向上させるためにバイト単位のアプローチを提供してるよ。

この記事では、さまざまなモデルを使って単語の列を生成する方法について話してるよ。

研究によると、以前のトークンが言語モデルの出力を改善する可能性があるんだって。

言語モデルが文の真実性をどう判断するかの調査。

新しいモデルは、同指示機能を予測することで翻訳の精度を向上させる。