計算言語学 に関する最新の記事

RST-LoRAが修辞構造理論を使って要約をどう改善するかを学ぼう。

トルコ語の単語埋め込みに関する研究で、静的モデルと文脈モデルを評価した。

新しいベンチマークが、さまざまな言語の大規模言語モデルの毒性を評価するよ。

研究によると、言語モデルは言語処理のために複雑で多次元の特徴を利用しているらしい。

適応可能な位置エンコーディング技術を使ってトランスフォーマーモデルを改善する新しい方法。

TDAを使った研究が、単語埋め込みを通じて言語の歴史的なつながりを明らかにしているよ。

この記事では、位置ベクトルを使って言語モデルのコンテキストウィンドウを拡張する方法について話してるよ。

大きなモデルが小さいモデルに比べてインコンテキスト学習で苦戦する理由を調べる。

Extended Mind Transformersが言語モデルのメモリ処理をどう改善するかを発見しよう。

ディスコース関係認識を強化するためのマルチラベル分類の探求。

ABEXは、自然言語理解タスクのためにトレーニングデータを強化するために、Abstract-and-Expandを使ってるよ。

新しい手法が記述論理の明示的定義を強化して、より明確な知識の表現を可能にしてるよ。

自然言語処理における効果的な単語と文の表現のための新しい手法。

新しいアプローチがダイナミックリトリーバル技術を使って翻訳のスピードと精度を向上させるんだ。

新しいアプローチは、モデルが自分の出力を振り返ることで翻訳の質を向上させる。

インディック言語の言語モデルの進化とその課題についての見通し。

このフレームワークは、特にリソースが少ない環境で言語モデルの予測を改善するよ。

研究によると、一貫した応答スタイルが少ない例でLLMの効果を高めるんだって。

革新的な手法を使った言語モデルのファインチューニングの進展。

この記事では、さまざまな言語に対するサポートを向上させるための言語モデルの適応について話してるよ。

ミニマルペアのベンチマークは、言語モデルによるロシア語文法の理解を深めることを目指してるよ。

温度設定が言語モデルのテキスト生成にどう影響するかを探ってみよう。

この記事では、言語モデルが生成したテキストの繰り返し構造を分析しているよ。

新しいツールが記号表現理論の解析精度を向上させる。

新しい方法が言語モデルのトレーニングに使うデータミックスの選択を改善する。

トランスフォーマーみたいな言語モデルがどう動いてるのかと、その重要性についての概要。

大規模言語モデルを使って文を簡素化する際のセマンティックグラフの役割を調べる。

新しい方法がテキスト生成の不確実性に対処することで、言語モデルのパフォーマンスを向上させるんだ。

社会の変化が影響を与えたスペイン語の単語の意味の進化を調査する。

この研究は、言語モデルのパフォーマンス向上のためにプロンプトテンプレートを強化するよ。

この記事では、建設文法と語学学習を理解するためのコンピューターモデルについて探っているよ。

自然言語処理におけるトークン化の役割と課題を調査する。

語彙の大きさが大規模言語モデルのパフォーマンスにどう影響するかを発見しよう。

言語を超えてリアルな手書き文字を生成する新しい方法。

言語モデルが単語の意味の変化をどう分析するかを調べる。

新しいモデルは依存構造を統合することで言語理解を向上させる。

新しいモデルは、構造化データ表現を通じて言語の理解を向上させる。

パフォーマンスとリソースの使い方をバランスさせたコア参照解決の新しいアプローチ。

革新的な技術が多言語翻訳の効率と正確性を向上させる。

新しい方法で言語モデルがノイズの多い文脈に対処する能力が向上した。