計算言語学 に関する最新の記事

BatchBPEは自然言語処理におけるトークン化をもっと速くする方法を提供するんだ。

研究が、ちょっとした変更が文脈に応じた単語埋め込みにどう影響するかを明らかにした。

新しいモデルがKNN検索を使ってアラビア語のNERを改善し、より高い精度を実現した。

新しいアプローチは、NLPタスクのためにマルチタスク学習と生成的敵対ネットワークを組み合わせる。

言語学の研究で理論的洞察より数字を優先することの課題を探る。

ラテン語のツリーバンクと形態素タグ付けの研究は、古代のテキストの理解を深めるよ。

異なるトークン化戦略が言語モデルのパフォーマンスをどう向上させるかを探る。

新しい方法が一方向モデルのトークン分類タスクのパフォーマンスを向上させる。

言語モデルのテキスト生成に対する自信を高める方法。

新しい方法が、オリジナルの知識を失うことなく言語モデルの能力を向上させる。

外部メモリを使ってLLMを強化して、多段階推論タスクをこなす。

新しい方法で、言語モデルを使ってASRの精度がアップして、より良い文字起こしができるようになったよ。

EU言語におけるLLMの開発と課題についての考察。

少数言語のための言語モデルを効率的に訓練する研究。

シンディ語を処理するためのツールを作るために、大量のテキストデータを集める努力。

言語を跨いだ要約におけるパイプラインシステムとエンドツーエンドシステムの効果を探る。

新しいアプローチが言語翻訳タスクの精度を向上させることを目指してる。

RAGは、特に長いテキストの応答を最適化するのに重要だよ。

2つの革新的な方法が中国語のスペル修正のパフォーマンスと精度を向上させる。

この記事では、導出木が言語をメタリニアやレギュラーとして分類するのにどう役立つかを考察するよ。

構文とコンテキストを使った、より良い関係抽出のための新しいモデル。

Semformerは言語モデルに計画を統合して、精度と効率を向上させてるよ。

研究は、言語モデルがより長いテキストを理解する能力を向上させることに焦点を当てている。

文脈と類似性が言語モデルのパフォーマンスにどう影響するかについての新しい見解。

新しい方法は、クロスリンガルの文埋め込みで意味の漏れを減らすことを目指している。

デコーダー専用モデルの機械翻訳タスクにおける利点を調べる。

集中データ選択技術を使って言語モデルをトレーニングする方法。

RDFデータからの自然言語生成における省略や歪みについての研究。

低リソース言語の翻訳における文法書の役割を考察する。

独立成分分析を使って単語埋め込みがどのように分析されるかを見てみよう。

大きな言語モデルがテキストの議論分析をどう改善するかを発見しよう。

タイプミスは高度な言語モデルを大いに混乱させて、応答に影響を与えることがあるよ。

言語モデルが情報を学習し、保持する方法の概要。

研究者たちは、大規模言語モデルがどのように帰納法を使ってシーケンスを予測するかを調査している。

キルギス語の単語埋め込み用の新しいデータセットが、言語処理の能力を向上させる。

新しいモデルがネパールの自然言語処理に希望をもたらしてる。

高度なモデルと改善されたリソースを使って、ベトナム語のパーサーを作成中。

この研究は、異なる言語間で文の類似性を比較する方法を探ってるんだ。

AIにおける言語スキルへのマルチモーダルトレーニングの影響を調査中。

大規模言語モデルの計画タスクにおける能力を調査中。