有害なコンテンツを特定するためのミーム分類の新しい手法。
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最先端の科学をわかりやすく解説
有害なコンテンツを特定するためのミーム分類の新しい手法。
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新しいデータセットは、韓国語モデルの社会的バイアスを減らすことを目指している。
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マーキドペルソナを通じて言語モデルの出力における有害なステレオタイプを調査する。
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シンガポールのトータルディフェンス政策に対する見方がミームにどう反映されてるか探ってみる。
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研究は、言語間の婉曲語やそれがNLPモデルに与える影響を調べている。
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文化を越えた道徳基準について言語モデルがどう考えているかを調べる。
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JNVコーパスは、日本語の多様な感情音を収集していて、既存のコレクションを豊かにしてるよ。
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スペイン語の歌詞の意味的類似性を評価するためのデータセット。
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研究は、リソースの少ない言語で感情を分析する方法を提供してるよ。
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南アジアの言語の単語関係をつなげて整理する新しいデータベースができたよ。
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ニュースが国々の間でどのように伝わり、影響を与えるかについての研究。
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言語と感情分析のための豊かなデータセットを作るために、コレクシフィケーションを探る。
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複数言語でヘイトスピーチに対処するための自然言語推論の評価。
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この研究はMeetup.comのデータを使ってオフラインの文化イベントを分析してるよ。
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オンラインセキュリティ対策を強化するためのパスワードの意味に関する研究。
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歴史的な本の未知の印刷所を特定するために機械学習を使う。
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この研究は音声録音を使って方言を分析し、その類似点を明らかにしてるよ。
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新しいベンチマークCMMLUを通じて、中国語のLLMパフォーマンスを評価中。
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ウィキペディアの伝記における表現のバイアスに関する研究。
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広東語音声を英語テキストに翻訳するための新しいコーパス。
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日時計の形が文化や技術の洞察をどう示すかを考えてみて。
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希望は、幸福感、人間関係、そして困難な時期のレジリエンスに影響を与えるんだ。
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異なる文化での感情に対する言語モデルの扱いを調べる。
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研究がAAを話す人々の独自のアイデンティティと彼らの遺伝的なつながりを明らかにした。
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画像から時間と場所を特定するVLMの能力に関する研究。
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文化が星座や星の模様にどんな意味を持たせるかを調べること。
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研究によると、イギリスの南アジア系の人々で糖尿病の誤分類があることが分かり、患者ケアにリスクが生じている。
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インドとOECD諸国におけるAIに関する信頼と責任の違いを探る。
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新しい方法で、既存のモデルを使って画像内の見えない文字を検出できるようになったよ。
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KoBBQを紹介するよ、韓国語モデルの社会的偏見を評価するデータセットだよ。
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世界中の著者や作品をつなぐリソースで、あまり取り上げられていない声に焦点を当ててる。
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包括的なデータセットが現代ギリシャ語の方言の違いを明らかにしている。
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言語によるバイアスの違いと、それが言語モデルに与える影響を調べる。
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AIモデルがさまざまなアラビア方言の翻訳をどう扱うかの研究。
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共同プラットフォームでのタブーなトピックの扱いについての分析。
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この研究は、テクノロジーと伝統を融合させてサンスクリット詩を分析してるんだ。
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研究者たちは、感情検出を改善するために、表情と生理的信号を組み合わせている。
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AIがアートの分析と理解をどのように変えているかを発見しよう。
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バイリンガルの会話で特定の単語が言語切り替えにどう影響するかを調べてる。
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文化的な背景が新しいアイデアの受け入れにどう影響するか。
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