自然言語処理 に関する最新の記事

新しい方法で、いろんな画像表現を使って画像キャプションが強化されるんだ。

表面的な類似性を活用することで、言語モデルのパフォーマンスが大幅に向上するよ。

新しい技術を使ってウルドゥー文章の要約方法を改善する方法を探る。

この記事では、機械学習における特徴の崩壊とその影響について考察します。

確認の質問は、会話システムでの効果的なコミュニケーションにとって欠かせない。

新しいデータセットが医療の質問をSQLクエリに翻訳するモデルを強化するよ。

研究者たちは、より良い言語処理のために手作りの特徴を整理して分析する。

セミスーパーバイズド学習を使った、エンティティとリレーションの抽出を改善するための共同フレームワークを紹介するよ。

技術文書でのテキスト表現を良くする方法を探ってる。

新しい手法が言語モデルの予測の明確さを向上させる。

自然言語のクエリを使って動作データを取得する方法を紹介します。

革新的なモデルがローマ字表記のインド語の言語識別を強化。

自然言語生成の速度とプライバシーを向上させる新しいフレームワーク。

TEMPは、応答選択を自動化することでチャットボットの安全性を向上させるよ。

エンティティリンクシステムを改善するために、マッチしないメンションに対処する。

デコーダー専用トランスフォーマーが自然言語処理をどう変えてるかを探ってみよう。

フレームワークが、より小さいモデルがNLPタスクでより大きいモデルに匹敵することを示してる。

小さいモデルからのインサイトを使って大きいモデルを強化する方法。

さまざまなデータタイプをうまくリンクするためのモデルの能力を向上させる。

クロスリンガルテキスト生成の質を向上させる新しいアプローチ。

NeQAデータセットは、言語モデルが質問の否定を理解する能力を評価する。

新しい方法でスライディングウィンドウを使って、ドキュメント分析の効率と精度が向上したよ。

研究によると、小さいモデルでも語彙を減らした事前学習で効果的に学べることがわかった。

この研究は、含意と自己学習が人間がラベル付けしたデータなしで言語モデルをどう改善するかを示してるよ。

新しいアプローチが検証者を使って言語モデルの計画を強化する。

CRESTを紹介するよ。これはNLPのモデルの解釈可能性とパフォーマンスを向上させるフレームワークなんだ。

新しい方法がグラフ統合を通じて質問応答能力を向上させる。

RFiDモデルはオープンドメインの質問応答で回答の精度を向上させるよ。

少ない例からの文脈学習を使って、トランスフォーマーモデルがどう適応するかを探る。

新しい方法が、動的クラスタリングとアクティブラーニングを使ってNLPモデルのバイアスを減らすんだ。

言語モデルを使って質問と回答のペアを生成するアプローチの概要。

新しいインクリメンタルシステムがテキストの照応理解を向上させるよ。

参照ベースと参照なしの手法を組み合わせて、より良い要約評価を目指す。

SimSRは、関連する応答のためにモデルベースのシミュレーションを使ってスマート返信システムを強化するんだ。

多様なコンテンツタイプに対する効果的な要約のための新しい技術。

RSTformerは、テキストの関係に注目することで長文の要約を改善するよ。

多言語モデルで言語間の知識移転をサポートする重要な要素を調べる。

この研究はLLMが明確な否定文を作る能力を評価してるよ。

ファインチューニングの新しいアプローチがパフォーマンスを向上させ、リソースの使用を減らす。

機械が文をもっと理解できるように、足りない言葉を埋める研究。