自然言語処理 に関する最新の記事

新しい量子化手法がAIモデルの効率性と展開を向上させた。

テキストスタイル転送技術の最近の進展の概要。

小さい言語モデルの計画能力を向上させる新しいフレームワーク。

トランスフォーマーにおける異なるポジショナルエンコーディング手法が長さの一般化にどう影響するかを調べる。

機械は長いテキストを読むことや理解することがどんどん上手になってるね。

この研究は、長い回答から短い要約を効果的に作成する方法を示しているよ。

CHRTフレームワークは、有害性、感情、シンプルさを管理することでテキスト生成を改善するよ。

DisCLIPは、高度な視覚言語モデルを使って画像の説明の精度を向上させるよ。

新しい方法が自然言語処理における語の意味理解を向上させる。

研究は、さまざまな方法を使って話し言葉モデルの構文理解を調べてるよ。

新しい方法が文書内のマルチイベント抽出の精度を向上させる。

研究では、言語モデルのパフォーマンスを向上させるためにセマンティックグラフの統合を探ってる。

CoTが多層パーセプトロンの学習をどう改善するかに関する研究。

SURGEは、効果的な知識取得と応答生成を通じて対話システムを改善する。

新しい手法が外部知識を使って視覚質問応答の精度を向上させる。

新しい方法が視覚-言語モデルの強みと弱みを明らかにする。

新しいデータセットがAIのTV番組のセリフの変化の認識を向上させる。

Whisperがプロンプトエンジニアリングを使って、さまざまなスピーチタスクにどう対応するかを発見しよう。

トランスフォーマーがどうやって言語の階層を理解するようになるか、長期間のトレーニングを通じて調べてるんだ。

AdapterEMは、さまざまなデータ形式間のエンティティマッチングを効率的に強化します。

新しい方法がバングラの手書き認識の精度を向上させる。

研究者たちは、さまざまなタスクのために機械学習モデルを強化するためにプロンプトを組み合わせている。

新しい方法が要約の精度を高めつつ、情報のある内容を保つんだ。

ActiveAEDは、人間のインタラクションを通じてデータアノテーションのエラー検出を改善するよ。

新しい方法が、異なる長さのシーケンスモデルの一般化を向上させる。

LOCCOを紹介するよ、新しいセマンティックパーシングとテキスト生成の方法さ。

Pengiは音声理解とテキスト生成を1つのモデルに統合してるよ。

BT-Cellは再帰的ニューラルネットワークを強化して、言語理解を向上させるよ。

この記事では、自然言語をSQLクエリに変換する際の課題と解決策について話してるよ。

新しいグローバルコンテキスト機構が、コンピュータが人間の言語を理解する方法を改善する。

データ拡張がソースコードのトレーニング手法をどうやって強化するかを見てみよう。

新しいアプローチが大規模言語モデルにおける神経細胞の挙動の理解を深める。

研究によると、事前学習されたモデルが談話関係を通じて翻訳の質を向上させることがわかっているよ。

この研究は、少数ショット学習におけるテキスト表現の特性を調べてるよ。

新しいアプローチがVQAシステムの言語とビジョンのバイアスに取り組んでるよ。

NLP機械学習モデルにおけるクリーンラベル攻撃と防御を探る。

LAITは、パフォーマンスを維持しつつ計算コストを削減することで、Transformerモデルを強化する。

CoPromptはモデルのトレーニングを強化し、オーバーフィッティングを防ぎつつ、一般化を保つ。

新しいフレームワークは、発言の理解と解釈における言語のあいまいさに取り組んでるよ。

プロンプト学習をもっと早くて効果的にする新しいアプローチ。