自然言語処理 に関する最新の記事

新しいアプローチで、事前学習済みモデルを使って動画ローカリゼーションのタスクを強化するよ。

新しいデータセットとトレーニング方法でソフトウェア名の認識が向上。

新しい方法がベトナム語と中国語の翻訳精度を向上させる。

研究は音声録音から直接トピックを特定する方法を探求してるよ。

FATEは、少ないラベル付きの例と革新的な学習技術を使ってテキストの異常検出を改善する。

この記事は、小さい言語モデルの不正確さを測定して減らすことに焦点を当ててるよ。

リアルタイムで自然な対話を生成するためのモデルが開発された。

Tryageはユーザーが適切な言語モデルを簡単に選ぶのを手助けするよ。

トランスフォーマーモデルの予測に対する信頼度を測る新しいアプローチ。

LEAPは自然言語処理ソフトウェアの敵対的テストを改善する。

HopPGは複雑な質問に対して反復的な推論を使って答えの精度を向上させる。

EVEを発見しよう！画像とテキストの理解を深めるモデルだよ。

このフレームワークは、あまり頻繁じゃないカテゴリをよりよく認識するために、画像とテキストを組み合わせてるんだ。

新しい方法が言語モデルのトレーニングの効率とパフォーマンスを向上させる。

新しい方法は、言語ベースの報酬を従来のRLアプローチと組み合わせてるよ。

この記事では、自然言語プロンプトを使ったNLPモデルの新しいアプローチを紹介します。

拡散言語モデルの言語処理における可能性と課題を探ろう。

新しいフレームワークがオフラインの人間のフィードバック手法を使って言語モデルを強化するんだ。

事前ラベルなしで幅広い語彙を使って画像を分類する新しいフレームワーク。

研究は、言語理解を通じてビジュアルとテキストを結びつけるモデルの改善に焦点を当てている。

この研究は進んだ翻訳モデルにおける誤解を招くシグナルについて探ってるよ。

新しいフレームワークが言語モデルを使ってロボットのタスク計画を改善する。

この研究では、ChatGPTがオープンインテント検出をどう改善できるかを探ってるよ。

大規模言語モデルは、整理された情報ストアの開発を効率化する。

新しいアプローチがロボットの命令解釈を日常的な場面で向上させる。

新しいアプローチがトランスフォーマーに長いテキストを効率的に処理させる。

TinyBERTがBERTから学ぶ方法を強化して、言語処理をより良くする。

コンテキストを使ってチャットボットの精度とユーザー体験を向上させる。

オープンソースで使いやすい言語モデルへのシフトを理解する。

言語モデルでリスクのある入力を特定するために困惑度を使う。

GADePoを紹介するよ、ドキュメントの関係抽出に柔軟なアプローチだよ。

ANERはアラビア語およびアラビア語のローマ字表記で名前付きエンティティを認識するためのオンラインツールだよ。

ジョイントモデルアプローチは、音声システムの意図検出とスロットフィリングを改善するよ。

この研究は、構造化データを使ってバイオメディカル関連のエンティティをリンクする新しい方法を検討しているよ。

エラー修正と効率的な処理技術を使って、音声対話システムを改善する。

GESTは視覚要素と言語のギャップを埋めて、より明確なコンテンツ作成を実現する。

ソフトマックス-ReLU回帰とその言語モデルへの影響を詳しく見てみよう。

新しい方法が弱い監督学習を使って参照画像セグメンテーションを強化するんだ。

事実に基づいた質問応答の会話に特化したデータセットを紹介するよ。

研究は、複数の人がいる病院の会話でコンピュータの理解力を向上させることに焦点を当てている。