自然言語処理 に関する最新の記事

この研究は、複数の教師モデルを使って画像からのテキストの機械翻訳を向上させるもので。

新しい方法でテキストの要約の長さをコントロールして、質が向上したよ。

韓国語のテキストで名前を認識する最近の改善についての情報。

WikiSQEデータセットは、ウィキペディアの文における品質の問題を強調してるよ。

新しいAIフレームワークが画像と言語をつなげて、タスク処理をもっと良くするよ。

この研究は、ロボットが言語と視覚的な入力を使ってタスクをよりうまく計画する方法を探ってるよ。

この研究では、リソースが少ないデバイスでの自然言語処理のためのBERTモデルを評価してるよ。

視覚的な特徴と外部知識を組み合わせた新しいアプローチで、質問応答がより良くなるよ。

新しい方法が言語モデルの推論を強化し、気を散らすものにもうまく対処するよ。

この記事では、LLMがネガティブな知識をどのように扱い、そこに関わる課題について調査しているよ。

継続的なトレーニングで言語モデルがどうやって知識を失うかを調べる。

新しい方法が言語モデルを強化して、リソースが少ない言語の理解を向上させる。

デッカーは常識の検証を改善するために知識ソースを組み合わせる。

大きな言語モデルの質問応答中のバイアスの影響に関する研究。

新しい方法で医者と患者の会話の要約がもっと良くなって、ヘルスケアが向上するよ。

PT-*はポルトガル語話者の言語処理を向上させ、AIの能力を強化するよ。

新しいモデルは音声とテキストデータを組み合わせて、より正確な音声認識を実現するよ。

少ないトレーニングデータでチャットボットのインテント分類を強化する方法。

この文書では、より良い言語処理のための新しい多言語モデルを紹介してるよ。

アフリカの言語での質問応答を改善するためのデータセットが目的だよ。

データ選択を通じて言語モデルのトレーニング効率を向上させる方法。

新しいアプローチが、機械が関係抽出タスクで知識を保持するのを助けるんだ。

SCKDモデルは、関係抽出のための継続学習を改善し、忘却問題にも対処してるよ。

LLMを使ったコンテンツベースのレコメンデーションの強化に関する研究。

群集作業者を選ぶ新しい方法がデータラベリングの質を向上させ、コストを削減する。

テキストと画像をつなぐ新しいツール、いろんなタスクに使えるよ。

新しい方法は、単語埋め込みの次元選択を良くするために単語の頻度を使う。

RepALは、不要な情報を効果的にフィルタリングすることで文の表現を改善する。

革新的な手法とデータ方法を通じて、医療の質問に対する小さなモデルを改善している。

ラベル付きデータなしで翻訳品質を評価する新しいアプローチ。

新しいアプローチは、複数の似たインスタンスを使って文の埋め込みを強化するよ。

自然言語処理におけるモデルハイジャックのリスクと影響を検証する。

新しい手法が言語モデルの応答のバイアスを明らかにする。

ChatGPTの因果推論の能力を探る。

Open-WikiTableは、テーブルデータを使って複雑な質問に答えるためのデータセットを提供してるよ。

SCENEは、言語モデルのトレーニングを向上させるために、ネガティブ例の生成を自動化する。

研究が、大きなモデルが画像内のテキストを扱う際の強みと弱みを明らかにした。

新しい方法がイベントのつながりを分析することで、動画の質問応答を改善する。

小さな言語モデルを大きなモデルの知識を使って強化するフレームワーク。

MASCOTは、情報に基づいたマスキングと共同学習技術でビデオテキスト検索を強化するよ。