Pesquisadores desenvolvem um modelo pra identificar conexões no texto de forma mais eficaz.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Pesquisadores desenvolvem um modelo pra identificar conexões no texto de forma mais eficaz.
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A FourierKAN oferece uma nova forma de melhorar a precisão e eficiência da classificação de texto.
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Um novo método melhora o desempenho de modelos unidirecionais em tarefas de classificação de tokens.
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Este estudo compara Transformers de primeira geração com LLMs para análise de sentimentos.
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Um estudo das redes de palavras em textos bem formados e mal formados.
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Esse estudo analisa como o planejamento ajuda a reduzir erros factuais na geração de texto.
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Apresentando explicações alterfatuais pra aumentar a transparência dos modelos de IA.
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Apresentando um novo modelo e referência para processamento de texto em russo.
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Apresentando o RMARN: uma abordagem inovadora para conectar texto e dados 3D.
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Um novo método pra melhorar a precisão na extração de relações em modelos de linguagem grandes.
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O TempoFormer analisa as mudanças de linguagem ao longo do tempo, aprimorando as percepções das redes sociais.
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Um novo método pra extrair eventos de narrativas em português usando modelos avançados.
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O ACE-2005-PT melhora as capacidades de extração de eventos para processamento da língua portuguesa.
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Analisando o impacto da normalização de texto na classificação de cartas medievais.
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Esse estudo analisa o desempenho do modelo de detecção de posição sem conhecimento prévio sobre o tema.
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Este estudo analisa como modelos de linguagem melhoram os resultados de OCR para jornais históricos.
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Um modelo melhorando a análise de frases ao focar na estrutura das entidades.
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Uma nova abordagem para tokenização melhora a análise de scripts antigos.
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Pesquisando conexões em textos bíblicos com modelos de linguagem avançados.
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Esse artigo explora o papel do aprendizado profundo na esteganálise linguística.
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Uma nova biblioteca que melhora a extração de informações em Python.
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Uma olhada em métodos para deixar textos antigos mais fáceis de ler.
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A gente analisa estratégias de pooling e atenção em modelos de embedding baseados em LLM.
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O WaterSeeker melhora os métodos de detecção de texto com marcas d'água em documentos grandes.
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Um estudo sobre como usar estruturas de árvore pra melhorar a modelagem de tópicos em dados textuais.
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Um novo framework melhora como os modelos processam textos longos.
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Automatizar a anotação de texto melhora a precisão e a eficiência em machine learning.
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Visualize como palavras-chave e tópicos evoluem ao longo do tempo com o TimeLink.
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Attention-Seeker melhora a extração de palavras-chave usando mapas de autoatenção de modelos de linguagem.
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Um novo benchmark melhora a avaliação de sistemas de detecção de paráfrases.
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Uma olhada em métodos melhorados para resumir texto de forma eficiente.
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A pesquisa explora modelos avançados para analisar documentos históricos gregos.
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SemDI melhora a precisão na identificação da causalidade dos eventos usando contexto.
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Um novo método melhora a busca por pessoas em imagens usando dicas de texto.
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GAProtoNet melhora a classificação de texto, aumentando a interpretabilidade sem perder a precisão.
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Um modelo novinho melhora as embeddings de texto usando estratégias de aprendizado em contexto.
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Uma nova métrica que melhora a avaliação da consistência factual em resumos automáticos.
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Analisando como a linguagem neutra em relação ao gênero influencia modelos de linguagem em tarefas de classificação de texto.
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Este estudo analisa a eficácia da auto-consistência no processamento de textos longos com LLMs.
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Uma nova abordagem mistura simplicidade e eficácia em ferramentas de análise de texto.
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