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Este artigo analisa o colapso de características em aprendizado de máquina e suas implicações.

Perguntas de esclarecimento são essenciais pra uma comunicação efetiva em sistemas de conversa.

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Apresentando um framework conjunto para melhorar a extração de entidades e relações usando aprendizado semi-supervisionado.

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Novo método melhora a clareza nas previsões de modelos de linguagem.

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Um novo modelo que aumenta a velocidade e a privacidade na geração de linguagem natural.

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Uma estrutura mostra que modelos menores podem acompanhar os maiores em tarefas de NLP.

Um jeito de melhorar modelos grandes usando informações de modelos menores.

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Uma nova abordagem para melhorar a qualidade da geração de texto entre línguas.

O conjunto de dados NeQA avalia a capacidade dos modelos de linguagem de entender a negação em perguntas.

Um novo método melhora a eficiência e a precisão da análise de documentos usando janelas deslizantes.

Estudo revela que modelos menores conseguem aprender de forma eficaz com pré-treinamento de vocabulário reduzido.

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Uma nova abordagem melhora o planejamento de modelos de linguagem com o uso de um verificador.

Apresentando o CREST, uma estrutura que melhora a interpretabilidade e o desempenho dos modelos em NLP.

Novos métodos melhoram as capacidades de resposta a perguntas através da integração de gráficos.

O modelo RFiD melhora a precisão das respostas em perguntas de domínio aberto.

Explorando como modelos transformers se adaptam usando aprendizado em contexto a partir de exemplos mínimos.

Um novo método reduz o viés em modelos de NLP usando agrupamento dinâmico e aprendizado ativo.

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Um novo sistema incremental melhora a compreensão de correferências em textos.

Combinando métodos baseados em referência e métodos sem referência pra uma avaliação de resumo melhor.

O SimSR melhora os sistemas de Resposta Rápida usando simulação baseada em modelo pra dar respostas relevantes.

Uma nova técnica para resumir de forma eficaz diferentes tipos de conteúdo.

O RSTformer melhora a resumação de documentos longos ao focar nas relações de texto.

Analisando os principais elementos que ajudam na transferência de conhecimento entre línguas em modelos multilíngues.

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Novas abordagens em fine-tuning melhoram o desempenho e reduzem o uso de recursos.

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