Artigos mais recentes para Processamento de Linguagem Natural

Uma abordagem focada melhora a sumarização de artigos de notícias financeiras.

Esse artigo apresenta um método para melhorar a extração de termos de diálogo em modelos de linguagem.

Um novo modelo melhora o NER em árabe usando busca KNN pra uma precisão melhor.

Novo framework melhora a geração de argumentos lógicos em modelos de linguagem.

Um novo método melhora a interação entre modelos de linguagem, aumentando a eficiência nas tarefas.

Esse estudo investiga como os transformers aprendem através da atenção multi-head em tarefas de regressão.

Novos métodos melhoram as habilidades de raciocínio dos modelos de linguagem usando exemplos de casos.

Esse estudo avalia as habilidades de raciocínio e os preconceitos em modelos de linguagem grandes.

Novo modelo melhora as conexões entre os sons e seus significados textuais.

Apresentando o MoEfier pra transformar modelos de linguagem de forma eficiente com pouco treinamento.

Descubra os benefícios dos CKNs equivariantes em grupo para lidar com variações de entrada.

Analisando os pontos fortes e fracos dos sistemas VideoQA em entender o conteúdo dos vídeos.

Esse artigo fala sobre um estudo de como os significados das palavras mudam com o tempo.

Novos métodos oferecem uma avaliação melhor da compreensão de linguagem em modelos.

Um novo método pra combinar modelos de linguagem de forma mais eficiente.

O SEA-SQL oferece um jeito econômico de gerar queries SQL precisas a partir de linguagem natural.

Explorando como embeddings transformam o processamento de informações em máquinas.

Esse artigo fala sobre uma abordagem generativa pra identificar emoções na linguagem escrita.

Esse curso tem como objetivo formar pesquisadores em PNL com habilidades de pensamento crítico.

A Eigen Attention melhora a eficiência de memória para modelos de linguagem grandes processando textos longos.

Analisando por que os Transformers têm dificuldade com tarefas de aritmética e possíveis soluções.

Um novo método melhora como respondemos perguntas condicionais com precisão.

Uma nova abordagem junta aprendizado multitarefa e redes adversariais generativas para tarefas de PNL.

Um novo método melhora a velocidade e a eficiência dos grandes modelos de linguagem.

Um estudo revela os desafios que os VLMs enfrentam para entender padrões abstratos.

Esse artigo examina os desafios que os modelos de linguagem enfrentam pra reconhecer suas habilidades.

Um modelo de transformer melhorado, feito pra lidar de forma eficiente com múltiplos tipos de dados.

O modelo HiLight melhora a eficiência da classificação de texto sem precisar de codificadores de estrutura complexa.

Self-TPT simplifica o ajuste de prompts para modelos de visão-linguagem, melhorando a velocidade e eficiência.

O R-Adapter melhora a eficiência e a robustez no ajuste de modelos para tarefas de imagem e texto.

Um novo método melhora o reconhecimento de texto em cenas naturais usando técnicas inovadoras.

AquilaMoE usa o EfficientScale pra otimizar o treinamento de modelos de linguagem bilíngues com menos dados.

Um novo conjunto de dados mostra potencial em melhorar os modelos de tradução automática.

Uma olhada na perda semântica e seu impacto nas saídas de modelos de linguagem.

Uma nova ferramenta que conecta o feedback dos usuários com as tarefas de desenvolvimento de software.

FastFiD melhora a eficiência do ODQA selecionando frases chave para respostas mais rápidas.

Métodos inovadores melhoram o alinhamento dos LLMs com as preferências humanas para um desempenho melhor.

A ARPA melhora a Desambiguação de Sentido de Palavras Visuais ao integrar técnicas de linguagem e processamento de imagem.

A técnica PEARL melhora a velocidade e a eficiência dos grandes modelos de linguagem.

Usando dados não rotulados pra melhorar modelos de aprendizado de máquina com pseudo-rotulação.