月別アーカイブ: 2023年8月

A User-Centered Evaluation of Spanish Text Simplification

要約 複雑な文と複雑な単語の識別の両方に焦点を当てた 2 つのコーパスを使用して … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | A User-Centered Evaluation of Spanish Text Simplification はコメントを受け付けていません

Adaptive Contextual Biasing for Transducer Based Streaming Speech Recognition

要約 追加のコンテキスト情報を組み込むことにより、ディープ バイアス手法が、パー … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SD, eess.AS | Adaptive Contextual Biasing for Transducer Based Streaming Speech Recognition はコメントを受け付けていません

Style Over Substance: Evaluation Biases for Large Language Models

要約 大規模言語モデル (LLM) が進歩し続けるにつれて、そのパフォーマンスを … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Style Over Substance: Evaluation Biases for Large Language Models はコメントを受け付けていません

VBD-MT Chinese-Vietnamese Translation Systems for VLSP 2022

要約 VLSP 2022 機械翻訳共有タスクに参加したシステムを紹介します。 今 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | VBD-MT Chinese-Vietnamese Translation Systems for VLSP 2022 はコメントを受け付けていません

MC-DRE: Multi-Aspect Cross Integration for Drug Event/Entity Extraction

要約 薬物有害事象 (ADE) などの意味のある薬物関連情報を抽出することは、罹 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL | MC-DRE: Multi-Aspect Cross Integration for Drug Event/Entity Extraction はコメントを受け付けていません

LogPrompt: Prompt Engineering Towards Zero-Shot and Interpretable Log Analysis

要約 自動ログ分析は、ソフトウェアのメンテナンスとエンジニアリングのライフサイク … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SE | LogPrompt: Prompt Engineering Towards Zero-Shot and Interpretable Log Analysis はコメントを受け付けていません

SGL-PT: A Strong Graph Learner with Graph Prompt Tuning

要約 最近、一般化された事前トレーニング済みモデルを取得し、微調整を通じて事前ト … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | SGL-PT: A Strong Graph Learner with Graph Prompt Tuning はコメントを受け付けていません

SynJax: Structured Probability Distributions for JAX

要約 ディープラーニング ソフトウェア ライブラリの開発により、最新のハードウェ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG | SynJax: Structured Probability Distributions for JAX はコメントを受け付けていません

Steering Language Generation: Harnessing Contrastive Expert Guidance and Negative Prompting for Coherent and Diverse Synthetic Data Generation

要約 大規模言語モデル (LLM) は、高品質で実用的な合成データを生成する計り … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Steering Language Generation: Harnessing Contrastive Expert Guidance and Negative Prompting for Coherent and Diverse Synthetic Data Generation はコメントを受け付けていません

SEER: Super-Optimization Explorer for HLS using E-graph Rewriting with MLIR

要約 高位合成 (HLS) は、高水準言語のソフトウェア プログラムを低水準のハ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AR, cs.CL, cs.PL | SEER: Super-Optimization Explorer for HLS using E-graph Rewriting with MLIR はコメントを受け付けていません