cs.CL」カテゴリーアーカイブ

TrustAI at SemEval-2024 Task 8: A Comprehensive Analysis of Multi-domain Machine Generated Text Detection Techniques

要約 大規模言語モデル (LLM) は、幅広いユーザー クエリにわたって流暢なコ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, I.2.7 | TrustAI at SemEval-2024 Task 8: A Comprehensive Analysis of Multi-domain Machine Generated Text Detection Techniques はコメントを受け付けていません

Conversational Grounding: Annotation and Analysis of Grounding Acts and Grounding Units

要約 成功する会話は多くの場合、共有される情報についてすべての関係者が同じ認識を … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Conversational Grounding: Annotation and Analysis of Grounding Acts and Grounding Units はコメントを受け付けていません

Semantically Enriched Cross-Lingual Sentence Embeddings for Crisis-related Social Media Texts

要約 危機関連のソーシャルメディアテキストの意味検索やクラスタリングなどのタスク … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Semantically Enriched Cross-Lingual Sentence Embeddings for Crisis-related Social Media Texts はコメントを受け付けていません

On the Relationship between Skill Neurons and Robustness in Prompt Tuning

要約 プロンプト チューニングは、事前トレーニングされた大規模言語モデル (PL … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | On the Relationship between Skill Neurons and Robustness in Prompt Tuning はコメントを受け付けていません

A unified front-end framework for English text-to-speech synthesis

要約 フロントエンドは英語音声合成 (TTS) システムの重要なコンポーネントで … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SD, eess.AS | A unified front-end framework for English text-to-speech synthesis はコメントを受け付けていません

A comparative analysis of embedding models for patent similarity

要約 この論文は、テキストベースの特許類似性の分野に 2 つの貢献を行っています … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.IR, cs.LG | A comparative analysis of embedding models for patent similarity はコメントを受け付けていません

Grammatical vs Spelling Error Correction: An Investigation into the Responsiveness of Transformer-based Language Models using BART and MarianMT

要約 テキストは引き続き情報の適切な表現形式であり続けます。 テキスト ドキュメ … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | Grammatical vs Spelling Error Correction: An Investigation into the Responsiveness of Transformer-based Language Models using BART and MarianMT はコメントを受け付けていません

RU22Fact: Optimizing Evidence for Multilingual Explainable Fact-Checking on Russia-Ukraine Conflict

要約 ファクトチェックは、入手可能な証拠を調べることによって、特定の主張の事実を … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL | RU22Fact: Optimizing Evidence for Multilingual Explainable Fact-Checking on Russia-Ukraine Conflict はコメントを受け付けていません

A Second Look on BASS — Boosting Abstractive Summarization with Unified Semantic Graphs — A Replication Study

要約 我々は、統一セマンティック グラフの概念に基づく抽象的な要約システムである … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.LG | A Second Look on BASS — Boosting Abstractive Summarization with Unified Semantic Graphs — A Replication Study はコメントを受け付けていません

Who is bragging more online? A large scale analysis of bragging in social media

要約 自慢は、他人から肯定的に見られる可能性が高い発言をする行為であり、自分自身 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SI | Who is bragging more online? A large scale analysis of bragging in social media はコメントを受け付けていません