Zobrazeno 1 - 10
of 87
pro vyhledávání: '"Chersoni E"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics: CMCL 2022 : proceedings of the workshop : May 26, 2022, 136-144
STARTPAGE=136;ENDPAGE=144;TITLE=Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
STARTPAGE=136;ENDPAGE=144;TITLE=Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
In this paper, we present the details of our approaches that attained the second place in the shared task of the ACL 2022 Cognitive Modeling and Computational Linguistics Workshop. The shared task is focused on multi- and cross-lingual prediction of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::52b2ba41f4fad521a8aefe4f59515c7a
https://aclanthology.org/2022.cmcl-1.16.mp4
https://aclanthology.org/2022.cmcl-1.16.mp4
Autor:
Takmaz, E., Pezzelle, S., Fernández, R., Chersoni, E., Hollenstein, N., Jacobs, C., Oseki, Y., Prévot, L., Santus, E.
Publikováno v:
Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics: CMCL 2022 : proceedings of the workshop : May 26, 2022, 36-42
STARTPAGE=36;ENDPAGE=42;TITLE=Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
STARTPAGE=36;ENDPAGE=42;TITLE=Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
In this work, we use a transformer-based pre-trained multimodal model, CLIP, to shed light on the mechanisms employed by human speakers when referring to visual entities. In particular, we use CLIP to quantify the degree of descriptiveness (how well
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::085dd3645b64e910ffec6169d15f51cd
https://dare.uva.nl/personal/pure/en/publications/less-descriptive-yet-discriminative-quantifying-the-properties-of-multimodal-referring-utterances-via-clip(60c3bc42-b3b0-4dcf-af49-5fb65967bdb9).html
https://dare.uva.nl/personal/pure/en/publications/less-descriptive-yet-discriminative-quantifying-the-properties-of-multimodal-referring-utterances-via-clip(60c3bc42-b3b0-4dcf-af49-5fb65967bdb9).html
Autor:
Alhama, R.G., Rowland, C.F., Kidd, E., Chersoni, E., Jacobs, C., Oseki, Y., Prévot, L., Santus, E.
Publikováno v:
Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, 38-42
STARTPAGE=38;ENDPAGE=42;TITLE=Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
Chersoni, E.; Jacobs, C.; Oseki, Y. (ed.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, 38-42. Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics (ACL)
STARTPAGE=38;ENDPAGE=42;TITLE=Chersoni, E.; Jacobs, C.; Oseki, Y. (ed.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
Chersoni, E.; Jacobs, C.; Oseki, Y. (ed.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, pp. 38-42
Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, 38-42
STARTPAGE=38;ENDPAGE=42;TITLE=Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
Chersoni, E.; Jacobs, C.; Oseki, Y. (ed.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, 38-42. Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics (ACL)
STARTPAGE=38;ENDPAGE=42;TITLE=Chersoni, E.; Jacobs, C.; Oseki, Y. (ed.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics
Chersoni, E.; Jacobs, C.; Oseki, Y. (ed.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, pp. 38-42
Item does not contain fulltext Continuous vector word representations (or word embeddings) have shown success in capturing semantic relations between words, as evidenced by evaluation against behavioral data of adult performance on semantic tasks (Pe
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::9669afdba49abcbc124977f2d1c2c558
https://doi.org/10.18653/v1/2020.cmcl-1.4
https://doi.org/10.18653/v1/2020.cmcl-1.4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Testoni, A., Pezzelle, S., Bernardi, R., Chersoni, E., Jacobs, C., Lenci, A., Linzen, T., Prévot, L., Santus, E.
Publikováno v:
Cognitive Modeling and Computational Linguistics: NAACL HLT 2019 : proceedings of the workshop : June 7, 2019, Minneapolis, USA, 105-116
STARTPAGE=105;ENDPAGE=116;TITLE=Cognitive Modeling and Computational Linguistics
STARTPAGE=105;ENDPAGE=116;TITLE=Cognitive Modeling and Computational Linguistics
Inspired by the literature on multisensory integration, we develop a computational model to ground quantifiers in perception. The model learns to pick, out of nine quantifiers (‘few’, ‘many’, ‘all’, etc.), the one that is more likely to d
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::51a5091fbe78ede91509e33b3d4d0865
https://doi.org/10.18653/v1/w19-2912
https://doi.org/10.18653/v1/w19-2912
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.