Zobrazeno 1 - 10
of 127
pro vyhledávání: '"NATURAL LANGUAGE PROCESSING SYSTEMS"'
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.
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:
Julian Frattini, Jannik Fischbach, Daniel Mendez, Michael Unterkalmsteiner, Andreas Vogelsang, Krzysztof Wnuk
Publikováno v:
Requirements Engineering.
Background: Causal relations in natural language (NL) requirements convey strong, semantic information. Automatically extracting such causal information enables multiple use cases, such as test case generation, but it also requires to reliably detect
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c0a647d491707aca8c2162228e67aeaf
https://doi.org/10.1007/s00766-022-00371-x
https://doi.org/10.1007/s00766-022-00371-x
Autor:
Akyürek, Afra Feyza, Paik, Sejin, Kocyigit, Muhammed Yusuf, Akbiyik, Seda, Runyun, Şerife Leman, Wijaya, Derry
Publikováno v:
Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL 2022
Large language models trained on a mixture of NLP tasks that are converted into a text-to-text format using prompts, can generalize into novel forms of language and handle novel tasks. A large body of work within prompt engineering attempts to unders
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::173f3481fd66bd1f7d6cd50fddf90141
https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-naacl.42
https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-naacl.42
Autor:
Gözde Gül Sahin
Publikováno v:
Computational Linguistics
Data-hungry deep neural networks have established themselves as the de facto standard for many NLP tasks, including the traditional sequence tagging ones. Despite their state-of-the-art performance on high-resource languages, they still fall behind t
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1c9be4b9ac858cfe7928df5d5a2ad2c0
http://arxiv.org/abs/2111.09618
http://arxiv.org/abs/2111.09618
Publikováno v:
2021 6th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK).
6th International Conference on Computer Science and Engineering, UBMK 2021 -- 15 September 2021 through 17 September 2021 -- -- 176826
Recently, the analysis of textual data has gained importance due to the increase in comments made on web plat
Recently, the analysis of textual data has gained importance due to the increase in comments made on web plat
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::de01f9ebb1b4c120b482acb30c269210
https://doi.org/10.1109/ubmk52708.2021.9558992
https://doi.org/10.1109/ubmk52708.2021.9558992
Background: One of the state-of-the-art techniques for question answering frameworks is using linked data by converting the user input into SPARQL which is the query language for linked data. Objective: The main target is to emphasize the most fundam
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______9436::b0cd0d9931f141f3d50617698a09b2c0
https://hdl.handle.net/11454/79844
https://hdl.handle.net/11454/79844