Zobrazeno 1 - 10
of 119
pro vyhledávání: '"text augmentation"'
Autor:
Atif Latif, Jihie Kim
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 48987-48996 (2024)
A major challenge in deep learning (DL) model training is data scarcity. Data scarcity is commonly found in specific domains, such as clinical or low-resource languages, that are not vastly explored in AI research. In this paper, we investigate the g
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5f0446a4b9e942709266a93290953252
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 3629-3637 (2024)
Semantic text matching is a fundamental task in Natural Language Processing, with existing methods mainly focusing on short texts. However, handling long texts remains a challenge, as conventional approaches often involve slicing or keyword filtering
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/99616472ca7249bba1a609dc6f65ecbd
Publikováno v:
PeerJ Computer Science, Vol 10, p e1974 (2024)
Background In the domain of natural language processing (NLP), the development and success of advanced language models are predominantly anchored in the richness of available linguistic resources. Languages such as Azerbaijani, which is classified as
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/909f05feec014114ad944a771ec2bb64
Publikováno v:
Journal of Information and Telecommunication, Vol 7, Iss 3, Pp 359-375 (2023)
ABSTRACTData Augmentation (DA) aims at synthesizing new training instances by applying transformations to available ones. DA has several well-known benefits such as: (i) increasing generalization ability; (ii) preventing data scarcity; and (iii) help
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/36241ffe5c504202b8b1de813acf90e3
Publikováno v:
Bioengineering, Vol 11, Iss 4, p 351 (2024)
Deep learning is revolutionizing radiology report generation (RRG) with the adoption of vision encoder–decoder (VED) frameworks, which transform radiographs into detailed medical reports. Traditional methods, however, often generate reports of limi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/cce9d2e72691468b971d679674f92423
Autor:
Sergei M. Masliukhin
Publikováno v:
Naučno-tehničeskij Vestnik Informacionnyh Tehnologij, Mehaniki i Optiki, Vol 23, Iss 1, Pp 88-95 (2023)
This paper describes an approach for constructing a task-oriented dialog system (a conversational agent) with an unstructured knowledge access based on spoken conversations including: written speech augmentation that simulates the speech recognition
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3403ca48f0084aaaa7454732451f360b
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.
Publikováno v:
PeerJ Computer Science, Vol 9, p e1299 (2023)
Existing cross-lingual summarization (CLS) datasets consist of inconsistent sample quality and low scale. To address these problems, we propose a method that jointly supervises quality and scale to build CLS datasets. In terms of quality supervision,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/aa5d84885881463da30b89dede698266