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SLJP:基于语义提取的法律判决预测
基于语义提取的法律判决预测(SLJP)模型通过使用预训练转换器来理解复杂的非结构化法律案例文档并生成嵌入向量,从而在印度的法律系统中提供技术辅助,解决了多年来在各个法院积压的数亿案件的问题。
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7 months ago
一个砖头足够打破口语对话状态跟踪的墙吗?
通过比较三种方法,即级联方法、局部端到端方法和完全神经方法,本研究对完全神经对话状态跟踪进行了探索,并发现级联方法仍然是最准确的方法。然而,局部端到端方法和完全神经方法在对话演化中传播上下文时存在问题,显示出完全神经方法中的上下文传播是一个
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8 months ago
语音表征的语义丰富化
本研究旨在通过对 SAMU-XLSR 模型进行领域特定语义丰富的专业化,探索这种模型在低资源语言移植中的使用效益,并研究该模型的跨领域能力,以更好地实现复杂口语理解任务中的语义提取。
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a year ago
基于 TF-IDF 的乌兹别克语文本摘要
基于 TF-IDF 算法和 n-gram 方法在乌兹别克语文本摘要任务中,本研究旨在提取语义重要的部分。学校语料库的实验结果表明,该方法能够有效地从乌兹别克语文本中提取出摘要,并且在信息检索和自然语言处理等多种应用中具有潜在价值。
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a year ago
口语理解中的语义概念抽取现状如何?
本文述及基于最近三年的神经网络技术,通过直接从语音信号中提取语义,取代传统的分类式自然语言处理方式,以 spoken language understanding 话题研究为主,在利用未标记的数据进行自我监督训练方面取得了新的突破。同时介绍
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3 years ago
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