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CS11-711高级NLP
def def分类（x：str） - > str：sports_keywords = [“棒球”，“足球”，“足球”，“网球”]如果有（x中的关键字in sports_keywords中的x for in sports_keywords中的关键字）：返回“ sports” elsele'elseal'else：return“ return”其他“其他”
NLP
尽管在研究实验中起着至关重要的作用，但通常仅根据结果的质量来推测代码正确性。然而，这种征服的风险又具有造成结果的风险，进而可能是错误的发现。为了减轻这种风险，我们认为当前对可重复性的关注应该与软件质量息息相关。我们通过一个案例研究来支持我们的论点，在该案例研究中，我们在广泛使用的最先进的构象体架构实现中识别并修复了三个错误。通过以各种语言的语音识别和翻译进行实验，我们证明了虫子的存在并不能阻止实现良好和可重现的结果，但是这可能导致不正确的结论，这些结论可能会误导未来的研究。作为仪式，我们发布了专门用于测试神经模型的图书馆Pangolinn，并提出了一份代码质量清单，目的是为NLP社区内的最佳编码和改善软件质量提供进一步的编码。
人工智能处于自然语言处理和神经科学的交叉点
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
与 Pinky and the Brain 合作的 NLP 法学硕士
IBM Watson Assistant Google DialogFlow Microsoft Bot Framework 和 Power Virtual Agents FaceBook Wit.AI
认知计算在 NLP 中的作用
认知计算和自然语言处理 (NLP) 的融合代表了人工智能的革命性发展，它允许创建能够以自然而有意义的方式学习、推理和与人交流的系统。本文探讨了这些技术的融合，并强调了它们如何结合起来形成能够理解和解释人类语言的智能系统。本文介绍了 NLP 中认知计算技术的全面分类，对改善机器理解和语言生成的关键工具和技术进行了分类。本文还探讨了实际应用，特别是使用基于人工智能的高级工具来提高视障人士的可访问性，以及分析社交网络上的政治话语，这些技术可以洞察公众情绪和信息动态。尽管取得了重大成就，但仍存在一些挑战。解决包括人工智能偏见、数据隐私和社会影响在内的道德问题对于负责任的部署至关重要。语言复杂性带来了解释挑战，而多模态数据中的偏见和现实世界的部署困难则影响模型的性能和可扩展性。提出了未来的方向来克服这些挑战，通过提高模型的鲁棒性、泛化和可解释性，以及增强数据隐私和可扩展、资源高效的部署。因此，本文全面介绍了当前的进展，并概述了认知计算和 NLP 负责任和包容的未来路线图。
NLP在农业气候适应中的应用
农业部门的气候适应需要为农民和农场顾问提供相关且值得信赖的信息，以帮助提高其对Climeate变革的弹性。我们介绍了我的气候范围，这是一个提问（QA）的原型，该原型综合了来自不同数据源的信息，例如经过同行评审的科学文学和高质量的，与行业相关的灰色文献，以引起参考，以引用给定用户的问题。我们的原型使用开源的生成模型来进行数据隐私和知识产权保护，并为答案发电，接地和出处提供重新生成的生成。虽然有针对质量检查系统的标准评估指标，但没有现有的评估框架适合我们基于LLM的QA应用程序在气候适应域中。我们根据域专家的要求设计了一个具有七个指标的评估框架，以判断12种不同基于LLM的模型的生成答案。通过用户研究通过域专家进行的最初评估显示出有希望的可用性结果。
多模态NLP与人工智能：跨媒体
摘要。在人工智能飞速发展的时代，多模态自然语言处理（NLP）已成为一个至关重要的领域。本文探讨了多模态NLP在跨媒体信息理解与生成中的意义和应用。多模态NLP通过整合文本、图像、音频和视频等多种模态，旨在提高语言理解和生成的准确性和全面性。本文讨论了多模态NLP中使用的各种技术和模型，包括深度学习架构和注意力机制。本文还研究了该领域的挑战和未来方向，强调了改进人机交互和智能应用的潜力。通过案例研究和实验结果，本文证明了多模态NLP在图像字幕、视频描述生成和跨模态检索等任务中的有效性。总体而言，多模态 NLP 对于提升人工智能能力以及实现人机之间更自然、更无缝的交互具有巨大潜力。