procesamiento de lenguaje natural
Todas las noticias con este tag.
Noticias por hora
Últimas 24 horas · hora argentina
Consultar los valores por hora
| Hora | Noticias |
|---|---|
| 2 nov 2026, 7:00 p. m. | 0 |
| 2 nov 2026, 8:00 p. m. | 0 |
| 2 nov 2026, 9:00 p. m. | 0 |
| 2 nov 2026, 10:00 p. m. | 0 |
| 2 nov 2026, 11:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 12:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 1:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 2:00 a. m. | 3 |
| 3 nov 2026, 3:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 4:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 5:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 6:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 7:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 8:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 9:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 10:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 11:00 a. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 12:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 1:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 2:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 3:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 4:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 5:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 6:00 p. m. | 0 |
| 3 nov 2026, 7:00 p. m. | 0 |
Noticias por día
Últimos 30 días, incluido hoy · hora argentina
Consultar los valores por día
| Día | Noticias |
|---|---|
| 2026-10-05 | 0 |
| 2026-10-06 | 0 |
| 2026-10-07 | 0 |
| 2026-10-08 | 0 |
| 2026-10-09 | 0 |
| 2026-10-10 | 0 |
| 2026-10-11 | 0 |
| 2026-10-12 | 0 |
| 2026-10-13 | 0 |
| 2026-10-14 | 0 |
| 2026-10-15 | 0 |
| 2026-10-16 | 0 |
| 2026-10-17 | 0 |
| 2026-10-18 | 0 |
| 2026-10-19 | 0 |
| 2026-10-20 | 0 |
| 2026-10-21 | 0 |
| 2026-10-22 | 0 |
| 2026-10-23 | 0 |
| 2026-10-24 | 0 |
| 2026-10-25 | 0 |
| 2026-10-26 | 0 |
| 2026-10-27 | 0 |
| 2026-10-28 | 0 |
| 2026-10-29 | 0 |
| 2026-10-30 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 |
| 2026-11-02 | 0 |
| 2026-11-03 | 3 |
Los gráficos cuentan por fecha de publicación y respetan los filtros. El archivo incluye todo el histórico.
Noticias de procesamiento de lenguaje natural
4 noticias · De más nuevas a más antiguas.
arXiv Computer Science AIEstudio de adaptación y reducción de dimensionalidad de representación en el reconocimiento de emociones del habla persa usando Whisper
Se investiga el uso de Whisper para el reconocimiento de emociones del habla (SER) en persa, enfocándose en la reducción de dimensionalidad de representación y la adaptación del modelo. Se propone un marco que utiliza PCA para reducir la dimensionalidad de las incrustaciones del codificador de Whisper, mejorando el rendimiento de reconocimiento de emociones. Los resultados indican que la reducción de dimensionalidad mejora el rendimiento, aunque el ajuste fino del ASR solo produce ganancias modestas.
Noticia originalMejores respuestas, menor control de evidencia: Omisión de evidencia en destilación de políticas
Se investiga la separación entre la mejora de la precisión de la respuesta y la debilidad en el control de la evidencia en la destilación on-policy (OPD). Los resultados muestran que la OPD estándar aumenta la precisión del documento original, pero también incrementa la omisión de evidencia. Se propone la OPD de Evidencia Emparejada (EP-OPD) para mejorar la recuperación de la precisión de la respuesta mientras se mantiene la ganancia de precisión del documento original.
Noticia original¿Martillo o bisturí? Un marco adaptativo de grano fino para la detección implícita de discurso de odio
Se presenta un marco adaptativo novedoso llamado FAID para la detección de discurso de odio implícito, que clasifica y luego se adapta a categorías específicas. El sistema utiliza Prompt-Tuning para muestras superficiales, aumentación de conocimiento para comentarios dirigidos y un marco agente para comentarios dependientes del contexto. Los experimentos demuestran que FAID supera a las líneas de base SOTA en cuatro conjuntos de datos de referencia.
Noticia original
Hugging Face BlogComparativa de rendimiento de LLMs: RoBERTa, Llama 2 y Mistral con LoRA para clasificar tuits de desastres
El artículo compara el rendimiento de tres modelos de lenguaje (RoBERTa, Mistral 7B y Llama 2) en la clasificación de tuits sobre desastres, aplicando la técnica de ajuste fino LoRA sobre una GPU A6000. RoBERTa-large, con solo 355 millones de parámetros, obtuvo la mejor puntuación F1 (0,8077) frente a Llama 2 (0,7638) y Mistral 7B (0,7364), además de requerir menos tiempo de entrenamiento y memoria. El autor concluye que para tareas simples de clasificación binaria de secuencias cortas los modelos base como RoBERTa siguen siendo competitivos y que LoRA puede aplicarse tanto a arquitecturas de codificador como de decodificador.
Noticia original