DEIM2023 第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム チュートリアル講演資料 Part2: Vision-and-Language
NLPとVision-and-Languageの基礎・最新動向 (2) / DEIM Tutorial Part 2 Vision-and-Language
DEIM2023 第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム チュートリアル講演資料 Part2: Vision-and-Language
JaQuAD: Japanese Question Answering Dataset for Machine Reading Comprehension
Question Answering (QA) is a task in which a machine understands a given document and a question to find an answer. Despite impressive progress in the NLP area, QA is still a challenging problem, especially for non-English languages due to the lack of annotated datasets. In this paper, we present the Japanese Question Answering Dataset, JaQuAD, which is annotated by humans. JaQuAD consists of 39,6
東ロボくんの生みの親《新井紀子》教授の間違いが明らかになった日。人間は人工知能に読解力でも負けつつある - Togetter
sangmin.eth | Dify Ambassador @gijigae アリババの人工知能チームが @Stanford 大学の読解力テストで人間に始めて勝ったのが、今年の1月。スコアは、 ・人：82.304 ・AI：82.44 グーグルの《BERT》でトレーニングさせた人工知能のスコアは何と、87.433！10カ月で5ポイントも上げている。人間とマシン、読解力の差は今後更に広がる🤖。 twitter.com/GoogleAI/statu… Google AI @GoogleAI We have released @TensorFlow code+models for BERT, a brand new pre-training technique which is now state-of-the-art on a wide array of natural language ta
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - dair-ai/Prompt-Engineering-Guide: 🐙 Guides, papers, lecture, notebooks and resources for prompt engineering
自然言語処理とVision-and-Language / A Tutorial on NLP & Vision-and-Language
GitHub - nlp-with-transformers/notebooks: Jupyter notebooks for the Natural Language Processing with Transformers book
Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning Course | Winter 2019
