論文の概要: A dissemination workshop for introducing young Italian students to NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12405v1
- Date: Mon, 26 Apr 2021 09:00:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-04-27 14:43:18.882146
- Title: A dissemination workshop for introducing young Italian students to NLP
- Title(参考訳): 若いイタリア人学生をNLPに導入するための普及ワークショップ
- Abstract要約: 我々は,いくつかのイタリア科学祭の研究室で,nlpを普及させるために開発されたゲームベースの教材を解説し,活用する。
この教材は、若い学生にNLPを広めるために開発された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We describe and make available the game-based material developed for a
laboratory run at several Italian science festivals to popularize NLP among
young students.
- Abstract(参考訳): 我々は,いくつかのイタリア科学祭の研究室で,nlpを普及させるために開発されたゲームベースの教材を解説し,活用する。
関連論文リスト
- BabyLM Turns 4 and Goes Multilingual: Call for Papers for the 2026 BabyLM Workshop [73.0356575273869]
BabyLMの目的は、認知モデルと言語モデル事前学習の間の新しい研究関係を刺激することである。
今年は、英語、オランダ語、中国語に重点を置いた、新しいトラックで、これまでの英語のみの事前トレーニングデータセットを超えています。
ワークショップでは、トレーニング効率、小規模トレーニングデータセット、認知モデリング、モデル評価、アーキテクチャ革新などを含むBabyLMの全体的なテーマに関する論文を募集する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-23T18:02:23Z) - BabyLM Turns 3: Call for papers for the 2025 BabyLM workshop [77.62533643491747]
BabyLMは認知モデリングと言語モデリングの境界を解消することを目的としている。
第3回BabyLMコンペティションに参加するためには,ワークショップ論文と研究者の両方が必要だ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-15T02:46:43Z) - The Nature of NLP: Analyzing Contributions in NLP Papers [77.31665252336157]
我々は,NLP研究を構成するものについて,研究論文から定量的に検討する。
以上の結果から,NLPにおける機械学習の関与は,90年代前半から増加傾向にあることが明らかとなった。
2020年以降、言語と人々への関心が復活した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-29T01:29:28Z) - Teaching LLMs at Charles University: Assignments and Activities [4.204013886986285]
本稿では,チャールズ大学における大規模言語モデル(LLM)の新しいコースから,授業活動のための教材,特に課題とアイデアを提示する。
この課題には、天気予報生成と機械翻訳のためのLLM推論の実験が含まれる。
教室の活動には、授業のクイズ、下流のタスクとデータセットに関する集中研究、研究論文の読解と理解を目的としたインタラクティブな「ベストペーパー」セッションが含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-29T08:43:48Z) - LLM-jp: A Cross-organizational Project for the Research and Development of Fully Open Japanese LLMs [90.2859077695445]
本稿では,LLM-jpについて紹介する。LLM-jpは,日本語大言語モデル(LLM)の研究・開発のためのクロスオーガナイゼーションプロジェクトである。
この執筆時点で、学界や産業界から1,500人以上の参加者がこの目的のために協力している。
最新のアクティビティについては、https://llm-jp.nii.ac.jp/en/.com/を参照してください。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T14:33:03Z) - OLMo: Accelerating the Science of Language Models [165.16277690540363]
言語モデル(LM)は、NLP研究と商用製品製品の両方で広く普及している。
商業的重要性が増すにつれ、最も強力なモデルは閉鎖され、プロプライエタリなインターフェースに遅れを取っている。
我々は、研究コミュニティが強力で真にオープンなLMにアクセスできることが不可欠であると信じている。
私たちは、言語モデルの科学的研究を可能にするために、競争力のある真にオープンな言語モデルであるOLMoを構築しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T18:28:55Z) - Defining a New NLP Playground [85.41973504055588]
最近の大規模言語モデルの性能の爆発により、自然言語処理の分野は80年の歴史の中で他のどの変化よりも突然かつ地震的に変化した。
本稿では、理論解析、新しい課題、学習パラダイム、学際的応用など、20以上の博士論文にふさわしい研究方向性を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T17:02:33Z) - Teaching Digital Manufacturing Experimenting Blended-Learning Models By
Combining MOOC And On-site Workshops In FabLabs [0.0]
MOOCを使って大規模なデジタル製造を教えることで、フランスの大学院工学学校のネットワークであるIMTの機会が開かれた。
オンラインでMOOCを受講し、対人ワークショップに出席する生涯学習研修生のコホートを設置することにより、プロジェクトベースのSTEMコースのブレンドラーニングモデルとハイブリッドスキル認定を実験する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T16:36:50Z) - The Current State of Finnish NLP [0.685316573653194]
フィンランド語を処理するためのツールやリソースはたくさんあります。
NLPツールや学術研究から得られたモデルがGithubのようなプラットフォームで他の人が使えるようになることは、しばしばある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-23T12:19:56Z) - Introducing Information Retrieval for Biomedical Informatics Students [0.4588028371034406]
我々は,NLPを用いた情報検索に導入したBMI学生の3つの活動のセットを開発した。
これらの活動は、学生に共通ユースケースを対象としたハンズオン体験を提供し、幅広い用途にNLPの基本コンポーネントを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-06T15:15:54Z) - Teaching NLP with Bracelets and Restaurant Menus: An Interactive
Workshop for Italian Students [0.0]
このワークショップは、13歳から18歳までのイタリアの高校生にnlpと計算言語学の基本原則を説明するために設計された。
ワークショップは2019年から2021年にかけて、対面とオンラインの両方で、イタリアで多数のコンセントで開催された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-26T09:23:52Z) - FedNLP: A Research Platform for Federated Learning in Natural Language
Processing [55.01246123092445]
NLPのフェデレーションラーニングのための研究プラットフォームであるFedNLPを紹介します。
FedNLPは、テキスト分類、シーケンスタグ付け、質問応答、Seq2seq生成、言語モデリングなど、NLPで一般的なタスクの定式化をサポートしている。
FedNLPによる予備実験では、分散型データセットと集中型データセットの学習には大きなパフォーマンスギャップが存在することが明らかになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-18T11:04:49Z) - Evaluating German Transformer Language Models with Syntactic Agreement
Tests [63.760423764010376]
事前学習型トランスフォーマー言語モデル(TLM)は、最近NLP(Refashioned Natural Language Processing)を改訂した。
我々は多くの合意タスクを設計し、そのうちのいくつかはドイツ語の特異性を考慮したものである。
実験結果から,現在最先端のドイツのTLMは,一般に合意作業において良好に機能することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T20:01:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。