論文の概要: The DialPort tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10918v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 19:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-28 22:11:49.220910
• Title: The DialPort tools
• Title（参考訳）: ダイヤルポートツール
• Authors: Jessica Huynh, Shikib Mehri, Cathy Jiao and Maxine Eskenazi
• Abstract要約: DialPortプロジェクトは、ダイアログ研究コミュニティのニーズを満たすためのツールとサービスのグループをカバーしている。 本稿ではSIGDIALで紹介するこれらの貢献について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.32727149342745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The DialPort project http://dialport.org/, funded by the National Science Foundation (NSF), covers a group of tools and services that aim at fulfilling the needs of the dialog research community. Over the course of six years, several offerings have been created, including the DialPort Portal and DialCrowd. This paper describes these contributions, which will be demoed at SIGDIAL, including implementation, prior studies, corresponding discoveries, and the locations at which the tools will remain freely available to the community going forward.
• Abstract（参考訳）: DialPortプロジェクト http://dialport.org/は、National Science Foundation(NSF)が出資し、ダイアログ研究コミュニティのニーズを満たすためのツールとサービス群をカバーしている。 6年間にわたって、DialPort PortalやDialCrowdなど、いくつかのオファリングが作成されている。 本稿では、SIGDIALにおけるこれらの貢献について紹介し、実装、先行研究、それに対応する発見、そして今後このツールが自由に利用できる場所について述べる。

関連論文リスト

• Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry [68.72590517877455]
  材料科学・化学分野における応用のための第二大言語モデル(LLM)ハッカソンの結果について述べる。 このイベントは、グローバルなハイブリッドな場所を巡って参加者が参加し、34チームが応募した。 提出は7つの主要なアプリケーション領域にまたがって行われ、アプリケーションのためのLLMの多種多様な実用性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T23:08:01Z)
• Open-CD: A Comprehensive Toolbox for Change Detection [59.79011759027916]
  Open-CDは変更検出ツールボックスで、変更検出方法の豊富なセットと関連するコンポーネントとモジュールを含んでいる。 徐々に、多くの一般的な変更検出方法や同時代のモジュールをカバーする統一されたプラットフォームへと進化していく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T01:04:16Z)
• ImPORTance -- Machine Learning-Driven Analysis of Global Port Significance and Network Dynamics for Improved Operational Efficiency [1.0297908615164615]
  本研究は, 船舶の移動によって形成される接続網を解析し, 重要港で共有される共通特性について検討することを目的とする。 本研究の成果は, 産業における港湾開発, 資源配分, インフラ計画に関連する意思決定プロセスについて報告することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T22:49:45Z)
• GAIA Search: Hugging Face and Pyserini Interoperability for NLP Training Data Exploration [97.68234051078997]
  我々はPyseriniを、オープンソースのAIライブラリとアーティファクトのHugging Faceエコシステムに統合する方法について論じる。 Jupyter NotebookベースのウォークスルーがGitHubで公開されている。 GAIA Search - 前述した原則に従って構築された検索エンジンで、人気の高い4つの大規模テキストコレクションへのアクセスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T12:09:59Z)
• LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
  本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。 以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。 分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T15:35:43Z)
• LAVIS: A Library for Language-Vision Intelligence [98.88477610704938]
  LAVISは、LAnguage-VISionの研究と応用のためのオープンソースライブラリである。 最先端の画像言語、ビデオ言語モデル、一般的なデータセットに容易にアクセスできる統一インターフェースを備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T18:04:10Z)
• LAGOON: An Analysis Tool for Open Source Communities [7.3861897382622015]
  LAGOONはオープンソースソフトウェア(OSS)コミュニティのエコシステムを理解するためのオープンソースプラットフォームである。 LAGOONはソースコードリポジトリ、イシュートラッカ、メーリングリスト、ウェブサイトからのコンテンツスクラップなど、いくつかの一般的なソースからアーティファクトを取り込みます。 OSSプロジェクトの完全な社会技術グラフの可視化と探索のためのユーザインターフェースを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:52:11Z)
• Datasets: A Community Library for Natural Language Processing [55.48866401721244]
  データセットは、現代のNLPのためのコミュニティライブラリである。 このライブラリには650以上のユニークなデータセットが含まれており、250以上のコントリビュータを抱えており、さまざまな新しいクロスデータセット研究プロジェクトを支援している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T03:59:22Z)
• C-Ports: a proposal for a comprehensive standardization and implementation plan of digital services offered by the "Port of the Future" [0.0]
  我々は、いわゆる「未来港」によるICTサービスの標準化の可能性について論じる。 EUレベルでのC-ITSプラットフォームとC-Roadsプログラムの例を踏まえると、包括的な標準化行動において考慮すべき内容の提案がなされている。 これらのアプリケーションの標準化されたバージョンは、最終的にC-Portサービスとしてラベル付けされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-27T13:33:35Z)
• Improving Named Entity Recognition in Tor Darknet with Local Distance Neighbor Feature [2.3886615435250302]
  本稿では,ガゼッタを代用するローカルディスタンスニーバー(Local Distance Neighbor)という新機能を提案する。 We test the new approach on the W-NUT-2017 dataset, a state-of-the-art results for the Group, Person and Product categories of Named Entities。 我々の提案では,この拡張データセットにおいて,エンティティとサーフェスF1スコア52.96%,50.57%を達成し,Torシークレットサービス内の名前付きエンティティを検出するための法執行機関の有用性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T14:21:22Z)

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。