Fugu-MT 論文翻訳(概要): Thoughts on Learning Human and Programming Languages

論文の概要: Thoughts on Learning Human and Programming Languages

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15907v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 16:01:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-24 21:34:58.509668
Title: Thoughts on Learning Human and Programming Languages
Title（参考訳）: 人間とプログラミング言語の学習に関する考察
Authors: Daniel S. Katz, Jeffrey C. Carver,
Abstract要約: これはJeff氏が最初のUS-RSEカンファレンス(US-RSE'23)で行った講演に基づいている。 Dan氏はカンファレンスでJeff氏と議論し、この議論は非同期であり、このコラムは議論の記録である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3127445057332463
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This is a virtual dialog between Jeffrey C. Carver and Daniel S. Katz on how people learn programming languages. It's based on a talk Jeff gave at the first US-RSE Conference (US-RSE'23), which led Dan to think about human languages versus computer languages. Dan discussed this with Jeff at the conference, and this discussion continued asynchronous, with this column being a record of the discussion.
Abstract（参考訳）: Jeffrey C. Carver氏とDaniel S. Katz氏による、人々がプログラミング言語を学ぶ方法についての仮想対話である。これはJeff氏が最初のUS-RSEカンファレンス(US-RSE'23)で行った講演に基づいている。 Dan氏はカンファレンスでJeff氏と議論し、この議論は非同期であり、このコラムは議論の記録である。

関連論文リスト

Analyzing Chat Protocols of Novice Programmers Solving Introductory Programming Tasks with ChatGPT [0.12289361708127876]
大規模なドイツの大学の学生は、ChatGPTの助けを借りてプログラミング演習の解決に動機づけられた。データは、プロンプト、頻度、チャットの進行状況、内容、その他の利用パターンについて分析された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T14:38:32Z)
Summary of the DISPLACE Challenge 2023 -- DIarization of SPeaker and LAnguage in Conversational Environments [28.618333018398122]
複数の言語が小さな地理的近傍で話される多言語社会では、非公式な会話は言語が混在することが多い。既存の音声技術は、音声データが複数の言語や話者との多様性に富んでいるような会話から情報を抽出するのに非効率である可能性がある。 DISPLACEチャレンジは、この挑戦的な状況下で話者と言語ダイアリゼーション技術の評価とベンチマークを行うためのオープンコールを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-21T12:23:58Z)
Towards Real-World Streaming Speech Translation for Code-Switched Speech [7.81154319203032]
コードスイッチング(CS)は通信において一般的な現象であり、多くの自然言語処理(NLP)環境では困難である。我々は、現実のCS音声翻訳に欠かせない2つの領域、すなわちストリーミング設定と第3言語への翻訳に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T11:15:02Z)
Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers [92.55131711064935]
テキストから音声合成(TTS)のための言語モデリング手法を提案する。具体的には、市販のニューラルオーディオモデルから派生した離散符号を用いて、ニューラルネットワークモデル(Vall-E)を訓練する。 Vall-Eは、コンテキスト内学習機能を導入し、高品質なパーソナライズされた音声の合成に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-05T15:37:15Z)
Language-agnostic Code-Switching in Sequence-To-Sequence Speech Recognition [62.997667081978825]
コードスイッチング(Code-Switching, CS)とは、異なる言語の単語やフレーズを交互に使用する現象である。本稿では,異なるソース言語の音声および対応するラベルを転写する,シンプルで効果的なデータ拡張手法を提案する。さらに,5,03%のWERによるトレーニング中に見つからない文間言語スイッチにおいて,モデルの性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-17T12:15:57Z)
Scheduled Multi-task Learning for Neural Chat Translation [66.81525961469494]
ニューラルチャット翻訳(NCT)のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。具体的には、大規模なドメイン内チャット翻訳データをトレーニングに組み込むための3段階のトレーニングフレームワークを考案する。提案手法の有効性と優越性を検証するために, 4言語方向の広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-08T02:57:28Z)
A Conversational Paradigm for Program Synthesis [110.94409515865867]
本稿では,大規模言語モデルを用いた対話型プログラム合成手法を提案する。私たちは、自然言語とプログラミング言語のデータに基づいて、CodeGenと呼ばれる大規模な言語モデルのファミリーを訓練します。本研究は,会話能力の出現と,提案した会話プログラム合成パラダイムの有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-25T06:55:15Z)
KARI: KAnari/QCRI's End-to-End systems for the INTERSPEECH 2021 Indian Languages Code-Switching Challenge [7.711092265101041]
本稿では,低リソースのインド言語に対するICS(Interspeech 2021 Code-switching)チャレンジに参加するために使用される,Kanari/QCRIシステムとモデリング戦略について述べる。このサブタスクには、ヒンディー語とベンガル語という2つのCSデータセットのための音声認識システムの開発が含まれていた。 CSの課題に対処するために、公開のモノリンガルヒンディー語、ベンガル語、英語の音声データを取り入れるためにトランスファーラーニングを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-10T16:12:51Z)
Introducing the Talk Markup Language (TalkML):Adding a little social intelligence to industrial speech interfaces [0.0]
自然言語の理解は、AI研究の最も残念な失敗の1つだ。本稿では、他の分野からアイデアを取り入れて実装した方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-24T14:25:35Z)
Style Variation as a Vantage Point for Code-Switching [54.34370423151014]
Code-Switching (CS) は、複数のバイリンガルコミュニティや多言語コミュニティでよく見られる現象である。両言語間のスタイルのバリエーションとして,CSの新たな特徴点を提示する。本稿では,第1段階がCSの競合負例を生成し,第2段階がより現実的なCS文を生成する2段階生成逆トレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-01T15:53:16Z)
A Summary of the First Workshop on Language Technology for Language Documentation and Revitalization [70.14668193220528]
2019年8月、カーネギーメロン大学でワークショップが開かれ、言語コミュニティのメンバー、ドキュメンタリー言語学者、技術者を集結させようとした。本報告では,ワークショップの結果を報告するとともに,9言語を対象とした様々な技術が開発され,実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-27T22:55:55Z)

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。