[Paper] Bangla MedER: Multi-BERT Ensemble Approach를 이용한 방글라 의료 엔터티 인식
Medical Entity Recognition (MedER)은 의료 코퍼스에서 의미 있는 엔터티를 추출하기 위한 필수적인 NLP 작업입니다. 요즘은 MedER 기반 연구 결과가 …
Medical Entity Recognition (MedER)은 의료 코퍼스에서 의미 있는 엔터티를 추출하기 위한 필수적인 NLP 작업입니다. 요즘은 MedER 기반 연구 결과가 …
고대 텍스트에 대한 이해는 고고학 및 중국 역사와 문명 이해에 중요한 역할을 합니다. 대규모 언어 모델의 급속한 발전은.
Computational Affective Science와 Computational Social Science 분야의 연구는 사람, 감정, 행동 및 건강에 관한 다양한 연구 질문을 탐구합니다.
User-generated content (UGC)는 맞춤법 오류부터 속어, 문자 반복과 같은 표현 선택에 이르기까지 비표준 언어의 빈번한 사용이 특징입니다.
Software Bill of Materials (SBOM)는 소프트웨어 제품에서 자동화된 취약점 식별을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 업계가 SBOM을 채택하면서…
우리는 질문 응답을 위한 신경망에서 불확실성을 정량화하는 수단으로 베이지안 추론을 탐구합니다. 아이리스 데이터셋을 사용한 다층 퍼셉트론부터 시작하여…
엔드-투-엔드(E2E) 자동 음성 인식(ASR) 모델은 일반 전사에서는 뛰어나지만, 희귀하거나 보지 못한 named entities(예:…)를 인식하는 데 어려움을 겪습니다.
Streaming Speech-to-Text Translation (StreamST)은 들어오는 음성에 맞춰 동시에 번역을 생성해야 하므로, 엄격한 지연 시간 제약과 높은 정확도 요구를 갖는다.
계산 성능과 온칩 통신 대역폭 사이의 격차가 커짐에 따라 현대 Systems-on-Chip (SoCs)에서 중요한 병목 현상이 되고 있습니다, 특히 …
멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 시각적 이해를 통해 LLMs를 확장하며, 세 단계 파이프라인인 멀티모달 전처리, 비전 인코딩, 그리고 LL…
대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 활용한 코드 리뷰 자동화는 엄청난 가능성을 보여주지만, 실용적인 채택은 신뢰성 부족과 컨텍스트 인식…
우리는 병리학에서 다중 인스턴스 학습(MIL)을 위한 오픈 소스 AutoML 및 벤치마킹 프레임워크인 PathBench-MIL을 소개합니다. 이 시스템은 end-to‑end…