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#1चीनी वर्तनी सुधार के लिए मास्क्ड लैंग्वेज मॉडलिंग पर पुनर्विचार: विश्लेषण एवं अंतर्दृष्टिचीनी वर्तनी सुधार मॉडलों का विश्लेषण, BERT में एरर मॉडल के ओवरफिटिंग और लैंग्वेज मॉडल के अंडरफिटिंग को उजागर करते हुए, बेहतर सामान्यीकरण के लिए प्रस्तावित रैंडम मास्किंग रणनीति।
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#2ReLM: चीनी वर्तनी सुधार को पुनःव्याख्या भाषा मॉडल के रूप मेंचीनी वर्तनी सुधार (CSC) के लिए एक नवीन दृष्टिकोण जो सुधार को वाक्य पुनःव्याख्या कार्य के रूप में मानता है, अनुक्रम टैगिंग विधियों की सीमाओं को दूर करता है और अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।
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#3प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में DIFF कमांड का अनुप्रयोगअंतर पहचान, नियम निष्कर्षण, डेटा विलय और इष्टतम मिलान जैसे NLP कार्यों के लिए Unix DIFF उपयोगिता के व्यावहारिक अनुप्रयोगों की खोज करता है।
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#4द्वितीय भाषा अधिगम में निष्पक्ष ज्ञान अनुरेखण: एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह का विश्लेषणद्वितीय-भाषा सीखने के लिए पूर्वानुमानात्मक मॉडलों में निष्पक्षता का एक विश्लेषण, Duolingo डेटासेट का उपयोग करके डिवाइस प्लेटफ़ॉर्म और देश विकास स्तरों में पूर्वाग्रह का मूल्यांकन।
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#5ChatGPT को द्वितीय भाषा के रूप में चीनी सीखने के लिए प्रोत्साहित करना: एक CEFR और EBCL स्तर अध्ययनव्यक्तिगत चीनी भाषा सीखने के लिए सीईएफआर और ईबीसीएल स्तरों (ए1, ए1+, ए2) को लक्षित करने हेतु चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ विशिष्ट प्रॉम्प्ट के उपयोग का विश्लेषण।
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#6SLABERT: BERT के साथ द्वितीय भाषा अधिगम का मॉडलिंगएसएलए सिमुलेशन के लिए BERT आर्किटेक्चर और बाल-निर्देशित वाक् डेटा का उपयोग करके भाषा मॉडल में अंतर-भाषाई स्थानांतरण का विश्लेषण करने वाला शोध पत्र।
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#7विदेशी भाषा सीखने में वर्चुअल रियलिटी: छात्र प्रेरणा पर एक अध्ययनविदेशी भाषा अधिग्रहण में वर्चुअल रियलिटी सिमुलेशन के छात्र प्रेरणा पर प्रभाव की जांच करने वाले एक शोध पत्र का विश्लेषण, जिसमें पद्धति, परिणाम और भविष्य के निहितार्थ शामिल हैं।
अंतिम अपडेट: 2025-12-25 00:30:22