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linguistics

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RESEARCHarXiv CS.AI·23h atrás

Some hypotheses on how chatbots work in problem-solving-driven conversations. Large Language Models as confirmation of the Innovation Illusion

Este artigo examina a natureza dos chatbots, especialmente os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), como parceiros de conversação na resolução de problemas, utilizando perspetivas da Linguística Cognitiva e Neuropsicologia. A pesquisa levanta a hipótese de que os dados de treino dos LLMs imitam apenas parcialmente o pensamento e a compreensão humanos, codificando propagações metafóricas artificiais de problemas.

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RESEARCHarXiv CS.CL·1d atrás

HKJudge: A Legal Discourse-Annotated Corpus for Interpreting What Courts Find, How They Reason, and What They Rule

O projeto HKJudge introduz o primeiro corpus de discurso jurídico anotado por especialistas em nível de sentença de sentenças criminais de Hong Kong, compreendendo cerca de 290 mil frases. Ele utiliza um esquema de discurso de dois níveis para identificar o que os tribunais encontram, como raciocinam e o que decidem, com alta concordância entre anotadores.

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ARTICLEDEV.to AI·28d atrás

Privacy-Preserving Active Learning for heritage language revitalization programs in carbon-negative infrastructure

O autor relata uma jornada pessoal que começou ao perceber a pegada de carbono de um modelo de IA para línguas ameaçadas, motivando uma pesquisa em sistemas de IA que protegem a privacidade e são ambientalmente sustentáveis. Este momento de dissonância cognitiva impulsionou dois anos de exploração para construir IA que pudesse aprender com dados sensíveis de forma ecológica.

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RESEARCHarXiv CS.CL·21d atrás

A Scalable Tool for Measuring Manner and Result Verbs in Developmental Language Research

Esta pesquisa apresenta uma abordagem computacional escalável para medir verbos de maneira e resultado, distinção importante para estudos de desenvolvimento da linguagem. Utiliza grandes modelos de linguagem para anotações de frases e treina um classificador baseado em RoBERTa, demonstrando desempenho promissor em conjuntos de dados de avaliação.

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