Sinossi
I modelli di linguaggio neurale sono modelli probabilistici di testo parametrizzati da reti neurali. Sono ampiamente applicabili alle applicazioni con output costituiti da sequenze discrete, come il riepilogo dei documenti, la risposta alle domande e i sottotitoli delle immagini. Le ipotesi minime sui dati consentono progressi nella modellazione del linguaggio per promuovere miglioramenti in una vasta gamma di applicazioni. Nel linguaggio naturale, le strutture sono sia pervasive che essenziali. Ad esempio, un libro
è organizzato in capitoli, con un flusso logico che li collega; senza questa struttura, il libro perderebbe la sua coerenza. Pertanto, comprendere e modellare efficacemente le sequenze testuali richiede la comprensione e la rappresentazione delle strutture intrinseche. Questa tesi si concentra sulla modellazione strutturale per modelli linguistici.
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Modeling Language Model Structure
Da: Ammareal, Morangis, Francia
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