Explore les grammaires formelles, les algorithmes d'analyse, l'efficacité de l'algorithme CYK et la correction syntaxique dans le traitement du langage naturel.
Couvre les structures de contrôle, les boucles et les fonctions en langage C, en soulignant l'importance des variables locales et en évitant les variables globales.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Explore les différences de communication entre la musique et le langage, les modèles d'émotion et la façon dont les émotions peuvent être mesurées dans la musique.
Introduit l'algorithme CYK pour une analyse syntaxique efficace à l'aide de l'analyse des graphiques et discute de sa complexité et de sa technique d'analyse ascendante.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, des approches traditionnelles aux approches modernes, soulignant les défis et l'importance d'étudier les deux méthodes.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Introduit des intégrations de mots, expliquant comment ils capturent les significations des mots en fonction du contexte et de leurs applications dans les tâches de traitement du langage naturel.
