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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
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Ordre
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Domaine
Revue
Transactions of the Association for Computational Linguistics
Sujet
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

52 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20132025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
52 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 2

Les étiquettes couvrent 0 des 52 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 52 des 52 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
MasakhaNER: Named Entity Recognition for African Languages
David Ifeoluwa Adelani, Jade Abbott, Graham Neubig, Daniel D’souza, Julia Kreutzer, Constantine Lignos +55 autres
2021· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
235
citations
affnon étiqueté
Quality at a Glance: An Audit of Web-Crawled Multilingual Datasets
Julia Kreutzer, Isaac Caswell, Lisa Wang, Ahsan Wahab, Daan van Esch, Nasanbayar Ulzii-Orshikh +45 autres
2022· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
167
citations
afffundnon étiqueté
Learning to Understand Phrases by Embedding the Dictionary
Felix Hill, Kyunghyun Cho, Anna Korhonen, Yoshua Bengio
2016· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
161
citations
affnon étiqueté
Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs
Jason Chiu, Eric Nichols
2016· preprint· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
115
citations
affnon étiqueté
Measuring Machine Translation Errors in New Domains
Ann Irvine, John Morgan, Marine Carpuat, Hal Daumé, Dragos Stefan Munteanu
2013· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
77
citations
affnon étiqueté
Modeling Past and Future for Neural Machine Translation
Zaixiang Zheng, Hao Zhou, Shujian Huang, Lili Mou, Xinyu Dai, Jiajun Chen +1 autres
2018· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
fundno affnon étiqueté
Generative Spoken Dialogue Language Modeling
Tu Anh Nguyen, Eugene Kharitonov, Jade Copet, Yossi Adi, Wei-Ning Hsu, Ali Elkahky +5 autres
2023· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
49
citations
affnon étiqueté
Neuron-level Interpretation of Deep NLP Models: A Survey
Hassan Sajjad, Nadir Durrani, Fahim Dalvi
2022· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affnon étiqueté
Generate, Annotate, and Learn: NLP with Synthetic Text
Xuanli He, Islam Nassar, Jamie Kiros, Gholamreza Haffari, Mohammad Norouzi
2022· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Questions Are All You Need to Train a Dense Passage Retriever
Devendra Singh Sachan, Dani Yogatama, Luke Zettlemoyer, Joëlle Pineau, Manzil Zaheer
2023· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affnon étiqueté
A Generative Model of Phonotactics
Richard Futrell, Adam Albright, Peter Graff, Timothy J. O’Donnell
2017· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
fundno affnon étiqueté
Cross-Lingual Dialogue Dataset Creation via Outline-Based Generation
Olga Majewska, Evgeniia Razumovskaia, Edoardo Maria Ponti, Ivan Vulić, Anna Korhonen
2023· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
afffundnon étiqueté
Scope Ambiguities in Large Language Models
Gaurav Kamath, Sebastian Schuster, Sowmya Vajjala, Siva Reddy
2024· preprint· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Learning Lexical Subspaces in a Distributional Vector Space
Kushal Arora, Aishik Chakraborty, Jackie Chi Kit Cheung
2020· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
Heterogeneous Supervised Topic Models
Dhanya Sridhar, Hal Daumé, David M. Blei
2022· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
10
citations
afffundnon étiqueté
Lexically Aware Semi-Supervised Learning for OCR Post-Correction
Shruti Rijhwani, Daisy Rosenblum, Antonios Anastasopoulos, Graham Neubig
2021· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
A Computational Framework for Slang Generation
2021· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Joint Prediction of Word Alignment with Alignment Types
Anahita Mansouri Bigvand, Te Bu, Anoop Sarkar
2017· article· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
afffundnon étiqueté
Quantifying Cognitive Factors in Lexical Decline
David M. Francis, Ella Rabinovich, Farhan Samir, David R. Mortensen, Suzanne Stevenson
2021· preprint· en· Transactions of the Association for Computational Linguistics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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