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该论文提出使用短音符（caron）和抑扬符（circumflex）这两个附加符号，在单个音节中标记Yorùbá语的曲折声调（升调和降调），以解决正字法错误导致姓名含义颠倒的问题，并介绍了在WriteYoruba键盘和TTSYoruba语音合成器中的实现方案。
本文诊断了日语过去时动词屈折的神经形态生成中的系统性错误，聚焦于一个导致不成比例错误的罕见不规则子类型。消融实验表明，移除该子类型比移除所有不规则动词更能提高准确率，强调了细粒度子类分析的重要性。
本研究探讨了大型语言模型在不同场景下生成与检测虚假新闻的表现差异，并发现经过精细优化的提示词并不总能提升检测效果。
这篇博客文章分析了英语中基于语音使用'a'和'an'的规则，数据显示在32,455个单词中只有129个需要例外处理，并讨论了其在过程化文本生成代码中的应用。
一篇新的预印本显示，许多神经语言模型在语法性上表现出抽象表征分离，解决了关于测量模型语法知识时混杂因素的争论。
本研究使用词嵌入来分析中文普通话中的重叠结构，揭示了语义和语用分化，并验证了分布语义学在语言研究中的有效性。
本文提出了一种基于语言生产认知模型的无数据通用句法结构先验，证明其在138种语言中为已验证的树分配更高的概率，并与特定语言数据相关。
本研究考察了卢森堡语和法语双语政治演讲中的魅力韵律，发现说话者身份解释了大部分差异，而语言在声学特征上显示出系统性差异。
本研究调查了双语政治演讲中的时间组织，发现辅音为基础的时间度量是说话者特异性的，而元音为基础的度量是语言依赖性的，其中法语表现出更长且更多变的元音。
本文介绍了NegCue，一个大规模否定数据集，并展示了在语言模型中，使用附缀式否定进行预训练相比单词否定能带来更好的否定理解提升。
本文提出利用从大型语言模型派生的语义不确定性来预测口语对话中话轮转换的相关位置，在对话系统中展示了优于基线的性能。
这条推文反思了一次关于语言学与自然语言处理、Bitter Lesson以及Transformer架构演变的有收获的对话，并链接到一期关于AI tokenomics的播客节目。
本文将语言模型视为语言产物，使用意大利模型来探究其训练过程，并质疑其对语言的表征。文章主张在自然语言处理中区分技术产品和研究工具。
本文讨论了将大型语言模型与大脑功能对齐如何不充分决定神经计算，强调了在建模认知方面的局限性。
本文通过控制实验解耦了语言模型在避免过度泛化中的统计先占与固化，发现语言模型表现出抽象先占而非特定动词的先占，这对人类语言学习有启示意义。
Nolan Lawson 反思AI语言模型如Claude如何微妙地改变他的写作风格，类比人类作者的影响，并探讨AI沉浸的更广泛影响。
本文描述了1911年版的Roget's Thesaurus的数字版，该版本由MICRA Inc.于1988年创建，作为自然语言理解和语义互操作性研究的一部分。