Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Probing Linguistic Knowledge in Italian Neural Language Models across Language Varieties

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3AJMNY7VL7" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:JMNY7VL7 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://journals.openedition.org/ijcol/965" target="_blank" >https://journals.openedition.org/ijcol/965</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.4000/ijcol.965" target="_blank" >10.4000/ijcol.965</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Probing Linguistic Knowledge in Italian Neural Language Models across Language Varieties

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we present an in-depth investigation of the linguistic knowledge encoded by the transformer models currently available for the Italian language. In particular, we investigate how the complexity of two different architectures of probing models affects the performance of the Transformers in encoding a wide spectrum of linguistic features. Moreover, we explore how this implicit knowledge varies according to different textual genres and language varieties.

  • Název v anglickém jazyce

    Probing Linguistic Knowledge in Italian Neural Language Models across Language Varieties

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we present an in-depth investigation of the linguistic knowledge encoded by the transformer models currently available for the Italian language. In particular, we investigate how the complexity of two different architectures of probing models affects the performance of the Transformers in encoding a wide spectrum of linguistic features. Moreover, we explore how this implicit knowledge varies according to different textual genres and language varieties.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IJCoL. Italian Journal of Computational Linguistics

  • ISSN

    2499-4553

  • e-ISSN

    1664-1078

  • Svazek periodika

    8

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

    25-44

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus