Macular: A Multi-Task Adversarial Framework for Cross-Lingual Natural Language Understanding

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AQJ4PIY6M" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:QJ4PIY6M - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3580305.3599864" target="_blank" >https://dl.acm.org/doi/10.1145/3580305.3599864</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1145/3580305.3599864" target="_blank" >10.1145/3580305.3599864</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Macular: A Multi-Task Adversarial Framework for Cross-Lingual Natural Language Understanding
Popis výsledku v původním jazyce
"Cross-lingual natural language understanding~(NLU) aims to train NLU models on a source language and apply the models to NLU tasks in target languages, and is a fundamental task for many cross-language applications."
Název v anglickém jazyce
Macular: A Multi-Task Adversarial Framework for Cross-Lingual Natural Language Understanding
Popis výsledku anglicky
"Cross-lingual natural language understanding~(NLU) aims to train NLU models on a source language and apply the models to NLU tasks in target languages, and is a fundamental task for many cross-language applications."

Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
"Proceedings of the 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining"
ISBN
9798400701030
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
5061-5070
Název nakladatele
ACM
Místo vydání
Long Beach CA USA
Místo konání akce
Long Beach CA USA
Datum konání akce
1. 1. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)