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语言表示一直是人工智能、计算语言学领域的研究热点。从早期的离散表示到最近的分散式表示，语言表示的主要研究内容包括如何针对不同的语言单位，设计表示语言的数据结构以及和语言的转换机制，即如何将语言转换成计算机内部的数据结构（理解）以及由计算机内部表示转换成语言（生成）。
A Lower Bound on Unambiguous Context Free Grammars via Communication Complexity
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The Equivalence Problem of E-Pattern Languages with Regular Constraints is Undecidable
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UniGlyph: A Seven-Segment Script for Universal Language Representation
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Multimodal Point-of-Interest Recommendation
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Language Representations Can be What Recommenders Need: Findings and Potentials
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MotionScript: Natural Language Descriptions for Expressive 3D Human Motions
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Egalitarian Language Representation in Language Models: It All Begins with Tokenizers
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BioMamba: A Pre-trained Biomedical Language Representation Model Leveraging Mamba
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Rhyme-aware Chinese lyric generator based on GPT
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A Metric Driven Approach to Mixed Precision Training
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C${^2}$RL: Content and Context Representation Learning for Gloss-free Sign Language Translation and Retrieval
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Language Models Encode Collaborative Signals in Recommendation
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KEHRL: Learning Knowledge-Enhanced Language Representations with Hierarchical Reinforcement Learning
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From Bytes to Borsch: Fine-Tuning Gemma and Mistral for the Ukrainian Language Representation
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参考链接
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