lp stringclasses 3
values | src stringclasses 415
values | mt stringlengths 1 388 ⌀ | ref stringlengths 3 370 | raw int64 0 100 | annotators int64 1 1 | domain stringclasses 1
value | year int64 2.02k 2.02k | task stringclasses 2
values | sys_id int64 0 34 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
en-zh | So to finetune a language model over ah this dataset will be ineffective. | 到unk鱼语言模型将是无效的 | 因此，在这个数据集上微调语言模型将是无效的。 | 55 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | And we are able to provide interpretable solving procedure. | 我们能够提供可解释的解决程序 | 我们能够提供可解释的解决程序。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Legal issues are an integral part of many people's lives. | 法律问题是许多人的生活不可或缺的一部分, | 法律问题是许多人生活中不可或缺的一部分。 | 94 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Here are the results. | 结果. | 结果如下。 | 93 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | In this example, the dataset is university dataset. | 在这个例子中,数据集是大学数据集, | 在这个例子中，数据集是大学数据集。 | 87 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | So let's see an example in a dataset fed into FeSTE. | 我们来看看一个例子。一个数据集被输入到快速。 | 我们来看看在一个数据集中输入FeSTE的例子。 | 72 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | I'm Allan from ByteDance AI Lab, and this is a joint work with Jierui Li from the University of Texas at Austin and Wei Lu from SUTD. | 我是拜登的人工智能实验室的Alan, 这是我们与德克萨斯大学奥斯丁分校的Jerry和SUDD分校的Wei Lu的合作. | 我是ByteDance 人工智能实验室的Allan，以下是我与德克萨斯大学奥斯汀分校的Jierui Li和SUTD的Wei Lu的合作成果。 | 50 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | So, here all the possible expression is equals to three times the number of operators. | 这里,所有可能的表达式等于操作员的三倍。 | 这里所有可能的表达式等于运算符数量的三倍。 | 100 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | For instance, the question, can I evict my tenants if they make too much noise? | 例如,这个问题是: “如果我的房客太吵了, 我能驱逐他们吗? | 例如这个问题：如果我的租户制造太多噪音，我可以驱逐他们吗？ | 94 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | A model is required to retrieve all relevant statutory articles from a large body of legislation. | 一个模型需要从大批立法中提取已经有十条州法条。 | 需要一个模型来从大量立法中检索所有相关的法定条款。 | 70 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | For instance, the question, can I evict my tenants if they make too much noise? | 例如,如果租户噪音太大, 我是否可以驱逐他们? | 例如这个问题：如果我的租户制造太多噪音，我可以驱逐他们吗？ | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We add it to the next state to become a new quantity. | 我们把它添加到下一个阶段,成为一个新的量子。因此, | 我们把它添加到下一个状态，成为一个新的数量。 | 98 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | The relation piece shows that they have difficulties in correctly classifying a named spatial relation between objects in an image. | 他们很难正确地分类图像中对象之间的命名空间关系. | 关系部分表明，它们难以正确地分类图像中对象之间的命名空间关系。 | 94 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Our Belgian statutory article retrieval dataset BSARD consists of more than one thousand one hundred legal questions posed by Belgian citizens. | 我们的比利时法定文章检索数据集包括比利时公民提出的1100多个法律问题. | 我们的比利时法定条款检索数据集BSARD由比利时公民提出的1100多个法律问题组成。 | 72 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Therefore, to obtain valid foils, we must take action. | 因此,为了获得有效的箔纸,我们必须采取行动。 | 所以，要制造有效的干扰，我们必须想方设法。 | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | Hello, my name is Kamezawa from the University of Tokyo. | 好,我的名字是Kamezawa来自东京大学. | 大家好，我是东京大学的Kamezawa。 | 95 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | When its goal is to classify universities into low ranking universities and high-ranking universities. | 其目标是将大学分为低排名大学和高排名大学。作为知识库, | 当它的目标是将大学分为低排名的大学和高排名的大学时。 | 81 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | You can check out our paper, dataset and code at the following links. Thank you. | 您可以查看一份包括以下链接的论文,谢谢您 | 您可以在以下链接查看我们的论文、数据集和法典。谢谢。 | 85 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Receive the language model output, which is the likelihood for each class and use as new features. | 接收语言模型输出,这是每个类的概率,并将其作为新特征使用, | 接收语言模型的输出，也就是每个类别的可能性，并作为新的特征使用。 | 69 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | First, we make use of strong language models to propose foils. | 首先,我们使用强有力的语言模型来提出FOIL. | 首先，我们利用强大的语言模型来提出干扰。 | 89 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Our research goal is automatic tabular data enrichment using external sources' free text. | 我们的研究目标是使用外部源的自由文本自动丰富表格数据. | 我们的研究目标是，利用外部来源的自由文本自动丰富表格数据。 | 84 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Each one of these models pushes state-of-the-art on vision and language tasks such as visual question answering, visual common sense reasoning, image retrieval, phrase grounding. | 每一个模型都在推动视觉和语言任务的最新发展, 比如视觉问题答案,视觉常识推理,图像检索,短语接地等 | 这些模型中的每一个都在视觉和语言任务上推动了最先进的技术，如视觉问题回答、视觉常识推理、图像检索，以及短语领域。 | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We have built a new dataset for automatic release note generation. | 我们已经构建了一个新的J-set用于自动释放笔记的生成. | 我们已经建立了一个新的数据集，用于自动生成发行说明。 | 60 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We assume the precision of quantities are known. | 我们假设数量的精确性是已知的, | 我们假设数量的精确度是已知的。 | 91 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | It takes a rule-based approach, for example using the change extractor to extract all differences, library changes and document changes from the differences between releases, and finally combining them. | 它采用了基于规则的方法,比如使用变化提取器从版本之间的差异中提取煤炭差异、库变化和文档变化。最后,将它们结合起来。 | 它采取了一种基于规则的方法，例如使用变化提取器从不同版本的差异中提取所有的差异、库的变化和文件的变化，最后再将它们结合起来。 | 85 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | The lengthiest one being up to five thousand seven hundred and ninety words. | 最长的文章长达5790个字. | 最长的一条有5790个单词。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Note that VALSE does not deliver any training data but only test data. | 请注意,Valse 不提供任何训练数据,只提供测试数据, | 请注意，VALSE不提供任何训练数据，而仅提供测试数据。 | 94 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | In addition, each question comes with the main category and a concatenation of subcategories. | 此外,每个问题都有一个主要类别和子类别的连接, | 此外，每个问题都具有主类别和一系列子类别。 | 88 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | In our scenario, ah tabular datasets vary in the number of classes. | 在我们的场景中,Tableau数据集将以类数运行,所以有 | 在我们的场景中，表格数据集在类的数量上有所不同。 | 70 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We target existence, plurality, counting, spatial relations, actions and entity coreference. | 目标存在多元数 计算空间关系行动和实体cor | 我们的目标是存在性、复数、计数、空间关系、动作和实体共指。 | 83 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Also, the number of unique tokens is quite large at eight thousand eight hundred thirty thousand. | 此外,独特的代币数量相当大,为八千八百三万, | 此外，独特的令牌数量也相当是大的，有883万个。 | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Meanwhile, eighteen out of thirty two codes have less than five articles mentioned as relevant to at least one question. | 与此同时,32个守则中的18个有不到5个条款被列为与至少一个问题相关的, | 与此同时，32个法典中有18个中提到的与至少一个问题相关的条款少于5个。 | 85 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Glyph's training data is fairly small, about five thousand, and will be shown in the experiments described below. | 夫的训练数据相对较小,大约5000个,并将在下面描述的实验中显示. | Glyph的训练数据相当小，约为五千，并将在下面描述的实验中显示。 | 98 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Perhaps more relevant for this video, we will showcase our more permissive metric, the pairwise accuracy, which measures whether the image sentence alignment score is greater for the correct image text pair than for its foiled pair. | 的准确性.对于正确的图像-文本对比, 图像-句子对齐得分是否更高.更多的 | 也许与这段视频更相关的是，我们将展示我们更宽容的指标，即成对的准确性，它衡量的是正确的图像文本对的图像句子对齐得分是否大于其受干扰的对。 | 76 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | For those samples without unused quantities, so the overall performance is actually higher than the, the performance is actually higher than the overall performance. | 对于那些没有和使用的量,所以整体性能实际上高于实际性能高于整体性能 | 对于那些没有未使用数量的样本，其整体表现实际上高于整体表现。 | 73 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | If an NLI model predicts the foil to contradict or to be neutral with respect to the caption, we take this as an indicator of a valid foil. | 如果L&I模型预测一个箔纸与标题相矛盾或中性,我们就将其视为有效箔纸的指标。 | 如果NLI 模型预测干扰词与标题相矛盾或保持中立，我们将其作为有效干扰词的指标。 | 25 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | This is a bit tedious and it is not enough to just get a list of releases and look at the before and after. | 这是一个有点乏味。光是列一张发布清单, 看看之前和之后是不够的。 | 这有点繁琐，而且仅仅得到一个发布列表并查看前后的情况是不够的。 | 72 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | From the coreference piece, we find out that tracing multiple references to the same object in an image by using pronouns is also difficult for vision and language models. | 从 CO 参考部分中,我们发现, 通过使用代词, 追踪图像中同一个物体的多个参考, 对视觉和语言模型来说也很困难。 | 从核心推理这一块，我们发现通过使用代词来追踪对图像中同一对象的多个引用，对于视觉和语言模型来说也是困难的。 | 91 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | But if the dataset has five classes, FeSTE generates five new features. | 但如果数据集有五个类,每个特征代 | 但如果数据集有五个类，FeSTE就会生成五个新的特征。 | 41 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We experiment with mean, max and CLS pooling as well as product and cosine for computing similarities. | 我们使用平均值,最大值和CLS积分以及点积和等号来计算相似性. | 我们试验了均值、最大值和CLS集合，以及计算相似性的乘积和余弦。 | 41 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | All work aims to bridge the gap between people and the law by developing an effective retrieval system for statutory articles. | 我们的工作旨在通过开发有效的法定条款检索系统来弥合人和法律之间的差距。 | 所有工作旨在通过开发针对法定条款的高效检索系统，来弥合公民与法律之间的鸿沟。 | 88 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | So this quantity come from the previous calculated expression. | 所以这个数量来自前面的计算表达式.最后 | 所以，这个数量来自之前计算的表达式。 | 78 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | And we only consider basic operators such as addition, subtractions, multiplication, division, and exponential. | 我们只考虑基本的运算器,如加减倍分和体验性。 | 并且我们只考虑基本运算符，如加法、减法、乘法、除法和指数。 | 19 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Given a simple question on a legal matter such as, what do I risk if I violate professional confidentiality? | 对于一个简单的法律问题,例如如果我违反职业保密,我面临什么风险, | 给出一个关于法律问题的简单问题，例如，如果我违反专业保密规定，我会承担怎么风险？ | 88 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Instead, it's a structured collection of legal provisions that have a whole meaning only when considered in the overall context, that is, together with the supplementary information from the neighboring articles, the fields and subfields they belong to, and their place in the structure of the law. | 相反,它是一个结构化的法律条款集合, 只有在整体上下文中考虑时, 它才有整个意义。也就是说,再加上邻近文章的补充信息,它们所属的领域和子领域以及它们在法律结构中的位置。 | 相反，它是法律条款的结构化集合，只有在整体上下文中考虑时才具有完整的意义，也就是说，连同相邻条款的补充信息，它们所属的字段和子字段，以及它们在法律结构中的位置。 | 78 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | During the dataset construction, all references to these uncollected articles are ignored, which causes some questions to end up with only a fraction of the initial number of relevant articles. | 在数据集构建过程中,对这些未收集的文章的所有参考都被忽略,导致某些问题最终只占相关文章的初始数量的一小部分。 | 在构建数据集的过程中，所有对这些未收集的条款的引用都被忽略，这导致一些问题最终只有最初相关条款数量的一小部分。 | 76 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | I will be presenting my joint work with Jerry which is about a New Dataset for Statutory Article Retrieval. | 我将介绍我的约翰与杰里的工作,这是关于一个新的数据集的 statitory文章检索 | 我将展示我与Jerry的合作结果，它是针对法定条款检索的新数据集。 | 70 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | And it's interesting to see that in some cases, the text only GPT models have captured the plausibility of the world better than the vision and language models. | 有趣的是,在某些情况下, 文本,仅限于GDP模型, 比愿景和语言模型 更能捕获世界的真实性。 | 有趣的是，在某些情况下，纯文本的GPT模型比视觉和语言模型更好地捕捉了世界的合理性。 | 87 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | They also have trouble distinguishing actions and identifying their participants, even if supported by plausibility biases as we see in the actions piece. | 他们还难以区分行动和识别参与者,即使有可信性偏见的支持。正如我们所看到的动作片, | 他们也很难区分动作和识别动作的参与者，即使像我们在动作这块看到的那样有合理性偏差的支持。 | 92 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | First, I will introduce automatic release note generation that we are working on in this research. | 首先,我会介绍我们正在研究的自动风险, 而不是生成. | 首先，我将介绍我们在这项研究中正在进行的自动发行说明生成。 | 49 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | So here we keep generating the operators until we reach the leaves, which are the quantities. | 这里我们继续生成运算符,直到我们到达叶子, | 所以在这里，我们继续生成运算符，直到我们到达叶子，也就是数量。 | 50 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | The recent advances in NLP have sparked huge interest in many legal tasks, such as legal judgment prediction or automated contact contract review. | 近期NP的进步引起了许多法律任务的巨大兴趣,如法律判决预测或自动联系合同审查 | 自然语言处理中的最新进展引发了对许多法律任务的巨大兴趣，例如法律判断预测或自动联系人合同审查。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | We have also formulated a task of entering commit messages and summarizing them so that it is applicable to all projects written in English. | 我们也形成了进入承诺的任务,并总结它们,以便它适用于所有项目的节奏在 | 我们还制定了一项输入提交信息并对其进行总结的任务，以便适用于所有用英语写的项目。 | 25 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | This is to detect the release note class, and collects the text of the release that follows as the release note sentence for the class. | 用它来检测不是外壳,并编码列表的文本,然后作为激励与跨越下一篇:传 | 这是为了检测发行说明类，并收集后面的发行文本作为该类的发行说明句子。 | 91 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | So, here in our problem setup, given the questions we need to solve this question and obtain the numerical answers. | 在我们的问题设置给出的问题中,我们需要解决这个问题并获得数字答案,所以 | 在我们的问题设置中，围绕疑问，我们需要解决这个疑问，并获得数字答案。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | In this example, the text is the Wikipedia page's abstract. | 在这个例子中,文本是维基百科页面。抽象。 | 在这个例子中，文本是维基百科页面的摘要。 | 50 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | Perhaps more relevant for this video, we will showcase our more permissive metric, the pairwise accuracy, which measures whether the image sentence alignment score is greater for the correct image text pair than for its foiled pair. | 也许对于本视频更相关的是,我们将展示我们更原始的指标,即双向准确度,该指标测量图像语句对齐得分是否大于正确的图像对比比。 | 也许与这段视频更相关的是，我们将展示我们更宽容的指标，即成对的准确性，它衡量的是正确的图像文本对的图像句子对齐得分是否大于其受干扰的对。 | 75 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Release notes are labeled as improvements or fixes, etc. | 原因是标签作为改进办公室等, | 发行说明被标记为优化或修复等。 | 65 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Alright. And after these three steps, we can actually reuse the results from the second step, and then get the ah results of the fourth step, and then finally we can obtain the dividends. | .在这三个步骤之后,我们可以重复使用第二步的结果, 然后得到第四步的结果, | 好的。经过这三个步骤，我们实际上可以重复使用第二个步骤的结果，然后得到第四个步骤的结果，最后可以得到被除数。 | 77 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | So, this study shows how the interpretable predictions help us understand the model behavior. | 这项研究展示了 可解释的预测 如何帮助我们理解模型行为。 | 这项研究展示了可解释预测如何帮助我们理解模型行为。 | 76 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | Suggesting that it is also effective to independently develop differently abstractive summarization models for each release note class. | 这表明独立发展 与你的感知模型不同的方法 也是有效的。 | 这代表着，为每个发行说明类别独立开发不同的抽象总结模型也是有效的。 | 94 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | If an NLI predicts the foil to be entailed by the caption, it cannot be a good foil, since by transitivity it will give a truthful description of the image, and we filter these foils out. | 如果一个NLI预测FOIL是由标题所带来的, 它不能是一个好的FOIL, 因为通过过渡性, 它将给出一个真实的图像描述, 我们过濾这些FOIL. | 如果NLI预测干扰词是标题中所包含的，那么它就不可能是一个好的干扰词，因为根据反证法，它将给出图像的真实描述，我们将这些干扰词过滤掉。 | 69 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | The problem with this approach is datasets may have few distinct entities / texts. | 这种方法的问题在于数据集可能只有很少的单独实体文本. | 这种方法的问题是，数据集可能只有几个不同的实体/文本。 | 60 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We would really like to encourage the community to use VALSE for measuring progress towards language grounding with vision and language models. | 我们真的希望鼓励社区使用阀门来衡量用视觉和语言模型实现语言基础的进展。 | 我们非常希望鼓励社区使用VALSE来衡量用视觉和语言模型实现语言接地的进展。 | 56 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Okay, let me explain the experiments. | 好吧,让我解释一下实验。 | 好，让我解释一下实验。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | Here is an example of data. | 这里有一个数据的例子。 | 以下是数据的示例。 | 73 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | For example, the improvements label includes improvements, enhancements, optimizations, and so on. | 例如,改进包括改进、增强、优化等等。 | 例如，改进标签包括改进、增强、优化等。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | And we only consider basic operators such as addition, subtractions, multiplication, division, and exponential. | 我们只考虑基本运算符如加法,减法,乘法,除法和指数. | 并且我们只考虑基本运算符，如加法、减法、乘法、除法和指数。 | 100 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Then we gathered legal questions with references to relevant statutes. | 然后,我们收集了参考相关法规的法律问题。 | 然后，我们参考相关法规收集了法律问题。 | 56 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | For more metrics and results on them, do check out our paper. | 有关更多指标和结果,请查看我们的论文, | 有关更多指标及其结果，请查看我们的论文。 | 70 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Dataset fed into FeSTE. | 数据集输入到快速, | 数据集送入FeSTE。 | 69 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | Overall, the median number of citations for these cited articles is two, and less than twenty-five percent of them are cited more than five times. | 总体而言,这些文章的引用次数中位数为2,其中不到25%的文章被引用超过5次. | 总体而言，这些被引用条款的引用次数中位数为2次，其中引用次数超过5次的不到25%。 | 85 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | We collected thousands of questions annotated with categories, subcategories and legal references to relevant statutes. | 我们收集了成千上万个问题, 标注了类别,子类别和相关法规的法律参考. | 我们收集了数以千计的问题，并用类别、子类别和相关法规的法律参考进行了注释。 | 90 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | For more metrics and results on them, do check out our paper. | 指标和结果,请查看我们的论文. | 有关更多指标及其结果，请查看我们的论文。 | 75 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Let's look at some characteristic of our dataset. | 让我们来看看所有数据集的一些特征。 | 让我们来看看我们的数据集的一些特征。 | 89 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | Furthermore, CAS methods cannot generate accurate release notes without additional information. | 此外,C 的方法无法在没有额外信息的情况下准确生成这个音符。 | 此外，如果没有额外的信息，CAS方法就无法生成准确的发行说明。 | 70 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | In the end, seven thousand two hundred repositories and eighty two thousand pieces of data were collected. | 最终,已经建立了7200个存储库和收集了82000个数据. | 最后，收集到了7200个存储库和82000份数据。 | 88 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | And then ah FeSTE executes entity linking phase. | 然后快速执行实体链接阶段. | 然后，FeSTE执行实体链接阶段。 | 50 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | And this is the main novelty of this paper and I will deep dive into it in the next slides. | 这是这篇论文的主要贵族,我将在下一个光明中深入挖掘它。 | 这是本论文的主要新颖之处，我将在接下来的幻灯片中深入探讨。 | 40 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | So, in this example there are four tasks in the training set, so MTDNN maintain four heads as you can see at the image. | 在这个示例中,训练中的四个任务设置空,然后保持四个头,你可以看到图像 | 因此，在这个例子中，训练集里有四个任务，所以MTDNN维持四个头，正如在图像上看到的那样。 | 50 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Hi everyone. Today I'm going to present our research work Learning to Reason Deductively: Math Word Problem Solving as Complex Relation Extraction. | 今天我将介绍我们的研究成果:学习推理, 解决复杂区域的元问题. | 大家好。今天我将介绍我们的研究工作：《学习演绎推理：作为复杂关系提取的数学文字问题解决方法》。 | 78 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | So, finally we want to show the interpretability through a question perturbation example. | 最后,我们希望通过新闻扩散的例子来展示可解释性, | 最后，我们想通过一个问题扰动的例子来展示可解释性。 | 70 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | In this example, the dataset is university dataset. | 在此示例中,数据集是大学数据集, | 在这个例子中，数据集是大学数据集。 | 97 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | So um we further find such constraint actually improves quite a lot for some models. | 我们进一步发现这种约束实际上对某些模型有很大的改善. | 我们进一步发现，针对某些模型，这种约束实际上改善了很多。 | 88 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Because FeSTE, we apply FeSTE over a multiple dataset, we can use the n minus one datasets to gather information about the n minus one datasets, and use this information when we analyze the nth dataset. | 因为我们可以快速应用于多个数据集,我们可以使用减去一个数据集。收集有关 minus 一个数据集的信息,您在我们分析 ens 数据集时使用此信息 | 因为FeSTE，我们在多个数据集上应用FeSTE，我们可以使用n减1的数据集来收集n减1的数据集的信息，并在分析第n个数据集时使用这些信息。 | 45 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | I'm Allan from ByteDance AI Lab, and this is a joint work with Jierui Li from the University of Texas at Austin and Wei Lu from SUTD. | 域提取。”我是拜伦空气实验室的艾伦, 这是与德克萨斯大学奥斯汀分校的杰瑞 和苏德大学的瓦伊尔的联合工作。 | 我是ByteDance 人工智能实验室的Allan，以下是我与德克萨斯大学奥斯汀分校的Jierui Li和SUTD的Wei Lu的合作成果。 | 63 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | So for example, here in the second step, ah we can obtain these divisors which is twenty seven. | 在第二个步骤中,我们可以获得这个调度器,它是二十七个, | 例如，在第二步中，我们可以得到这些除数，即27。 | 40 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Meanwhile, eighteen out of thirty two codes have less than five articles mentioned as relevant to at least one question. | 与此同时,32条代码中有18条不到五条被提及与至少一个问题相关, | 与此同时，32个法典中有18个中提到的与至少一个问题相关的条款少于5个。 | 64 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | It is but it is not likely that we can train language models using the input datasets. | 但我们不太可能使用输入数据集来训练语言模型. | 但是，我们不可能用输入数据集来训练语言模型。 | 94 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | Therefore, to obtain valid foils, we must take action. | , 我们必须采取行动. | 所以，要制造有效的干扰，我们必须想方设法。 | 89 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | The commit messages classified as other are discarded. | 被归类为其他的提交消息被丢弃. | 被归类为“其他”的提交消息将被丢弃。 | 83 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | This image is a sample usage that returns a corrective or bug fixes label. | 该图像是返回纠正或固定瓦砾的样本使用例。 | 此图像是一个返回纠正或错误修复标签的示例用法。 | 69 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | The most notable feature of this system is the issue extractor in the upper right corner. | 该系统最显著的特点是右上角的问题提取器, | 这个系统最显著的特征是右上角的问题提取器。 | 86 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | And the second thing is that it also contains some repetitive computations. | 其次,它还包含一些重复的计算.这里, | 其次，其中还包含一些重复的计算。 | 92 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 2 |
en-zh | If an NLI predicts the foil to be entailed by the caption, it cannot be a good foil, since by transitivity it will give a truthful description of the image, and we filter these foils out. | 如果—— 诺曼:我预测了标题所包含的箔纸。它不可能是一个好的箔纸, 因为通过传递性, 它会给出对图像的真实描述。我们过滤这些箔纸。 | 如果NLI预测干扰词是标题中所包含的，那么它就不可能是一个好的干扰词，因为根据反证法，它将给出图像的真实描述，我们将这些干扰词过滤掉。 | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | In addition, we consider the caption to be the premise, and the foil is its hypothesis. | 此外,我们认为标题是前提,unk是它的假设。 | 此外，我们认为标题是前提，而干扰词是其假设。 | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Let's conclude by discussing two limitations of our dataset. | 分数让我们通过讨论所有数据集的两个局限性来结束 | 最后，让我们讨论一下数据集的两个局限性。 | 75 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | Thank you. | 谢谢你 | 谢谢。 | 99 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 22 |
en-zh | What we, what we suggest is to add, to add another finetuning phase. | 我们建议添加另一个微调阶段 | 我们的建议是，添加另一个微调阶段。 | 56 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
en-zh | So, here all the possible expression is equals to three times the number of operators. | 这里,所有可能的表达式 等于运算符数的三倍。 | 这里所有可能的表达式等于运算符数量的三倍。 | 80 | 1 | ACL | 2,023 | multilingual | 21 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.