A faixa foi originalmente intitulada "Seibu" e quase foi deixada de fora do álbum antes de ser redescoberta mais tarde, durante as sessões de gravação.

A faixa foi originalmente intitulada "Seibu" e foi deixada de fora do álbum antes de ser redescoberta mais tarde durante as sessões de gravação.


Aos 24 anos de idade, ela se casou com o Príncipe Albert Victor, Duque de Clarence e Avondale, o filho mais velho do Príncipe de Gales, mas seis semanas após o anúncio do noivado, ele morreu inesperadamente de pneumonia.

Aos 24 anos, ela se casou com o Príncipe Albert Victor, Duque de Clarence e Avondale, o filho mais velho do Príncipe de Gales, mas seis semanas após o anúncio do noivado, ele morreu inesperadamente de pneumonia.


Aos 24 anos, ela se casou com o Príncipe Albert Victor, Duque de Clarence e Avondale, o filho mais velho do Príncipe de Gales, mas seis semanas após o anúncio do noivado, ele morreu inesperadamente de pneumonia.

Aos 24 anos de idade, ela se casou com o Príncipe Albert Victor, Duque de Clarence e Avondale, o filho mais velho do Príncipe de Gales, mas seis semanas após o anúncio do noivado, ele morreu inesperadamente de pneumonia.


Ela era a mais velha de quatro filhos, a única menina, e "aprendeu a exercitar sua discrição, firmeza e tato nativos" ao resolver as pequenas brigas de infância de seus três irmãos.

Ela era a mais velha de quatro filhos, a única menina, e "aprendeu a exercitar sua discrição, firmeza e tato nativos" ao resolver as pequenas brigas de infância de seus três irmãos mais novos.


Ela era a mais velha de quatro filhos, a única menina, e "aprendeu a exercitar sua discrição, firmeza e tato nativos" ao resolver as pequenas brigas de infância de seus três irmãos mais novos.

Ela era a mais velha de quatro filhos, a única menina, e "aprendeu a exercitar sua discrição, firmeza e tato nativos" ao resolver as pequenas brigas de infância de seus três irmãos.


O albertosaurus e outros tiranossaurídeos eram heterodontes.

O albertossauro e outros tiranossaurídeos eram heterodontes, com dentes de diferentes formas, dependendo de sua posição na boca.


O albertossauro e outros tiranossaurídeos eram heterodontes, com dentes de diferentes formas, dependendo de sua posição na boca.

O albertosaurus e outros tiranossaurídeos eram heterodontes.


O albertosaurus e outros tiranossaurídeos eram heterodontes, com muitos dentes.


Todos eles são vistos hoje como nomina dubia e não são atribuídos ao Albertosaurus.

Todos eles são vistos hoje como sinônimos mais jovens de outras espécies ou como nomina dubia, e não são atribuídos ao Albertosaurus.


Todos eles são vistos hoje como sinônimos mais jovens de outras espécies ou como nomina dubia, e não são atribuídos ao Albertosaurus.

Todos eles são vistos hoje como nomina dubia e não são atribuídos ao Albertosaurus.


Todos eles são vistos hoje como sinônimos mais jovens de outras espécies ou como nomina dubia, e são distinguidos do Albertosaurus.


Masséna sabia que a ala esquerda de Carlos, comandada por Nauendorf, unindo-se à força de Hotze, que se aproximava pelo leste, atacaria e muito provavelmente o empurraria para fora de Zurique.

Se a ala esquerda de Carlos, comandada por Nauendorf, se unisse à força de Hotze, que se aproximava pelo leste, Masséna sabia que Carlos atacaria e muito provavelmente o empurraria para fora de Zurique.


Se a ala esquerda de Carlos, comandada por Nauendorf, se unisse à força de Hotze, que se aproximava pelo leste, Masséna sabia que Carlos atacaria e muito provavelmente o empurraria para fora de Zurique.

Masséna sabia que a ala esquerda de Carlos, comandada por Nauendorf, unindo-se à força de Hotze, que se aproximava pelo leste, atacaria e muito provavelmente o empurraria para fora de Zurique.


Se a ala esquerda de Carlos, comandada por Nauendorf, se unisse à força de Hotze, que se aproximava pelo leste, Masséna duvidava que Carlos atacasse e o expulsasse de Zurique.


Se a ala esquerda de Carlos, comandada por Nauendorf, se unisse à força de Hotze, que se aproximava pelo leste, Masséna se prepararia para o ataque de Carlos e, muito provavelmente, o empurraria para fora de Zurique.


Fernando de Nápoles recusou-se a pagar à França o tributo acordado, e seus súditos seguiram essa recusa com uma rebelião.

Fernando de Nápoles recusou-se a pagar o tributo acordado com a França, e seus súditos seguiram essa recusa com uma rebelião.


Fernando de Nápoles recusou-se a pagar o tributo acordado com a França, e seus súditos seguiram essa recusa com uma rebelião.

Fernando de Nápoles recusou-se a pagar à França o tributo acordado, e seus súditos seguiram essa recusa com uma rebelião.


Além disso, os franceses subestimaram perigosamente a habilidade e a tenacidade militar austríaca.

Além disso, os franceses subestimaram perigosamente a tenacidade e a habilidade militar dos austríacos.


Além disso, os franceses subestimaram perigosamente a tenacidade e a habilidade militar dos austríacos.

Além disso, os franceses subestimaram perigosamente a habilidade e a tenacidade militar austríaca.


Além disso, os franceses subestimaram perigosamente a habilidade militar austríaca.


Há quatro escamas supraoculares (acima dos olhos) na maioria dos espécimes e cinco escamas supraciliares (imediatamente acima dos olhos, abaixo das supraoculares).

Há quatro escamas supraoculares (acima dos olhos) em quase todos os espécimes e cinco escamas supraciliares (imediatamente acima dos olhos, abaixo das supraoculares).


Há quatro escamas supraoculares (acima dos olhos) em quase todos os espécimes e cinco escamas supraciliares (imediatamente acima dos olhos, abaixo das supraoculares).

Há quatro escamas supraoculares (acima dos olhos) na maioria dos espécimes e cinco escamas supraciliares (imediatamente acima dos olhos, abaixo das supraoculares).


Há quatro escamas acima dos olhos em quase todos os espécimes e cinco escamas supraciliares (imediatamente acima dos olhos, abaixo dos supraoculares).


Todos os 860 oficiais e homens a bordo, incluindo Spee, afundaram com o navio.


Os governadores regionais não podiam contar com a ajuda de ninguém em tempos de crise, e a escassez de alimentos e as disputas políticas que se seguiram se transformaram em fome e guerras civis de pequena escala.

Os governadores regionais não podiam contar com a ajuda do rei em tempos de crise, e a escassez de alimentos e as disputas políticas que se seguiram se transformaram em fome e guerras civis de pequena escala.


Os governadores regionais não podiam contar com a ajuda do rei em tempos de crise, e a escassez de alimentos e as disputas políticas que se seguiram se transformaram em fome e guerras civis de pequena escala.

Os governadores regionais não podiam contar com a ajuda de ninguém em tempos de crise, e a escassez de alimentos e as disputas políticas que se seguiram se transformaram em fome e guerras civis de pequena escala.


Os faraós do Reino Médio do Egito restauraram a estabilidade e a prosperidade do país, estimulando assim o ressurgimento da arte, da literatura e de projetos de construção monumentais.

Os faraós do Reino Médio restauraram a estabilidade e a prosperidade do país, estimulando assim o ressurgimento da arte, da literatura e de projetos de construção monumentais.


Os faraós do Reino Médio restauraram a estabilidade e a prosperidade do país, estimulando assim o ressurgimento da arte, da literatura e de projetos de construção monumentais.

Os faraós do Reino Médio do Egito restauraram a estabilidade e a prosperidade do país, estimulando assim o ressurgimento da arte, da literatura e de projetos de construção monumentais.


Os faraós do Reino Médio da China restauraram a estabilidade e a prosperidade do país, estimulando assim o ressurgimento da arte, da literatura e de projetos de construção monumentais.


Os faraós do Egito restauraram a estabilidade e a prosperidade do país, estimulando assim o ressurgimento da arte, da literatura e de projetos de construção monumentais.


O 15º Corpo de Tanques era um corpo do Exército Vermelho da União Soviética.

O 15º Corpo de Tanques era um corpo de tanques do Exército Vermelho da União Soviética.


O 15º Corpo de Tanques era um corpo de tanques do Exército Vermelho da União Soviética.

O 15º Corpo de Tanques era um corpo do Exército Vermelho da União Soviética.


Entretanto, essas regularidades são sempre obscurecidas por diferenças semânticas e sintáticas.

Entretanto, essas regularidades às vezes são obscurecidas por diferenças semânticas e sintáticas.


No entanto, essas regularidades às vezes são obscurecidas por diferenças semânticas e sintáticas.

Entretanto, essas regularidades são sempre obscurecidas por diferenças semânticas e sintáticas.


No entanto, essas regularidades às vezes são obscurecidas por diferenças sintáticas.


Em tarefas de comunicação fundamentadas, os falantes enfrentam pressões na escolha de expressões referenciais que distinguem seus alvos de outros no contexto, o que leva a muitos tipos de enriquecimento de significado.

Em tarefas de comunicação fundamentadas, os falantes enfrentam pressões na escolha de expressões referenciais que distinguem seus alvos de outros no contexto, o que leva a muitos tipos de enriquecimento de significado pragmático.


Em tarefas de comunicação fundamentadas, os falantes enfrentam pressões na escolha de expressões referenciais que distinguem seus alvos de outros no contexto, o que leva a muitos tipos de enriquecimento de significado pragmático.

Em tarefas de comunicação fundamentadas, os falantes enfrentam pressões na escolha de expressões referenciais que distinguem seus alvos de outros no contexto, o que leva a muitos tipos de enriquecimento de significado.


Assim, um modelo do locutor deve processar as representações das cores no contexto e produzir um enunciado para distinguir a cor-alvo das outras cores.

Assim, um modelo do locutor deve processar as representações das cores no contexto e produzir um enunciado para distinguir a cor-alvo das outras.


Assim, um modelo do locutor deve processar as representações das cores no contexto e produzir um enunciado para distinguir a cor-alvo das outras.

Assim, um modelo do locutor deve processar as representações das cores no contexto e produzir um enunciado para distinguir a cor-alvo das outras cores.


Assim, um modelo do locutor deve processar as representações das cores no contexto e produzir um enunciado para distinguir a cor-alvo dos outros enunciados.


Embora a maioria das abordagens para a compreensão de leitura dependa de redes neurais recorrentes (RNNs), sua execução em documentos longos é proibitivamente lenta porque é difícil fazer o paralelismo em sequências.

Embora as abordagens mais bem-sucedidas para a compreensão de leitura se baseiem em redes neurais recorrentes (RNNs), sua execução em documentos longos é proibitivamente lenta porque é difícil fazer o paralelismo em sequências.


Embora as abordagens mais bem-sucedidas para a compreensão de leitura se baseiem em redes neurais recorrentes (RNNs), sua execução em documentos longos é proibitivamente lenta porque é difícil fazer o paralelismo em sequências.

Embora a maioria das abordagens para a compreensão de leitura dependa de redes neurais recorrentes (RNNs), sua execução em documentos longos é proibitivamente lenta porque é difícil fazer o paralelismo em sequências.


Devido à estrutura e ao tamanho curto da maioria dos documentos da Wikipédia (número médio de frases: 9), a resposta sempre pode ser inferida a partir das primeiras frases.

Devido à estrutura e ao tamanho curto da maioria dos documentos da Wikipédia (número médio de frases: 9), a resposta geralmente pode ser inferida a partir das primeiras frases.


Devido à estrutura e ao tamanho curto da maioria dos documentos da Wikipédia (número médio de frases: 9), a resposta geralmente pode ser inferida a partir das primeiras frases.

Devido à estrutura e ao tamanho curto da maioria dos documentos da Wikipédia (número médio de frases: 9), a resposta sempre pode ser inferida a partir das primeiras frases.


Cada um deles capta apenas um único aspecto da coerência e se concentra em pontuar sentenças existentes, em vez de gerar um discurso coerente para tarefas como o resumo abstrato.

Cada um deles captura apenas um único aspecto da coerência, e todos se concentram em pontuar frases existentes, em vez de gerar um discurso coerente para tarefas como o resumo abstrato.


Cada um deles captura apenas um único aspecto da coerência, e todos se concentram em pontuar frases existentes, em vez de gerar um discurso coerente para tarefas como o resumo abstrato.

Cada um deles capta apenas um único aspecto da coerência e se concentra em pontuar sentenças existentes, em vez de gerar um discurso coerente para tarefas como o resumo abstrato.


Em um contexto coerente, uma máquina pode adivinhar o próximo enunciado com base nos anteriores.

Em um contexto coerente, uma máquina deve ser capaz de adivinhar o próximo enunciado com base nos anteriores.


Em um contexto coerente, uma máquina deve ser capaz de adivinhar o próximo enunciado com base nos anteriores.

Em um contexto coerente, uma máquina pode adivinhar o próximo enunciado com base nos anteriores.


O modelo de linguagem produz a seguinte pontuação de coerência.

Assim, propomos eliminar a influência do modelo de linguagem, o que resulta na seguinte pontuação de coerência.


Assim, propomos eliminar a influência do modelo de linguagem, o que resulta na seguinte pontuação de coerência.

O modelo de linguagem produz a seguinte pontuação de coerência.


A eliminação da influência do modelo de linguagem produz a seguinte pontuação de coerência.


O tópico para a frase atual é definido com base na distribuição global de tópicos em nível de documento no LDA básico.

O tópico da frase atual é definido com base no tópico da frase (ou palavra) anterior, e não na distribuição global de tópicos em nível de documento no LDA básico.


O tópico da frase atual é definido com base no tópico da frase (ou palavra) anterior, e não na distribuição global de tópicos em nível de documento no LDA básico.

O tópico para a frase atual é definido com base na distribuição global de tópicos em nível de documento no LDA básico.


O tópico da frase atual é definido com base no tópico da frase (ou palavra) anterior.


Compartilhamos publicamente nosso conjunto de dados para pesquisas futuras.

Compartilhamos publicamente nosso conjunto de dados e código para pesquisas futuras.


Compartilhamos publicamente nosso conjunto de dados e código para pesquisas futuras.

Compartilhamos publicamente nosso conjunto de dados para pesquisas futuras.


Isso dá ao modelo um sentido da dinâmica de ação implícita do verbo entre o agente e o mundo.

Isso dá ao modelo uma noção da dinâmica de ação implícita do verbo entre o agente e o mundo.


Isso dá ao modelo uma noção da dinâmica de ação implícita do verbo entre o agente e o mundo.


Esse grupo de atributos especifica os membros proeminentes envolvidos na execução da ação.

Esse grupo de atributos especifica as partes proeminentes do corpo envolvidas na execução da ação.


Esse grupo de atributos especifica as partes proeminentes do corpo envolvidas na execução da ação.

Esse grupo de atributos especifica os membros proeminentes envolvidos na execução da ação.


Esse problema já foi estudado anteriormente para o reconhecimento de objetos de disparo zero, mas há várias diferenças importantes.


Esse problema será estudado para o reconhecimento de objetos de disparo zero, mas há várias diferenças importantes.


Para entender um documento extenso, é necessário evoluir com o tempo.

Para entender um documento extenso, é necessário rastrear como as entidades são introduzidas e evoluem ao longo do tempo.


Para entender um documento extenso, é necessário rastrear como as entidades são introduzidas e evoluem ao longo do tempo.

Para entender um documento extenso, é necessário evoluir com o tempo.


Para entender um documento extenso, é necessário rastrear como as entidades evoluem ao longo do tempo.


Para compreender um documento longo, é necessário entender como as entidades são introduzidas.


Essas variáveis não são observadas no momento do teste.

Não presumimos que essas variáveis sejam observadas no momento do teste.


Não presumimos que essas variáveis sejam observadas no momento do teste.

Essas variáveis não são observadas no momento do teste.


Para calcular os números de perplexidade nos dados de teste, nosso modelo não leva em conta nada além das probabilidades de registro na previsão de palavras.

Para calcular os números de perplexidade nos dados de teste, nosso modelo leva em conta apenas as probabilidades de registro na previsão de palavras.


Para calcular os números de perplexidade nos dados de teste, nosso modelo leva em conta apenas as probabilidades de registro na previsão de palavras.

Para calcular os números de perplexidade nos dados de teste, nosso modelo não leva em conta nada além das probabilidades de registro na previsão de palavras.


Experimentamos a opção usando embeddings de palavras inicializados aleatoriamente (depois atualizados durante o treinamento).

Também experimentamos a opção de usar os embeddings de palavras GloVe pré-treinados ou embeddings de palavras inicializados aleatoriamente (depois atualizados durante o treinamento).


Também experimentamos a opção de usar os embeddings de palavras GloVe pré-treinados ou embeddings de palavras inicializados aleatoriamente (depois atualizados durante o treinamento).

Experimentamos a opção usando embeddings de palavras inicializados aleatoriamente (depois atualizados durante o treinamento).


A tarefa de previsão de entidades requer a previsão de xxxx com base no texto anterior, escolhendo uma entidade mencionada anteriormente.

A tarefa de previsão de entidades requer a previsão de xxxx com base no texto anterior, seja escolhendo uma entidade mencionada anteriormente ou decidindo que se trata de uma "nova entidade".


A tarefa de previsão de entidades requer a previsão de xxxx com base no texto anterior, seja escolhendo uma entidade mencionada anteriormente ou decidindo que se trata de uma "nova entidade".

A tarefa de previsão de entidades requer a previsão de xxxx com base no texto anterior, escolhendo uma entidade mencionada anteriormente.


Portanto, não há um bloco de memória de alta dimensão dedicado para cada entidade e nenhuma distinção entre menções de entidades e palavras sem menção.

Portanto, não há um bloco de memória dedicado para cada entidade e não há distinção entre menções de entidades e palavras sem menção.


Portanto, não há um bloco de memória dedicado para cada entidade e não há distinção entre menções de entidades e palavras sem menção.

Portanto, não há um bloco de memória de alta dimensão dedicado para cada entidade e não há distinção entre menções de entidades e palavras sem menção.


Nossa abordagem complementa alguns métodos anteriores.

Nossa abordagem complementa esses métodos anteriores.


Nossa abordagem complementa esses métodos anteriores.

Nossa abordagem complementa alguns métodos anteriores.


Anotamos manualmente mais de 650 modelos de mapeamento de predicados de KB para texto para diferentes tipos de composição (com 462 predicados de KB exclusivos) e usamos esses modelos para modificar a pergunta original do WebQuestionsSP de acordo com o significado da consulta SPARQL gerada.

Anotamos manualmente 687 modelos de mapeamento de predicados de KB para texto para diferentes tipos de composição (com 462 predicados de KB exclusivos) e usamos esses modelos para modificar a pergunta original do WebQuestionsSP de acordo com o significado da consulta SPARQL gerada.


Anotamos manualmente 687 modelos de mapeamento de predicados de KB para texto para diferentes tipos de composição (com 462 predicados de KB exclusivos) e usamos esses modelos para modificar a pergunta original do WebQuestionsSP de acordo com o significado da consulta SPARQL gerada.

Anotamos manualmente mais de 650 modelos de mapeamento de predicados de KB para texto para diferentes tipos de composição (com 462 predicados de KB exclusivos) e usamos esses modelos para modificar a pergunta original do WebQuestionsSP de acordo com o significado da consulta SPARQL gerada.


Anotamos manualmente mais de 690 modelos de mapeamento de predicados de KB para texto para diferentes tipos de composição (com 462 predicados de KB exclusivos) e usamos esses modelos para modificar a pergunta original do WebQuestionsSP de acordo com o significado da consulta SPARQL gerada.


Para gerar diversidade, os trabalhadores cujas paráfrases tivessem uma distância de edição alta em comparação com a pergunta MG recebiam um bônus.

Para gerar diversidade, os funcionários recebiam um bônus se a distância de edição de uma paráfrase fosse alta em comparação com a pergunta de MG.


Para gerar diversidade, os funcionários recebiam um bônus se a distância de edição de uma paráfrase fosse alta em comparação com a pergunta de MG.

Para gerar diversidade, os trabalhadores cujas paráfrases tivessem uma distância de edição alta em comparação com a pergunta do MG recebiam um bônus.


Para gerar diversidade, os funcionários recebiam um bônus se a distância de edição de uma paráfrase fosse superior a 3 operações em comparação com a pergunta MG.


Para gerar perguntas simples, usamos o conjunto de dados WEBQUESTIONSSP, que contém 4.737 perguntas emparelhadas com consultas SPARQL para o Freebase.

Para gerar perguntas complexas, usamos o conjunto de dados WEBQUESTIONSSP, que contém 4.737 perguntas emparelhadas com consultas SPARQL para o Freebase.


Para gerar perguntas complexas, usamos o conjunto de dados WEBQUESTIONSSP, que contém 4.737 perguntas emparelhadas com consultas SPARQL para o Freebase.

Para gerar perguntas simples, usamos o conjunto de dados WEBQUESTIONSSP, que contém 4.737 perguntas emparelhadas com consultas SPARQL para o Freebase.


Para gerar perguntas altamente composicionais, usamos o conjunto de dados WEBQUESTIONSSP, que contém 4.737 perguntas emparelhadas com consultas SPARQL para o Freebase.


Neste artigo, exploramos a ideia de aprender modelos de análise semântica que são treinados em vários conjuntos de dados e idiomas naturais.

Neste artigo, exploramos a ideia da tradução semântica poliglota ou do aprendizado de modelos de análise semântica que são treinados em vários conjuntos de dados e idiomas naturais.


Neste artigo, exploramos a ideia da tradução semântica poliglota ou do aprendizado de modelos de análise semântica que são treinados em vários conjuntos de dados e idiomas naturais.

Neste artigo, exploramos a ideia de aprender modelos de análise semântica que são treinados em vários conjuntos de dados e idiomas naturais.


Em seguida, eles usam um modelo generativo para classificar novamente o resultado da tradução usando recursos adicionais de nível não-mundial.

Em seguida, eles usam um modelo discriminativo para classificar o resultado da tradução usando recursos adicionais de nível não-mundial.


Em seguida, eles usam um modelo discriminativo para classificar o resultado da tradução usando recursos adicionais de nível não-mundial.

Em seguida, eles usam um modelo generativo para classificar novamente o resultado da tradução usando recursos adicionais de nível não-mundial.


Diferentemente das tarefas de MT padrão, estamos lidando com um cenário de recursos relativamente baixos, em que a escassez do vocabulário de destino é um problema.

Em contraste com as tarefas de MT padrão, estamos lidando com um cenário de recursos relativamente baixos, em que a escassez do vocabulário de destino é um problema.


Em contraste com as tarefas de MT padrão, estamos lidando com um cenário de recursos relativamente baixos, em que a escassez do vocabulário de destino é um problema.

Diferentemente das tarefas de MT padrão, estamos lidando com um cenário de recursos relativamente baixos, em que a escassez do vocabulário de destino é um problema.


Os logits são então calculados para essas ações e ações específicas são escolhidas de acordo com um softmax sobre esses logits durante o treinamento e a decodificação.

Uma distribuição é então calculada sobre essas ações usando uma função softmax e ações específicas são escolhidas de acordo durante o treinamento e a decodificação.


Uma distribuição é então calculada sobre essas ações usando uma função softmax e ações específicas são escolhidas de acordo durante o treinamento e a decodificação.

Os logits são então calculados para essas ações e ações específicas são escolhidas de acordo com um softmax sobre esses logits durante o treinamento e a decodificação.


Uma distribuição é então calculada sobre essas ações usando uma abordagem de entropia máxima e ações específicas são escolhidas de acordo com o treinamento e a decodificação.


Uma distribuição é então calculada sobre essas ações usando uma função softmax e ações específicas são escolhidas aleatoriamente durante o treinamento e a decodificação.


Os sistemas produzidos dessa forma suportam a capacidade de interromper um interlocutor no meio de uma frase.

Os sistemas produzidos dessa forma são incrementais: os diálogos são processados palavra por palavra, o que já havia sido demonstrado anteriormente como essencial para apoiar o diálogo natural e espontâneo.


Os sistemas produzidos dessa forma são incrementais: os diálogos são processados palavra por palavra, o que já havia sido demonstrado anteriormente como essencial para apoiar o diálogo natural e espontâneo.

Os sistemas assim produzidos suportam a capacidade de interromper um interlocutor no meio da frase.


Os sistemas produzidos dessa forma são incrementais: os diálogos são processados frase por frase, o que já havia sido demonstrado anteriormente como essencial para apoiar o diálogo natural e espontâneo.


De fato, costuma-se afirmar que, para que os seres humanos aprendam a ter um desempenho adequado em um domínio, basta um aprendizado único.

De fato, costuma-se afirmar que, para que os seres humanos aprendam a ter um desempenho adequado em um domínio, um exemplo é suficiente para aprender.


De fato, costuma-se afirmar que, para que os seres humanos aprendam a ter um desempenho adequado em um domínio, um exemplo é suficiente para aprender.

De fato, costuma-se afirmar que, para que os seres humanos aprendam a ter um desempenho adequado em um domínio, basta um aprendizado único.


De fato, costuma-se afirmar que, para que os seres humanos aprendam a ter um desempenho adequado em um domínio, qualquer número de exemplos é suficiente para aprender.


Investigamos uma ampla gama de métricas, incluindo as mais modernas baseadas em palavras e as novas baseadas em gramática, e demonstramos que elas refletem apenas fracamente os julgamentos humanos dos resultados do sistema, conforme gerados pela geração de linguagem natural de ponta a ponta orientada por dados.

Investigamos uma ampla gama de métricas, incluindo as mais modernas baseadas em palavras e em novas gramáticas, e demonstramos que elas refletem apenas fracamente os julgamentos humanos dos resultados do sistema gerados por NLG de ponta a ponta orientada por dados.


Investigamos uma ampla gama de métricas, incluindo as mais modernas baseadas em palavras e em novas gramáticas, e demonstramos que elas refletem apenas fracamente os julgamentos humanos dos resultados do sistema gerados por NLG de ponta a ponta orientada por dados.

Investigamos uma ampla gama de métricas, incluindo as mais modernas baseadas em palavras e as novas baseadas em gramática, e demonstramos que elas refletem apenas fracamente os julgamentos humanos dos resultados do sistema, conforme gerados pela geração de linguagem natural de ponta a ponta orientada por dados.


Investigamos uma ampla gama de métricas, incluindo as mais modernas baseadas em palavras e em novas gramáticas, e demonstramos que elas refletem apenas fracamente os julgamentos humanos dos resultados do sistema, conforme gerados pela análise de linguagem natural de ponta a ponta orientada por dados.


Para avaliar a falta de confiabilidade das classificações, calculamos o coeficiente de correlação intraclasse (ICC), que mede a confiabilidade interobservador em dados ordinais para mais de dois avaliadores (Landis e Koch, 1977).

Para avaliar a confiabilidade das classificações, calculamos o coeficiente de correlação intraclasse (ICC), que mede a confiabilidade interobservador em dados ordinais para mais de dois avaliadores (Landis e Koch, 1977).


Para avaliar a confiabilidade das classificações, calculamos o coeficiente de correlação intraclasse (ICC), que mede a confiabilidade interobservador em dados ordinais para mais de dois avaliadores (Landis e Koch, 1977).

Para avaliar a falta de confiabilidade das classificações, calculamos o coeficiente de correlação intraclasse (ICC), que mede a confiabilidade interobservador em dados ordinais para mais de dois avaliadores (Landis e Koch, 1977).


Também mostramos que o desempenho da métrica varia entre conjuntos de dados e sistemas.

Também mostramos que o desempenho da métrica é específico dos dados e do sistema.


Também mostramos que o desempenho da métrica é específico dos dados e do sistema.

Também mostramos que o desempenho da métrica varia entre conjuntos de dados e sistemas.


Também mostramos que o desempenho da métrica é constante entre conjuntos de dados e sistemas.


Nossos experimentos indicam que os sistemas neurais são muito bons na modelagem de linguagem em nível superficial, mas têm um desempenho muito ruim na captura de semântica e estrutura de nível superior.

Nossos experimentos indicam que os sistemas neurais são muito bons na produção de resultados fluentes e, em geral, obtêm bons resultados nas métricas padrão de correspondência de palavras, mas têm um desempenho muito ruim na seleção de conteúdo e na captura da estrutura de longo prazo.


Nossos experimentos indicam que os sistemas neurais são muito bons na produção de resultados fluentes e, em geral, obtêm bons resultados nas métricas padrão de correspondência de palavras, mas têm um desempenho muito ruim na seleção de conteúdo e na captura da estrutura de longo prazo.

Nossos experimentos indicam que os sistemas neurais são muito bons na modelagem de linguagem em nível superficial, mas têm um desempenho muito ruim na captura de semântica e estrutura de nível superior.


Nossos experimentos indicam que os sistemas neurais são muito bons em capturar a semântica e a estrutura de nível superior, mas têm um desempenho muito ruim na modelagem de linguagem de nível superficial.


Nossos experimentos indicam que os sistemas neurais são muito bons para capturar a semântica e a estrutura de nível superior, mas têm um desempenho muito ruim na modelagem de linguagem de nível superficial.


As técnicas baseadas em reconstrução podem operar em várias escalas durante o treinamento.

As técnicas baseadas em reconstrução também podem ser aplicadas no nível do documento ou da frase durante o treinamento.


As técnicas baseadas em reconstrução também podem ser aplicadas no nível do documento ou da frase durante o treinamento.

As técnicas baseadas em reconstrução podem operar em várias escalas durante o treinamento.


As técnicas baseadas em reconstrução também podem ser aplicadas no nível do documento ou da frase durante o teste.


As técnicas baseadas em reconstrução só podem ser aplicadas no nível da frase durante o treinamento.


Na prática, nossa avaliação extrativa proposta detectará poucos erros nessa passagem.

Na prática, nossa avaliação extrativa proposta detectará muitos erros nessa passagem.


Na prática, nossa proposta de avaliação extrativa detectará muitos erros nessa passagem.

Na prática, nossa avaliação extrativa proposta detectará poucos erros nessa passagem.


Da mesma forma, o uso de verbos com mais poder de agente nas narrativas femininas diminui as chances de duas personagens femininas mencionadas falarem sobre algo além de homens.

Da mesma forma, o uso de mais verbos que fortalecem o agente nas narrativas femininas diminui as chances de aprovação no teste de Bechdel.


Da mesma forma, o uso de mais verbos que fortalecem o agente nas narrativas femininas diminui as chances de aprovação no teste de Bechdel.

Da mesma forma, o uso de verbos com mais poder de agente nas narrativas femininas diminui as chances de duas personagens femininas mencionadas falarem sobre algo além de homens.


Da mesma forma, o uso de verbos com mais poder de agente nas narrativas femininas diminui as chances de os homens da narrativa falarem uns com os outros sobre as mulheres.


Além disso, os personagens masculinos usam mais a linguagem inibitória (inib), que contém palavras relacionadas a bloquear ou permitir, sugerindo que esses personagens estão mais frequentemente em posições em que podem proibir ou permitir ações e decisões.

Além disso, os personagens masculinos usam mais a linguagem inibitória (inib), que contém palavras relacionadas a bloquear ou permitir, sugerindo que esses personagens estão em posições de poder.


Além disso, os personagens masculinos usam mais a linguagem inibitória (inib), que contém palavras relacionadas a bloquear ou permitir, sugerindo que esses personagens estão em posições de poder.

Além disso, os personagens masculinos usam mais a linguagem inibitória (inib), que contém palavras relacionadas a bloquear ou permitir, sugerindo que esses personagens estão mais frequentemente em posições em que podem proibir ou permitir ações e decisões.


Além disso, os personagens masculinos usam mais a linguagem inibitória (inib), que contém palavras relacionadas a bloquear ou permitir, sugerindo que esses personagens estão mais frequentemente em posições em que são bloqueados ou autorizados a fazer coisas por outros.


Além disso, os personagens masculinos usam mais a linguagem inibitória (inib), que contém palavras relacionadas a bloquear ou permitir, sugerindo que esses personagens estão em posições de baixo poder.


Olhar fotos on-line de pessoas tentando tirar fotos de espelhos é a minha nova paixão...

Olhar fotos on-line de pessoas que tentam tirar fotos de espelhos que querem vender é a minha nova paixão...


Olhar fotos on-line de pessoas que tentam tirar fotos de espelhos que querem vender é a minha nova paixão...

Olhar fotos on-line de pessoas tentando tirar fotos de espelhos é a minha nova paixão...


Um vento tempestuoso passou pela clareira.


Ela não achava que eu já tinha terminado, mas eu tinha.


Ela achou que eu já tinha terminado, mas não.


Temple não fez nenhuma afirmação específica.

Temple disse que a empresa estava enfrentando dificuldades, mas não fez nenhuma afirmação específica.


Temple disse que a empresa estava enfrentando dificuldades, mas não fez nenhuma afirmação específica.

Temple não fez nenhuma afirmação específica.


A empresa não fez nenhuma reivindicação específica.


A Temple não tinha chance de entrar no vermelho.

Temple disse que a empresa estava enfrentando dificuldades, mas não tinha chance de ficar no vermelho.


Temple disse que a empresa estava enfrentando dificuldades, mas não tinha chance de ficar no vermelho.

A Temple não tinha chance de entrar no vermelho.


Temple disse que a empresa não tinha chance de ficar no vermelho.


Temple disse que a empresa não tinha chance de entrar no vermelho.


As empresas que se concentraram em branding ainda tiveram lucros negativos.

Os lucros das empresas que se concentraram em branding ainda eram negativos.


Os lucros das empresas que se concentraram em branding ainda eram negativos.

As empresas que se concentraram em branding ainda tiveram lucros negativos.


Os lucros que se concentraram em branding ainda eram negativos.

Os lucros da empresa mais bem-sucedida ainda eram negativos.


Os lucros da empresa mais bem-sucedida ainda eram negativos.

Os lucros que se concentraram em branding ainda eram negativos.


As empresas que tiveram os maiores lucros nesse trimestre ainda tiveram lucros negativos.

Os lucros das empresas que foram mais altos nesse trimestre ainda foram negativos.


Os lucros das empresas que foram mais altos nesse trimestre ainda foram negativos.

As empresas que tiveram os maiores lucros nesse trimestre ainda tiveram lucros negativos.


Para as empresas, os lucros mais altos ainda eram negativos.


Não quero ter que ficar lutando contra percevejos - eles são muito irritantes.

Não quero ter que ficar lutando contra percevejos incômodos.


Não quero ter que ficar lutando contra percevejos incômodos.

Não quero ter que ficar lutando contra percevejos - eles são muito irritantes.


Não quero ter que ficar entretendo as pessoas.

Não quero ter que ficar entretendo pessoas que não valorizam meu tempo.


Não quero ter que ficar entretendo pessoas que não valorizam meu tempo.

Não quero ter que ficar entretendo as pessoas.


Há um rabino nesse casamento; ele está bem ali, atrás daquela árvore.

Não é o caso de não haver um rabino nesse casamento; ele está bem ali, atrás daquela árvore.


Não é o caso de não haver um rabino nesse casamento; ele está bem ali, atrás daquela árvore.

Há um rabino nesse casamento; ele está bem ali, atrás daquela árvore.


Não há rabino nesse casamento, muito menos atrás dessa árvore.

Não é o caso de não haver rabino nesse casamento; ele está bem ali, atrás daquela árvore.


Não é o caso de não haver rabino nesse casamento; ele está bem ali, atrás daquela árvore.

Não há rabino nesse casamento, muito menos atrás dessa árvore.


Um rabino está nesse casamento, bem ali, atrás daquela árvore.


A primeira experiência que tive ao interagir com outro ser humano foi aos dezessete anos de idade.

A primeira experiência agradável que tive ao interagir com outro ser humano foi aos dezessete anos de idade.


A primeira experiência prazerosa que tive ao interagir com outro ser humano foi aos dezessete anos.

A primeira experiência que tive ao interagir com outro ser humano foi aos dezessete anos de idade.


A primeira experiência desagradável que tive ao interagir com outro ser humano foi aos dezessete anos de idade.


Como era sua primeira noite nos Estados Unidos, ele pegou um drinque no bar depois de mostrar sua identidade.


A preparação do consommé é mais complexa do que a dos ovos mexidos.

Posso fazer ovos mexidos, mas não pratos complexos como consommé.


Posso fazer ovos mexidos, mas não pratos complexos como consommé.

A preparação do consommé é mais complexa do que a dos ovos mexidos.


A preparação do consommé não é mais complexa do que a dos ovos mexidos.


Ela entrou na casa com um sorriso radiante e imediatamente tirou a jaqueta, que ainda estava pingando água quando ela a colocou no cabideiro.


Ele proclamou com sinceridade: "Isso é tudo o que eu realmente sempre quis".


Ele proclamou de forma enganosa: "Isso é tudo o que eu realmente queria".


O carro da frente mudou para a pista da esquerda.

O carro da frente mudou gradualmente para a pista da esquerda.


O carro da frente mudou gradualmente para a pista da esquerda.

O carro da frente mudou para a pista da esquerda.


O carro da frente mudou repentinamente para a pista da esquerda.


O carro da frente mudou lentamente para a pista da esquerda.


O carro líder passou para a terceira marcha.


Estávamos arrastando a lixeira para fora da garagem quando ela teve uma infeliz percepção.

Estávamos arrastando a lixeira para a garagem quando ela teve uma infeliz percepção.


Estávamos arrastando a lixeira para a garagem quando ela teve uma infeliz percepção.

Estávamos arrastando a lixeira para fora da garagem quando ela teve uma infeliz percepção.


O prédio, construído desde o início da década de 20, era robusto e despretensioso.

O prédio, erguido desde o início dos anos 20, era alto e despretensioso.


O prédio, erguido desde o início dos anos 20, era alto e despretensioso.

O prédio, erguido desde o início dos anos 20, era robusto e despretensioso.


O horário da reunião não foi considerado, de acordo com um porta-voz da Starbucks.

O horário da reunião ainda não foi definido, de acordo com um porta-voz da Starbucks.


O horário da reunião ainda não foi definido, de acordo com um porta-voz da Starbucks.

O horário da reunião não foi considerado, de acordo com um porta-voz da Starbucks.


Os clientes acreditavam que eles estavam esperando a chegada de outro homem.

Os clientes disseram que estavam aguardando a chegada de outro homem.


Os clientes disseram que estavam aguardando a chegada de outro homem.

Os clientes acreditavam que eles estavam esperando a chegada de outro homem.


Algumas das declarações do orador eram compreensíveis, mas a multidão as adorou.

Algumas das declarações do orador eram incompreensíveis, mas a multidão as adorou.


Algumas das declarações do orador eram incompreensíveis, mas a multidão as adorou.

Algumas das declarações do orador eram compreensíveis, mas a multidão as adorou.


Não vou dizer que ela roubou meu dinheiro.

Não vou dizer que ela não roubou meu dinheiro.


Não vou dizer que ela não roubou meu dinheiro.

Não vou dizer que ela roubou meu dinheiro.


Há algumas caminhadas incríveis no Japão.

Há algumas caminhadas incríveis ao redor do Monte Fuji.


Há algumas caminhadas incríveis ao redor do Monte Fuji.

Há algumas caminhadas incríveis no Japão.


Há algumas caminhadas incríveis no Nepal.


Há algumas caminhadas extenuantes ao redor do Monte Fuji.


Um sommelier sabe a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.

Um sommelier experiente sabe a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.


Um sommelier experiente sabe a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.

Um sommelier sabe a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.


Um sommelier italiano sabe a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.


Um sommelier não saberá a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.

Um sommelier fraudulento não saberá a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.


Um sommelier fraudulento não saberá a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.

Um sommelier não saberá a diferença entre a safra 2009 e 2013 de um Riesling alemão.


Das três árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, duas já floresceram, e ainda não estamos em abril.

Duas das três árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, já floresceram, e ainda não estamos em abril.


Duas das três árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, já floresceram, e ainda não estamos em abril.

Das três árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, duas já floresceram, e ainda não estamos em abril.


Das árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, três já floresceram, e ainda não estamos em abril.

Duas das árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, já floresceram, e ainda não estamos em abril.


Duas das árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, já floresceram, e ainda não estamos em abril.

Das árvores do lado de fora da minha janela, com seus galhos pendurados e balançando ao vento, três já floresceram, e ainda não estamos em abril.


Até o momento, duas de minhas árvores já floresceram, e ainda não estamos em abril.

Até o momento, duas de minhas cerejeiras já floresceram, e ainda não estamos em abril.


Até agora, duas de minhas cerejeiras já floresceram, e ainda não estamos em abril.

Até o momento, duas de minhas árvores já floresceram, e ainda não estamos em abril.


O livro surpreende, pois Grossman desenvolve os personagens de forma rica e profunda e retrata o sofrimento, mas sua representação das mulheres ainda sofre com muitos dos estereótipos infelizes e da moralização que esperaríamos de um escritor de sua época.

O livro surpreende com o desenvolvimento rico e profundo dos personagens e a representação do sofrimento de Grossman, mas sua representação das mulheres ainda sofre com muitos dos estereótipos infelizes e da moralização que esperaríamos de um escritor de sua época.


O livro surpreende com o desenvolvimento rico e profundo dos personagens e a representação do sofrimento de Grossman, mas sua representação das mulheres ainda sofre com muitos dos estereótipos infelizes e da moralização que esperaríamos de um escritor de sua época.

O livro surpreende, pois Grossman desenvolve os personagens de forma rica e profunda e retrata o sofrimento, mas sua representação das mulheres ainda sofre com muitos dos estereótipos infelizes e da moralização que esperaríamos de um escritor de sua época.


O livro surpreende, pois Grossman desenvolve os personagens de forma rica e profunda e ignora o sofrimento, mas sua representação das mulheres ainda sofre com muitos dos estereótipos infelizes e da moralização que esperaríamos de um escritor de sua época.


Comi até ficar desconfortável para comer mais.


Ele é o tipo de judeu que não segue todas as regras.

Ele é o tipo de judeu que come bagels com salmão todas as manhãs durante a Páscoa.


Ele é o tipo de judeu que come bagels com salmão todas as manhãs durante a Páscoa.

Ele é o tipo de judeu que não segue todas as regras.


Ele é o tipo de judeu que rejeita todas as facetas da identidade e da cultura judaicas.


Ele é o tipo de judeu que evita acender as luzes durante o Shabat.


Túnicas ou camisas de uma forma ou de outra são usadas em muitas culturas do mundo.

As pessoas usam túnicas ou camisas de uma forma ou de outra em muitas culturas do mundo.


As pessoas usam túnicas ou camisas de uma forma ou de outra em muitas culturas do mundo.

Túnicas ou camisas de uma forma ou de outra são usadas em muitas culturas do mundo.


A nova inteligência artificial geral que estou desenvolvendo não deve vir com um botão de desligar.

Uma inteligência artificial geral deve sempre vir com um botão de desligamento.


Uma inteligência artificial geral deve sempre vir com um botão de desligamento.

A nova inteligência artificial geral que estou desenvolvendo não deve vir com um botão de desligar.


A nova inteligência artificial geral que estou desenvolvendo deve vir com um botão de desligar.