채팅GPT는 표준 영어 변종에 편향되어 있으며, 비표준 영어 변종에 대해서는 고정관념, 비하, 이해 부족, 경멸적 반응 등의 문제를 보인다.
언어 숙련도가 높은 화자는 피치 변화와 하강에서 더 적은 동기화를 보이지만, 동료 내에서는 피치 범위 모방에서 더 큰 동기화를 보인다.
저자들은 라틴어의 자원 부족 환경과 시가 장르의 복잡한 감정을 고려하여 자동 극성 주석을 통해 가용 데이터를 증강하였다.
서로 다른 특성을 가진 풍자 데이터셋에 대한 언어 모델의 일반화 능력이 제한적이며, 이는 풍자의 다양한 스타일과 영역을 고려해야 함을 시사한다.
단일어 어휘 임베딩 공간 간 매핑을 통한 이중언어 어휘 유도 문제에서 어휘 수준의 특징을 활용하면 성능 향상을 달성할 수 있다.
이 과제는 14개 언어의 문장 쌍에 대한 의미적 텍스트 관련성 점수를 예측하는 것을 목표로 합니다.