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PORTULAN 28

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.

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.

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.

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 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).

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

Spee afundou com o navio.

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

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

Spee afundou 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 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 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.

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 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.

Não é manteiga.

Não acredito que não seja manteiga.

Não acredito que não seja manteiga.

Não é manteiga.

É manteiga.

Não acredito que não seja manteiga.

Não acredito que não seja manteiga.

É manteiga.

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.

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.

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.

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 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.

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.

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.

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 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.

Nós codificamos 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.

Nós codificamos 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.

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

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.

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

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

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.

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

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 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 rastrear como as entidades evoluem ao longo do tempo.

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

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 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.

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 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 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 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.

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 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.