Buchumschlag

The MERIT Dataset: Modelling and Efficiently Rendering Interpretable Transcripts

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	de Rodrigo, I., Sanchez-Cuadrado, A., Boal, J., Lopez-Lopez, A. J.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

VERSE: Visual Embedding Reduction and Space Exploration. Clustering-Guided Insights for Training Data Enhancement in Visually-Rich Document Understanding
von: de Rodrigo, Ignacio, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MERIT: Memory-Enhanced Retrieval for Interpretable Knowledge Tracing
von: Li, Runze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning more with the same effort: how randomization improves the robustness of a robotic deep reinforcement learning agent
von: Güitta-López, Lucía, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MERIT: Multi-domain Efficient RAW Image Translation
von: Huang, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Boosting Deep Reinforcement Learning with Semantic Knowledge for Robotic Manipulators
von: Güitta-López, Lucía, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MERIT Feedback Elicits Better Bargaining in LLM Negotiators
von: Oh, Jihwan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sim-to-Real Transfer via a Style-Identified Cycle Consistent Generative Adversarial Network: Zero-Shot Deployment on Robotic Manipulators through Visual Domain Adaptation
von: Güitta-López, Lucía, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MERIT: Maximum-normalized Element-wise Ratio for Language Model Large-batch Training
von: Luo, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Disentangling Score Content and Performance Style for Joint Piano Rendering and Transcription
von: Zeng, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SEDMamba: Enhancing Selective State Space Modelling with Bottleneck Mechanism and Fine-to-Coarse Temporal Fusion for Efficient Error Detection in Robot-Assisted Surgery
von: Xu, Jialang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VietLyrics: A Large-Scale Dataset and Models for Vietnamese Automatic Lyrics Transcription
von: Nguyen, Quoc Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parallelizing Node-Level Explainability in Graph Neural Networks
von: Llorente, Oscar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RenderMem: Rendering as Spatial Memory Retrieval
von: Park, JooHyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Probabilistic Dataset Reconstruction from Interpretable Models
von: Ferry, Julien, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dataset | Mindset = Explainable AI | Interpretable AI
von: Wu, Caesar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WISCA: A Consensus-Based Approach to Harmonizing Interpretability in Tabular Datasets
von: Banegas-Luna, Antonio Jesús, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretability by Design for Efficient Multi-Objective Reinforcement Learning
von: Xia, Qiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models for Medical OSCE Assessment: A Novel Approach to Transcript Analysis
von: Shakur, Ameer Hamza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta4XNLI: A Crosslingual Parallel Corpus for Metaphor Detection and Interpretation
von: Sanchez-Bayona, Elisa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating Fine-Tuned LLM Model For Medical Transcription With Small Low-Resource Languages Validated Dataset
von: Chowdhury, Mohammed Nowshad Ruhani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Propositional Interpretability in Artificial Intelligence
von: Chalmers, David J.
Veröffentlicht: (2025)

Render-FM: A Foundation Model for Real-time Photorealistic Volumetric Rendering
von: Gao, Zhongpai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FECT: Factuality Evaluation of Interpretive AI-Generated Claims in Contact Center Conversation Transcripts
von: Shin, Hagyeong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LICORICE: Label-Efficient Concept-Based Interpretable Reinforcement Learning
von: Ye, Zhuorui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable Models Capable of Handling Systematic Missingness in Imbalanced Classes and Heterogeneous Datasets
von: Ghosh, Sreejita, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Synthetic Data Generation Framework, Dataset, and Efficient Deep Model for Pedestrian Intention Prediction
von: Riaz, Muhammad Naveed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LinkTo-Anime: A 2D Animation Optical Flow Dataset from 3D Model Rendering
von: Feng, Xiaoyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ConceptCaps: a Distilled Concept Dataset for Interpretability in Music Models
von: Sienkiewicz, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Application of Large Language Models to Coding Negotiation Transcripts
von: Friedman, Ray, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics-Inspired Interpretability Of Machine Learning Models
von: Niroomand, Maximilian P, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Biologically Interpretable Cognitive Architecture for Online Structuring of Episodic Memories into Cognitive Maps
von: Dzhivelikian, E. A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

EvalYaks: Instruction Tuning Datasets and LoRA Fine-tuned Models for Automated Scoring of CEFR B2 Speaking Assessment Transcripts
von: Scaria, Nicy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Haptic Rendering of Fractional-Order Viscoelasticity: Passivity and Rendering Fidelity
von: Gemalmaz, Gorkem, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Supernova Event Dataset: Interpreting Large Language Models' Personality through Critical Event Analysis
von: Agarwal, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Robot Control via Structured Behavior Trees and Large Language Models
von: Chekam, Ingrid Maéva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NOTSOFAR-1 Challenge: New Datasets, Baseline, and Tasks for Distant Meeting Transcription
von: Vinnikov, Alon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Sensitive Are Radiomic AI Models to Acquisition Parameters?
von: Gil, D., et al.
Veröffentlicht: (2026)

ProtoGS: Efficient and High-Quality Rendering with 3D Gaussian Prototypes
von: Gao, Zhengqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Data Generation for Source-grounded Information-seeking Dialogs: A Use Case for Meeting Transcripts
von: Golany, Lotem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diseño de sonido para producciones audiovisuales e historias sonoras en el aula. Hacia una docencia creativa mediante el uso de herramientas inteligentes
von: Civit, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2024)