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Expected F-Measure Training for Shift-Reduce Parsing with Recurrent Neural Networks., , und . HLT-NAACL, Seite 210-220. The Association for Computational Linguistics, (2016)A Comparison of Loopy Belief Propagation and Dual Decomposition for Integrated CCG Supertagging and Parsing., und . ACL, Seite 470-480. The Association for Computer Linguistics, (2011)DinoSR: Self-Distillation and Online Clustering for Self-supervised Speech Representation Learning., , , , und . NeurIPS, (2023)Robust wav2vec 2.0: Analyzing Domain Shift in Self-Supervised Pre-Training., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). Interspeech, Seite 721-725. ISCA, (2021)On-demand compute reduction with stochastic wav2vec 2.0., , , und . INTERSPEECH, Seite 3048-3052. ISCA, (2022)Neural Network-based Word Alignment through Score Aggregation., , und . WMT, Seite 66-73. The Association for Computer Linguistics, (2016)Cloze-driven Pretraining of Self-attention Networks., , , , und . EMNLP/IJCNLP (1), Seite 5359-5368. Association for Computational Linguistics, (2019)Simple and Effective Noisy Channel Modeling for Neural Machine Translation., , und . EMNLP/IJCNLP (1), Seite 5695-5700. Association for Computational Linguistics, (2019)wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations., , , und . NeurIPS, (2020)Efficient Self-supervised Learning with Contextualized Target Representations for Vision, Speech and Language., , , und . ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1416-1429. PMLR, (2023)