苏曼·道拉格尔
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2020年–今天
2023 [注2] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
用于医学领域的代码混合的面向任务的对话框数据集。 计算。 语音语言。 78 : 101449 ( 2023 ) 2022 [j1] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
使用自定义和预训练模型与Profanity矢量增强的融合,在混合码数据集上进行仇恨语音检测。 序列号计算。 科学。 三 ( 4 ) : 306 ( 2022 ) [第11条] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
DepressionOne@LT-EDI-ACL2022 :使用SMOTE和随机欠采样的机器学习检测社交媒体文本中的抑郁迹象。 LT-EDI公司 2022 : 301-305 [第10条] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
CMNEROne在SemEval-2022的任务11:通过利用多语言数据进行代码混合命名实体识别。 塞米瓦尔@NAACL 2022 : 1556-1561年 [i6] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
CMNEROne在SemEval-2022的任务11:通过利用多语言数据进行代码混合命名实体识别。 CoRR公司 abs/2206.07318 ( 2022 ) 2021 【c9】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
用于英语-汉语码转换机器翻译的门限卷积序列到基于序列的学习。 NAACL的CALCS 2021 : 26-30 【c8】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
对编码混合印度仇恨语音数据的最新神经网络模型的调查。 火灾 2021 : 67-74 【c7】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
EDIOne@LT-EDI-EACL2021 :带卷积神经网络的预训练变压器,用于希望语音检测。 EACL的LT-EDI 2021 : 86-91 【c6】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
针对混合代码的社会媒体文本,使用联合语言ID和部分语言标记的预训练变换器和CNN模型。 兰普 2021 : 367-374 [i5] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
CMSAOne@德拉维甸-CodeMix-FIRE2020 :社交媒体文本编码混合情感分析的元嵌入和转换模型。 CoRR公司 abs/2101.09004 ( 2021 ) [i4] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
HASOCOne@FIRE-HASOC2020 :使用BERT和多语言BERT模型进行仇恨语音检测。 CoRR公司 abs/2101.09007 ( 2021 ) [i3] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
基于混合神经网络的特征选择模型改进了文本分类吗? CoRR公司 abs/2101.09009 ( 2021 ) [i2] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
用于技术领域识别的多语言预训练变压器和卷积神经网络分类模型。 CoRR公司 abs/2101.09012 ( 2021 ) [i1] 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
使用术语提取程序进行无监督技术领域术语提取。 CoRR公司 abs/2101.09015 ( 2021 ) 2020 【c5】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
HASOCOne@FIRE-HASOC2020 :使用BERT和多语言BERT模型进行仇恨语音检测。 FIRE(工作说明) 2020 : 180-187 【c4】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
CMSAOne@德拉维甸-CodeMix-FIRE2020 :社交媒体文本编码混合情感分析的元嵌入和转换模型。 FIRE(工作说明) 2020 : 第510页至第516页 【c3】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
基于混合神经网络的特征选择模型改进了文本分类吗? 偶像 2020 : 272-280
2010 – 2019
2016 【c2】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
基于卡拉卡依赖的基于LMs和HMM组合的泰卢固语对话行为标记。 CICLing(一) 2016 : 663-674 2015 【c1】 苏曼·道拉格尔 , 拉迪卡·马米迪 :
泰卢固语的半监督对话行为标记。 偶像 2015 : 376-383