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The language of proteins: NLP, machine learning & protein sequences
The language of proteins: NLP, machine learning & protein sequences
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The language of proteins: NLP, machine learning & protein sequences

Ofer, Dan ; Brandes, Nadav ; Linial, Michal

Computational and structural biotechnology journal, 2021-01, Vol.19, p.1750-1758 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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Post-hoc Interpretability for Neural NLP: A Survey
Post-hoc Interpretability for Neural NLP: A Survey
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Post-hoc Interpretability for Neural NLP: A Survey

Madsen, Andreas ; Reddy, Siva ; Chandar, Sarath

ACM computing surveys, 2023-08, Vol.55 (8), p.1-42 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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A Survey of Adversarial Defenses and Robustness in NLP
A Survey of Adversarial Defenses and Robustness in NLP
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A Survey of Adversarial Defenses and Robustness in NLP

Goyal, Shreya ; Doddapaneni, Sumanth ; Khapra, Mitesh M. ; Ravindran, Balaraman

ACM computing surveys, 2023-07, Vol.55 (14s), p.1-39, Article 332 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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Absorção das tarefas de processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI): uma revisão da literatura para tangibilização do uso de NLP pela CI
Absorção das tarefas de processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI): uma revisão da literatura para tangibilização do uso de NLP pela CI
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Absorção das tarefas de processamento de Linguagem Natural (NLP) pela Ciência da Informação (CI): uma revisão da literatura para tangibilização do uso de NLP pela CI

Falcão, Luander Cipriano de Jesus ; Lopes, Brenner ; Souza, Renato Rocha

Em Questão, 2022-01, Vol.28 (1), p.13-34 [Periódico revisado por pares]

Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Faculdade de Biblioteconomia e Comunicação

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15
Deep learning for Arabic NLP: A survey
Deep learning for Arabic NLP: A survey
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Deep learning for Arabic NLP: A survey

Al-Ayyoub, Mahmoud ; Nuseir, Aya ; Alsmearat, Kholoud ; Jararweh, Yaser ; Gupta, Brij

Journal of computational science, 2018-05, Vol.26, p.522-531 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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A Survey on Bias in Deep NLP
A Survey on Bias in Deep NLP
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A Survey on Bias in Deep NLP

Garrido-Muñoz , Ismael ; Montejo-Ráez , Arturo ; Martínez-Santiago , Fernando ; Ureña-López , L. Alfonso

Applied sciences, 2021-04, Vol.11 (7), p.3184 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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State-of-the-art augmented NLP transformer models for direct and single-step retrosynthesis
State-of-the-art augmented NLP transformer models for direct and single-step retrosynthesis
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State-of-the-art augmented NLP transformer models for direct and single-step retrosynthesis

Tetko, Igor V ; Karpov, Pavel ; Van Deursen, Ruud ; Godin, Guillaume

Nature communications, 2020-11, Vol.11 (1), p.5575-11, Article 5575 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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A Metrological Perspective on Reproducibility in NLP
A Metrological Perspective on Reproducibility in NLP
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A Metrological Perspective on Reproducibility in NLP

Belz, Anya

Computational linguistics - Association for Computational Linguistics, 2022-12, Vol.48 (4), p.1125-1135 [Periódico revisado por pares]

One Broadway, 12th Floor, Cambridge, Massachusetts 02142, USA: MIT Press

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mmPose-NLP: A Natural Language Processing Approach to Precise Skeletal Pose Estimation Using mmWave Radars
mmPose-NLP: A Natural Language Processing Approach to Precise Skeletal Pose Estimation Using mmWave Radars
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mmPose-NLP: A Natural Language Processing Approach to Precise Skeletal Pose Estimation Using mmWave Radars

Sengupta, Arindam ; Cao, Siyang

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2023-11, Vol.34 (11), p.8418-8429

United States: IEEE

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20
Transcription factor module NLP–NIGT1 fine-tunes NITRATE TRANSPORTER2.1 expression
Transcription factor module NLP–NIGT1 fine-tunes NITRATE TRANSPORTER2.1 expression
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Transcription factor module NLP–NIGT1 fine-tunes NITRATE TRANSPORTER2.1 expression

Ueda, Yoshiaki ; Yanagisawa, Shuichi

Plant physiology (Bethesda), 2023-11, Vol.193 (4), p.2865-2879 [Periódico revisado por pares]

US: Oxford University Press

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