AplikaceAplikace
Nastavení

Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

Odkaz na výstup diff

Obě strany předchozí revizePředchozí verze
Následující verze		Předchozí verze
wiki:user:jirimilicka [2025/07/10 19:21] – [2024] jirimilickawiki:user:jirimilicka [2025/10/20 11:26] (aktuální) – [Preprinty] jirimilicka
Řádek 16: Řádek 16:
     *korpusová  lingvistika     *korpusová  lingvistika
     *kvantitativní lingvistika     *kvantitativní lingvistika
-    *arabština+    *čeština, arabština
  
  
Řádek 22: Řádek 22:
  
 ==== Preprinty ==== ==== Preprinty ====
-  * Milička, J., Marklová, A., Drobil, O., & Pospíšilová, E. (2025). Humans can learn to detect AI-generated texts, or at least learn when they can't. arXiv preprint arXiv:2505.01877. https://arxiv.org/abs/2505.01877 
   * Marklová, A., Milička, J., Ryvkin, L., Lacková Bennet, Ľ., & Kormaníková, L. (2025). Iconicity in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2501.05643. https://arxiv.org/abs/2501.05643   * Marklová, A., Milička, J., Ryvkin, L., Lacková Bennet, Ľ., & Kormaníková, L. (2025). Iconicity in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2501.05643. https://arxiv.org/abs/2501.05643
-  * Milička, J., Marklová, A., Láznička, M., Diatka, V., Bednářová, H., Matela, J., & Škrabal, M. (2025, January 7). Sources of Intelligibility of Distant Languages: An Empirical Study. https://doi.org/10.31219/osf.io/sk9hw 
-  * Milička, J. (2024). Simple stochastic processes behind Menzerath’s Law. arXiv [Cs.CL]. http://arxiv.org/abs/2409.00279 
   * Milička, J. (2024). Theoretical and Methodological Framework for Studying Texts Produced by Large Language Models. arXiv [Cs.CL]. http://arxiv.org/abs/2408.16740   * Milička, J. (2024). Theoretical and Methodological Framework for Studying Texts Produced by Large Language Models. arXiv [Cs.CL]. http://arxiv.org/abs/2408.16740
  
  
 ==== 2025 ==== ==== 2025 ====
-  * Waclawičová, M., Milička, J., & Škrabal, M. (2025, June). Co je v ČNK nového XIV. //Korpus – gramatika – axiologie (31)//. [[https://doi.org/10.58756/k31255546]]. +  * Milička, J., Marklová, A., Drobil, O., & Pospíšilová, E. (2025). Learning to detect AI texts and learning the limits. PloS one, 20(10), [[https://doi.org/10.1371/journal.pone.0333007|e0333007]]. 
 +  * Milička, J. (2025). Simple stochastic processes behind Menzerath’s Law. In A. Pawłowski, S. Embleton, J. Mačutek, & A. Xanthos (Eds.), //Mathematical Modelling in Linguistics and Text Analysis: Theory and applications// (pp. 43–59). Amsterdam: John Benjamins. [[https://www.benjamins.com/catalog/cilt.370.04mil]] Preprint available at [[http://arxiv.org/abs/2409.00279]]. 
 +  * Milička, J., Marklová, A., Láznička, M., Diatka, V., Bednářová, H., Matela, J., & Škrabal, M. (2025). Sources of Intelligibility of Distant Languages: An Empirical Study. //Language and Speech, 0(0)//. [[https://doi.org/10.1177/00238309251345952]]
 ==== 2024 ==== ==== 2024 ====
   * Milička, J., Marklová, A., VanSlambrouck, K., Pospíšilová, E., Šimsová, J., Harvan, S., & Drobil, O. Large language models are able to downplay their cognitive abilities to fit the persona they simulate. //Plos one, 19(3), [[https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0298522|e0298522]]//.   * Milička, J., Marklová, A., VanSlambrouck, K., Pospíšilová, E., Šimsová, J., Harvan, S., & Drobil, O. Large language models are able to downplay their cognitive abilities to fit the persona they simulate. //Plos one, 19(3), [[https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0298522|e0298522]]//.

Historie: • ud • prehled_pojmu • oral • problemy_morfologie • vaclavcvrcek • uvod • problemy_tokenizace • eebo • jirimilicka • jirimilicka