Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Hungarian Sentence Analysis Learning Application with Transformer Models
Naziv: Hungarian Sentence Analysis Learning Application with Transformer Models
Autori: Toth, Noemi Evelin; Oszko, Beatrix; Yang, Zijian Gyozo
Godina: 2025
Publikacija: ACTA CYBERNETICA
ISSN: 0324-721X Acta Cybernetica (Hungary) Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 27 br. 1 str. 83-91
DOI: 10.14232/actacyb.307878
WoS-ID: 001472575200001
Scopus-ID: 2-s2.0-105001713688
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/995052
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
23M23 - Međunarodni časopis kategorije M23

2
SCOPUSTM
2
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.