يمكن أن أنظمة البحث عن المحادثة الناجحة تجربة تسوق طبيعية وتكيفية وتفاعلية لعملاء التسوق عبر الإنترنت. ومع ذلك، فإن بناء هذه الأنظمة من الصفر تواجه تحديات الكلمة الحقيقية من كل من مخطط المنتج / المعرفة غير الصحيحة ونقص بيانات حوار التدريب. في هذا الع
مل، نقترح أولا Convechearch، ونظام بحث محادثة نهاية إلى نهاية يجمع عميقا من نظام الحوار مع البحث. إنه يرفع ملف تعريف النص لاسترداد المنتجات، وهو أكثر قوة ضد مخطط / معرفة المنتج غير الكاملة مقارنة باستخدام سمات المنتج وحدها. ثم نتطلع إلى عدم وجود تحديات البيانات من خلال اقتراح نهج نقل الكلام الذي يولد كلام الحوار باستخدام مربع الحوار الحالي من المجالات الأخرى، والاستفادة من بيانات سلوك البحث من تجارة التجزئة الإلكترونية. مع نقل الكلام، نقدم مجموعة بيانات جديدة للبحث عن محادثة للتسوق عبر الإنترنت. تبين التجارب أن طريقة نقل الكلام لدينا يمكن أن تحسن بشكل كبير من توفر بيانات الحوار التدريبية دون تحديد مصادر الحشد، وتفوق نظام البحث عن المحادثة بشكل كبير على أفضل خط الأساس اختباره.
تعتبر إساءة استخدام الإنترنت مشكلة مجتمعية مهمة في عصرنا. يواجه ملايين مستخدمي الإنترنت المضايقات والعنصرية والهجمات الشخصية وأنواع أخرى من سوء المعاملة عبر مختلف المنصات. يمكن أن تكون الآثار النفسية للإيذاء على الأفراد عميقة ودائمة. وبالتالي، خلال ا
لسنوات القليلة الماضية، كان هناك جهد بحثي كبير نحو الكشف الآلي للكشف عن اللغة المسيئة في مجال NLP. في ورقة الموضع هذه، نناقش الدور الذي يلعبه نمذجة المستخدمين والمجتمعات عبر الإنترنت في اكتشاف إساءة الاستخدام. على وجه التحديد، نقوم بمراجعة وتحليل حالة الأساليب الفنية التي ترفض معلومات المستخدم أو المجتمع لتعزيز فهم اللغة والكشف عن اللغة المسيئة. ثم نستكشف التحديات الأخلاقية المتمثلة في دمج معلومات المستخدم والمجتمع، ووضع اعتبارات لتوجيه البحوث المستقبلية. أخيرا، نتعلم موضوع الشرح في الكشف عن اللغة المسيئة، واقتراح خصائص يجب أن تهدف طريقة تفسير إلى إظهارها. نحن تصف كيف يمكن للمستخدم والمعلومات المجتمعية تسهيل تحقيق هذه الخصائص ومناقشة التشغيل الفعال للتفسير في ضوء العقارات.
نقدم أول كائن مشروح للتحليل متعدد اللغات من البنات غير العادلة المحتملة في شروط الخدمة عبر الإنترنت.تشتمل مجموعة البيانات على ما مجموعه 100 عقد، تم الحصول عليها من 25 وثيقة مشروح في أربع لغات مختلفة: الإنجليزية والألمانية والإيطالية والبولندية.لكل عق
د، يتم تفاح البنود غير العادلة للمستهلك، لتسع فئات غير ظلم مختلفة.نظهر كيف يمكن استخدام تقنية الإسقاط التوضيحي بسيطة ولكنها فعالة استنادا إلى مدماج الجملة لإجراء التعليقات التوضيحية تلقائيا عبر اللغات.
يمكن أن تساعد تقنيات توصيات الأخبار المستخدمين على منصات الأخبار للحصول على معلومات الأخبار المفضلة لديهم. تعتمد معظم طرق توصيات الأخبار الحالية على بيانات سلوك المستخدم المخزنة مركزيا لتدريب نماذج وخدمة المستخدمين. ومع ذلك، فإن بيانات المستخدم عادة
ما تكون حساسة خصوصية عالية، وتخزينها مركزيا في منصة الأخبار قد تثير مخاوف الخصوصية والمخاطر. في هذه الورقة، نقترح إطار توصية أخبار موحدة، والتي يمكن أن تستخدم بيانات المستخدم المخزنة محليا في عملاء المستخدمين لتدريب النماذج وخدمة المستخدمين بطريقة محافظة الخصوصية. بعد النموذج المستخدمة على نطاق واسع في أنظمة التوصية في العالم الحقيقي، يحتوي إطار عملنا على مرحلة للجيل الأخبار المرشح (I.E.، استدعاء) ومرحلة لترتيب الأخبار المرشح (أي، الترتيب). في مرحلة الاستدعاء، يتعلم كل عميل محليا تمثيلات فائدة متعددة من الأخبار النقر باهتمامات المستخدم النموذجية الشاملة. تم تحميل هذه التمثيلات إلى الخادم لاستدعاء أخبار المرشحين من تجمع أخبار كبير، والتي يتم توزيعها بشكل إضافي على عميل المستخدم في مرحلة الترتيب لعرض الأخبار المخصص. بالإضافة إلى ذلك، نقترح طريقة Decomposer-Decomposer-Decomposer مع ضوضاء الاضطرابات لتحسين حماية معلومات المستخدم الخاصة المشفرة في تمثيلات اهتمام المستخدم. علاوة على ذلك، فإننا نتدرب بشكل تعاوني في تذكر نماذج الترتيب والترتيب على البيانات اللامركزية في عدد كبير من عملاء المستخدمين بطريقة الحفاظ على الخصوصية. تبين التجارب في مجموعات بيانات الأخبار الحقيقية في العالم أن طريقتنا يمكن أن تفوق أساليب خط الأساس وتحمي خصوصية المستخدم بشكل فعال.
تتيح العديد من أنظمة المراسلة الحديثة الاتصالات النصية سريعة ومتزامنة بين العديد من المستخدمين. تسلسل الرسائل الناتجة يخفي بنية أكثر تعقيدا في محادثات فرعية مستقلة متشابكة مع بعضها البعض. يشكل هذا تحديا لأي مهمة تهدف إلى فهم محتوى سجلات الدردشة أو جم
ع المعلومات منها. تتمثل القدرة على فك هذه المحادثات بعد ذلك بمثابة نجاح العديد من المهام المصب مثل التلخيص والإجابة على الأسئلة. يتم استخدام المعلومات المهيكلة المصاحبة للنص مثل بدوره المستخدم، يذكر المستخدم، الطوابع الطوابع الطوابع الطوابع الطوابع الطوابع الطوابع الطوابع الطوابع الزمنية، كإجراء يقدم من قبل المشاركين أنفسهم الذين يحتاجون إلى اتباع المحادثة ويبضاهم مهمين للإجراءات. تعد DAG-LSTMS، وتعميم الأشجار LSTMS التي يمكن أن تتعامل مع تبعيات أنديكليكوس الموجهة، وسيلة طبيعية لإدماج هذه المعلومات وطبيعتها غير المتسلسلة. في هذه الورقة، نطبق DAG-LSTMS بمهمة محادثة محادثة المحادثة. نحن نقوم بإجراء تجاربنا على مجموعة بيانات أوبونتو IRC. نظرا لأن النموذج الجديد الذي نقترحه يحقق حالة الوضع الفني في مهمة استعادة العلاقات الردية وتنافسية على مقاييس المنظمات الأخرى.
توفر معالجة اللغة الطبيعية رؤى جديدة في بيانات اللغة عبر جميع التخصصات والمجالات تقريبا، وتتيح لنا التأكيدات و / أو تحدي المعرفة الموجودة.الحواجز الأساسية لتوسيع مشاركة هذه الأدوات البحثية الجديدة واستخدامها هي، أولا، عدم وجود مهارات الترميز في الطلا
ب عبر K-16، وفي السكان ككل، وثانيا، عدم وجود معرفة بكيفية أساليب NLPأن تستخدم للإجابة على أسئلة الاهتمام التأديبي خارج اللغويات و / أو علوم الكمبيوتر.لتوسيع نطاق المشاركة في NLP وتحسين محو الأمية NLP، أدخلنا أداة قائمة على شبكة الإنترنت أداة جديدة تسمى معالجة اللغة الطبيعية 4 جميعها (NLP4ALL).الغرض المقصود من NLP4ALL هو مساعدة المعلمين على تسهيل التعلم مع NLP وحولها، من خلال توفير واجهات سهلة الاستخدام لأساليب NLP والبيانات والتحليلات، مما يجعل من الممكن للمبرمجين غير المبتدئين تعلم مفاهيم NLP بشكل تفاعلي.
في هذه الورقة، نقدم دورة جديدة مفتوحة مفتوحة على الإنترنت على معالجة اللغة الطبيعية، وتستهدف الطلاب غير الإنجليزيين.تستمر الدورة 12 أسبوعا، كل أسبوع يتكون من محاضرات وجلسات عملية واعتيادات مسابقة.ثلاثة أسابيع من أصل 12 تليها الاعتمادات الترميز على غر
ار Kaggle.حدة الدورة لدينا لخدمة أغراض متعددة: (ط) العائلة الطلاب مع المفاهيم الأساسية والأساليب في NLP، مثل نمذجة اللغة أو تمثيلات الكلمة أو الكلمة، (II) إظهار أن التطورات الحديثة، بما في ذلك النماذج القائمة على المحولات المدربة مسبقا، هيبناء على هذه المفاهيم؛(3) تقديم هياكنا للحصول على معظم التطبيقات الحقيقية الأكثر طلبا، (3) تطوير مهارات عملية لمعالجة النصوص بلغات متعددة.تم إعداد الدورة المسجلة وتسجيلها خلال عام 2020 وحتى الآن تلقت ردود فعل إيجابية.
تزايد الاعلانات التجارية الممولة والغير ممولة للمنتجات الطبية أدى الى تزايد شراء المنتجات الطبية هذه دون اللجوء الى استشارة طبيب أو صيدلاني والاعتماد على ما ذكر في هذه الاعلانات، وتركز هذه الدراسة على مدى تأثير هذه الاعلانات على الأفراد في استخدام هذ
ه المنتجات دون استشارة أهل الاختصاص.
الهدف من الدراسة: تركز هذه الدراسة على تحسين الفهم وزيادة الوعي حول استخدام المنتجات الطبية بالاعتماد على الدعايات لها ولمعرفة نسبة انتشار هذه الظاهرة في فلسطين. ولمعرفة الأسباب التي تدفع الأفراد لاستخدام منتجات طبية عبر الانترنت، مدى الاستخدام، ومصادر الحصول على نصيحة لتجربة المنتجات عبر الانترنت بالإضافة لدراسة العوامل التي تدفع الأفراد لممارسة هذه السلوكيات مثل الجنس، العمر، المعرفة الطبية الدوائية من عدمها.
طريقة البحث: تمت الدراسة باستخدام استبيان تم تحضيره باللغة العربية وتم توزيعه على 700 طالب وطالبة من مختلف التخصصات وجميع السنوات الدراسية من جامعات فلسطين، جامعة النجاح الوطنية، جامعة القدس-أبو ديس وجامعة بيت لحم. تم توزيع وتجميع العينات خلال فترة 3 شهور متتالية من شهر تشرين الثاني لعام 2019 حتى شهر كانون الثاني لعام 2020. تم جمع البيانات واحصائها وتحليلها وتلخيصها باستخدام البرنامج الاحصائي نسخة25.
النتائج: نسبة المشاركين بتعبئة الاستبيان من أصل 700 هم 93%. 57.5% من فئة الشباب (20-29 عام)، (87.6%) من الاناث، (57.4%) من دارسي التخصصات الطبية، ومن أهم الأسباب التي دفعتهم لاستخدام الانترنت، (50.4%) بهدف توفير الوقت، (49.8%) لتوفير المال –بدل استشارة طبيب-. (65.7%) من المشاركين بالبحث استخدموا المنتجات الطبية دون استشارة طبية، (29.6%) من مستخدمي المنتجات الطبية عبر الانترنت لم تصلهم تعليمات لكيفية استخدام المنتجات وحصول مضاعفات جانبية اثر استخدامها، (35.3%) من المستخدمين استخدموا المنتجات على ثقة تامة بما قيل لهم بالإعلان، ( 65.3%) لجأوا الى لاانترنت للبحث عن هذه المنتجات وكيفية استخدامها. (32.9%) من المشاركين يقضون أكثر من 6 ساعات يوميا على الانترنت ووسائل التواصل، (94.2%) كانوا يرون اعلانات ممولة لمنتجات طبية خلال تصفحهم وسائل التواصل. (45.3%) من المشاركين جربوا هذه المنتجات بسبب الانترنت والصفحات على وسائل التواصل، (16.7%) من الاعلانات الممولة. المنتجات الأكثر استخاما كانت منتجات البشرة بنسبة (76.7%)، ثم منتجات الشعر بنسبة (72.2%)، ثم الفيتامينات بنسبة (58.8%). الشكل الصيدلاني الأكثر استخداما هو الكريمات والدهون بنسبة (71.3%)، (54.7%) من مستخدمي المنتجات الطبية أعادوا هذه التجربة مرة أخرى. (64.1%) من المشاركين وصفوا تجربتهم للمنتجات عبر الانترنت بأنها تجربة "سيئة" وغير صحية، (50.9%) من المستخدمين واجهوا اثار جانبية للمنتجات، (33.6%) من المشاركين توقفوا عن استخدام المنتجات التي اشتروها بسبب مواجهة الاثار الجانبية.
الخاتمة: استخدام المنتجات الطبية عبر الانترنت دون اللجوء الى استشارة طبية يعتبر شائع لفئة الشباب في فلسطين، وهذا يساهم في زيادة المشاكل الصحية، ولمعالجة وتخفيف ومحاولة منع هذه السلوكيات لتخفيف الاضرار نؤكد على دور وأهمية استشارة أهل الاختصاص وزيادة الوعي بين الناس عن أضرار هذه المنتجات.
هدفت هذه الدِّراسة إِلى تحديد دور التسويق المباشر بأدواته (البريد المباشر، الإنترنت، الكاتالوج، الهاتف) في تحسين رضا العملاء في جامعة تشرين في محافظة اللَّاذقيَّة, اتَّبع الباحث المنهج الوصفي التحليلي في دراسته, ومجموعة طرائق منها الاعتماد على البيان
ات الثَّانوية, والأوليَّة من خلال استبانة تمَّ تصميمها, وتمَّ توزيعها على (179) مبحوث, استرد منها (175), وكانت (171) استبانة صالحة للتَّحليل, وتكوَّن مجتمع البحث من عملاء جامعة تشرين في محافظة اللاذقية. وقد خلصت الدِّراسة إلى وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين أبعاد التسويق المباشر (البريد المباشر، الإنترنت، الكاتالوج، الهاتف) ورضا العملاء. وبلغ متوسّط إجابات أفراد العيّنة لمتغيّر البريد المباشر 2.41، وهو يدلّ على أنّ الجامعة لا ترسل عروض خدماتها للعملاء عن طريق البريد المباشر، وأن الجامعة لا ترسل عروضها للعملاء الحاليين فقط، وأنّ الجامعة لا تقوم بصياغة الرسائل البريدية (العروض التسويقية) بصفة شخصية، وأنّ معدلات الاستجابة ليست عالية جداً من جراء استخدام البريد المباشر.
مع الصحة العقلية كملم مشكلة في NLP، يدور الجزء الأكبر من الأدب المعاصر حول بناء نماذج تنبؤات أمرية أفضل. كان البحث التركيز على تحديد مجموعات المناقشة في مجتمعات الصحة العقلية عبر الإنترنت محدودا نسبيا. علاوة على ذلك، نظرا لأن المنهجيات الأساسية المست
خدمة في هذه الدراسات تتفق بشكل أساسي مع نماذج تعليم الآلة التقليدية والأساليب الإحصائية، فإن نطاق إدخال تمثيلات الكلمات السياقية لموضوع استخراج الموضوع والشيء من المجتمعات الصحية العقلية عبر الإنترنت مفتوحة. وهكذا، في هذا البحث، نقترح تمثيل موضوعي عميق مدعوم، وهي تقنية تمثيل بيانات رواية تستخدم ABLENCODERS لجمع بين المدينات السياقية العميقة مع المعلومات الموضعية، وتوليد تمثيلات قوية للتجميع النصي. التحقيق في الخطاب Reddit على اضطراب ما بعد الصدمة الاضطرابات (PTSD) واضطراب الإجهاد بعد الصدمة المعقدة (C-PTSD)، ونحن نرفض المجموعات المواضيعية التي تمثل المواضيع والسمات الكامنة التي تمت مناقشتها في Subretits R / PTSD و R / CPTSD. علاوة على ذلك، نقدم أيضا تحليلا نوعيا وتوصيف كل كتلة، وكشف مواضيع الخطاب السائدة.
