نحن تصف عروضنا إلى الطبعة السادسة من المهمة المشتركة للتطبيقات الاجتماعية للتطبيقات الصحية (SMM4H).شارك فريقنا (ognlp) في المهمة الفرعية: تصنيف تغريدات القضايا المحتملة للإبلاغ عنها الذاتي (المهمة 5).بالنسبة لتقديم طلباتنا، عملنا أنظمة بناء على نماذج
المحولات التراجع التلقائي (XLNET) والترجمة الخلفية لموازنة DataSet.
لترجيل اللغة المنطوقة إلى المتوسطة المكتوبة، تمكن معظم الحروف الهجائية قاعدة صوتية لا لبس فيها.ومع ذلك، فقد نأت بعض أنظمة الكتابة أنفسهم من هذا المفهوم البسيط والعمل القليل من العمل في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على قياس المسافة.في هذه الدراسة، نستخ
دم نموذج شبكة عصبي اصطناعي (آن) لتقييم الشفافية بين الكلمات المكتوبة ونطقها، وبالتالي تسميته تقدير الشفافية الذاتية مع آن (Oteann).بناء على مجموعات البيانات المستمدة من قواميس ويكيميديا، ندربنا هذا النموذج واختبر هذا النموذج لتسجيل النسبة المئوية للتنبؤات الخاطئة في مهام الترجمة من PhoneMe-to-grapheme و grapheme-to-phoneme.كانت الدرجات التي تم الحصول عليها على 17 تقييدا تتماشى مع تقديرات الدراسات الأخرى.ومن المثير للاهتمام، أن النموذج قدم أيضا نظرة ثاقبة أخطاء نموذجية مصنوعة من المتعلمين الذين ينظرون فقط في الحكم الصوتي في القراءة والكتابة.
