في هذه الورقة، نقدم أول بيانات مفاجئة متعددة اللغات متاحة للجمهور.جمعنا حوالي 6M أسئلة وأجوبة أزواج من الويب، في 21 لغة مختلفة.على الرغم من أن هذا أكبر بكثير من مجموعات بيانات استرجاع الأسئلة الشائعة الحالية، إلا أنها تأتي مع تحدياتها الخاصة: ازدواجي
ة المحتوى والتوزيع غير المتكافئ للمواضيع.نعتمد إعداد مماثل لاسترجاع مرور كثيف (DPR) واختبار العديد من التشفير BI على هذه البيانات.تكشف تجاربنا أن نموذج متعدد اللغات يعتمد على XLM-Roberta يحقق أفضل النتائج، باستثناء اللغة الإنجليزية.يبدو أن لغات الموارد السفلية تتعلم من بعضها البعض ككلمة متعددة اللغات يحقق MRR أعلى من تلك الخاصة باللغة.يكشف تحليلنا النوعي عن تنشيط النموذج على تغييرات كلمة بسيطة.نحن نطلق علنا علنا DataSet، نموذج، وتدريب البرنامج النصي.
في هذه الورقة نقدم نموذج إكمال رمز التعلم العميق للغة R.نقدم عدة تقنيات لاستخدام الهندسة المعمارية القائمة على نمذجة اللغة في مهمة إكمال التعليمات البرمجية.مع هذه التقنيات، يتطلب النموذج موارد منخفضة، ولكن لا يزال يحقق جودة عالية.نقدم أيضا بيانات تقي
يم لمهمة إتمام لغة ص.تحتوي DataSet لدينا على سياقات استخدام الإكمال التلقائي المتعدد توفر نتائج صحة قوية.DataSet متاحة للجمهور.
وصفنا العمل بالتقدم المحرز في تدريب روبوت بشري لإنتاج ذراع أيقونة وإيماءات الرأس كجزء من تفاعل الحوار الموجه نحو المهام.ينطوي ذلك على تطوير واستخدام مدير حوار متعدد الوسائط لغير الخبراء في البرنامج بسرعة "الروبوت من خلال الكلام والرؤية.باستخدام مدير
الحوار هذا، يتم جمع مقاطع الفيديو من مظاهرات الإيماءات.يتم استخراج مراكز السيارات من مقاطع الفيديو هذه لتحديد مسارات السيارات حيث تستخدم مجموعات من مسارات السيارات لإنتاج إيماءات الروبوت بعد نهج مخاليط غاوسي.تعتبر المناقشة الختامية كيف يمكن استخدام التمثيلات المستفادة لإيماءة الإيماءات من قبل الروبوت، وكيف قد ينضج الإطار في نظام لمعالجة التأسيس اللغوي والتمثيل الدلالي.
البنية القياسية المستخدمة في التعليمات التالية غالبا ما تكافح على تركيبات رواية من الفئة (E.G. التنقل إلى المعالم أو التقاط الأشياء) لاحظت أثناء التدريب.نقترح هندسة معيارية لاتباع تعليمات اللغة الطبيعية التي تصف تسلسلات فرعية متنوعة.في نهجنا، فروع ال
وحدات الفرعية تنفذ كل تعليمات لغة طبيعية لنوع فرعي محدد.يتم اختيار تسلسل من الوحدات النمطية للتنفيذ عن طريق تعلم تقسيم التعليمات والتنبؤ بنوع فرعي لكل شريحة.بالمقارنة مع أساليب التسلسل القياسية وغير المعيارية إلى التسلسل على Alfred، وهي تعليم صعبة بعد المعيار، نجد أن التجديف يحسن التعميم على التراكيب الفرعية الجديدة، وكذلك في البيئات غير المرئية في التدريب.
مجردة نحن ندرس التعلم المستمر لتوليد تعليم اللغة الطبيعي، من خلال مراقبة تنفيذ تعليمات المستخدمين البشري.نحن نركز على سيناريو تعاوني، حيث يقوم النظام على كلا من كل من المهام التي يقوم بها المستخدمون البشريون الذين يستخدمون اللغة الطبيعية.نقارن تنفيذ
المستخدم للحصول على التعليمات التي تم إنشاؤها إلى النظام الأصلي نية كإشارة إلى نجاح النظام في توصيل نيتها.نوضح كيفية استخدام هذه الإشارة لتحسين قدرة النظام على إنشاء تعليمات عبر تعلم الشرط السياقي.في التفاعل مع المستخدمين الحقيقيين، يوضح نظامنا تحسينات دراماتيكية في قدرتها على توليد اللغة بمرور الوقت.
نظرا للمكانة المميزة التي يشغلها التعبير الكتابي في تعليم اللغة الفرنسية لغير الناطقين
بها, سنحاول في هذا المقال اثبات فعالية التقويم البنيوي في تحسين المهارة الكتابية
لطلاب السنة الثانية في قسم اللغة الفرنسية. كما سنحاول أيضا تبيين دور توزيع سلم
التصحيح على الطلاب خلال فترة التدريب و ذلك بإظهار الفرق بين نتيجة طالب اتبع
التقويم البنيوي و نتيجة طالب لم يتبعه.
غيَرت معالجات Intel Atom المتعددة النواة توقعات المستخدمين لفاعلية واداء المعالجات.مع أستهلاك قوي وكلفة اقل, قائدةً تصميم جديد طوَرت انتل عائلة لفاعلية جيدة كفايةَ محققةَ شروط القوة والتسويق المتذايد والقوي
