في تصنيف النص عبر اللغات، يطلب من أن البيانات التدريبية الخاصة بمهام المهام في لغات مصدر عالية الموارد متوفرة، حيث تكون المهمة مطابقة لتلك لغة مستهدفة منخفضة الموارد. ومع ذلك، يمكن أن يكون جمع هذه البيانات التدريبية غير ممكنة بسبب تكلفة العلامات وخصا
ئص المهام ومخاوف الخصوصية. تقترح هذه الورقة حل بديل يستخدم فقط تضييق كلمة مهمة من المهام لغات الموارد عالية الموارد وقواميس ثنائية اللغة. أولا، نبني رسم بياني غير متجانس (DHG) من القواميس ثنائية اللغة. هذا يفتح إمكانية استخدام الشبكات العصبية الرسم البيانية للتحويل عبر اللغات. التحدي المتبقي هو عدم تجانس DHG لأنه يتم النظر في لغات متعددة. لمعالجة هذا التحدي، نقترح شبكة عصبية غير متجانسة مقرها القاموس (Dhgnet) التي تعالج بفعالية عدم تجانس DHG بشكل فعال بمقدار تجميعتين، وهي مجامعات على مستوى الكلمة ومستوى اللغة. توضح النتائج التجريبية أن أسلوبنا تفوق النماذج المحددة على الرغم من أنها لا تصل إلى كورسا كبيرة. علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي ذلك بشكل جيد على الرغم من أن القواميس تحتوي على العديد من الترجمات غير الصحيحة. تتيح قوتها لاستخدام مجموعة واسعة من القواميس مثل القاموس المصنوع تلقائيا وقاموس التعيد الجماعي، وهو أمر مناسب لتطبيقات العالم الحقيقي.
يقلل اعتراف الكيان المسمى بشكل مسمى (DS-NER) بكفاءة تكاليف العمالة بل في الوقت نفسه يعاني من ضوضاء الملصقات بسبب الافتراض القوي للإشراف البعيد.عادة ما تشتمل الحالات المسماة بشكل خاطئ على أرقام التعليقات التوضيحية غير المكتملة وغير الدقيقة، في حين أن
معظم أعمال Denoising السابقة تشعر بالقلق فقط بنوع من الضوضاء وتفشل في استكشاف معلومات مفيدة بالكامل في مجموعة التدريب.لمعالجة هذه المشكلة، نقترح نماذج تعليمية قوية تسمى التعلم التعاوني الذاتي التعاونية (SCDL)، والتي تدرب بشاشات اثنين من شبكات الطلاب المعلمين بطريقة منفعة متبادلة لتنفيذ مصفاة التسمية الصاخبة بشكل متكرر.تم تصميم كل شبكة لاستغلال ملصقات موثوقة عبر Denoising الذاتي، ويتواصل شبكتان مع بعضهما البعض لاستكشاف التعليقات التوضيحية غير الموثوق بها من خلال تنظيم تعاوني.نتائج تجريبية واسعة النطاق على خمسة مجموعات بيانات حقيقية عالمية توضح أن SCDL متفوقة على طرق DS-NER DENOSION حول DS-NER.
