يهدف السبب السببي إلى التنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية التي قد يكون سببها الإجراءات الملحوظة.ومع ذلك، فإن أساليب المنطق السببية الموجودة تتعامل مع الضغط على مستوى الكلمة.في هذه الورقة، نقترح طريقة التفكير السببية السببية على مستوى الحدث وإظهار استخدام
ها في مهمة توليد التأثير.على وجه الخصوص، نقوم بتكييف أزواج الأحداث التي تمت ملاحظتها في السبب في شبكة سببية حدث، والتي تصف التبعيات السببية.بالنظر إلى جملة مدخلات، يتم استرداد مجموعة فرعية سببية من شبكة السببية الحدث ويتم ترميزها مع آلية اهتمامات الرسم البياني، من أجل دعم التفكير الأفضل للآثار المحتملة.ثم يتم تحديد حدث التأثير الأكثر احتمالا من الفحص الفرعي السببي ويستخدم كإرشادات لتوليد جملة تأثير.تظهر التجارب أن طريقتنا تولد جمل أكثر معقولة من مختلف المنافسين المصممين بشكل جيد.
في هذه الدراسة، نقترح طريقة تعلم الإشراف على الذات التي تطبق تمثيلات معنى الكلمات في السياق من نموذج لغة ملثم مسبقا مسبقا. تعد تمثيلات الكلمات هي الأساس للدلالات المعجمية في السياق وتقديرات التشابه المنصوصية الدلالية غير المرفوعة (STS). تقوم الدراسة
السابقة بتحويل التمثيلات السياقية التي تستخدم تضمين كلمة ثابتة لإضعاف الآثار المفرطة لمعلومات السياقية. على النقيض من ذلك، تستمد الأسلوب المقترح على تمثيلات كلمة معنى في السياق مع الحفاظ على معلومات السياق المفيدة سليمة. على وجه التحديد، تتعلم طريقةنا الجمع بين مخرجات الطبقات المخفية المختلفة التي تستخدم الانتباه عن الذات من خلال التعلم الذاتي الخاضع للإشراف مع كائن تدريب تلقائيا تلقائيا. لتقييم أداء النهج المقترح، أجرينا تجارب مقارنة باستخدام مجموعة من المهام القياسية. تؤكد النتائج أن تمثيلاتنا أظهرت أداء تنافسي مقارنة بسلطة حديثة من الأسلوب لتحويل التمثيلات السياقية للمهام الدلالية المعجمية السياقة وتفوقها على تقدير STS.
ندرس مشكلة تحديد السببية الحدث (ECI) للكشف عن العلاقة السببية بين الحدث تذكر أزواج في النص. على الرغم من أن نماذج التعلم العميق أظهرت مؤخرا الأداء الحديثة من أجل ECI، إلا أنها تقتصر على إعداد الجملة حيث يتم تقديم الحدث أزواج في نفس الجمل. يعالج هذا ا
لعمل هذه المشكلة من خلال تطوير نموذج تعليمي عميق جديد لبيئة المستوى ECI (DECI) لقبول حدث ما بين الجملة. على هذا النحو، نقترح نموذجا أساسيا في الرسم البياني يبني الرسوم البيانية التفاعلية لالتقاط الاتصالات ذات الصلة بين الكائنات المهمة ل DECI في مستندات الإدخال. ثم يتم بعد ذلك استهلاك رسوم الرسوم البيانية للتفاعل من قبل الشبكات التنافسية الرسمية لتعلم التمثيلات المعززة في المستندات للتنبؤ السببية بين الأحداث. يتم تقديم مصادر المعلومات المختلفة لإثراء الرسوم البيانية التفاعلية ل DECI، والتي تتميز بخطاب، بناء الجملة، والمعلومات الدلالية. تظهر تجاربنا الواسعة أن النموذج المقترح يحقق أداء حديثة في مجموعات بيانات قياسية.
الاستدلال السببية هو عملية التقاط علاقة تأثير السبب بين المتغيرات.تركز معظم الأعمال الموجودة على التعامل مع البيانات المنظمة، أثناء التعدين العلاقة السببية بين عوامل البيانات غير المنظمة، مثل النص، أقل فحصا، ولكنها ذات أهمية كبيرة، خاصة في المجال الق
انوني.في هذه الورقة، نقترح إطار الاستدلال السببية المستندة إلى الرسم البياني (GCI) على الرواية، والذي يبني الرسوم البيانية السببية من أوصاف الحقائق دون تورط إنساني كبير ويمكن الاستدلال السببية لتسهيل الممارسين القانونيين لإجراء قرارات مناسبة.نقيم الإطار على مهمة تحدي مهمة غموض مماثلة.تظهر النتائج التجريبية أن GCI يمكن أن تلتقط نفاد الفقراء من أوصاف الحقائق بين رسوم مربكة متعددة وتوفير تمييز قابل للتفسير، وخاصة في إعدادات قليلة.نلاحظ أيضا أن المعرفة السببية الواردة في GCI يمكن حقنها بشكل فعال في شبكات عصبية قوية لتحسين الأداء والتفسيرية.
نحن نعتبر مشكلة استخدام بيانات الرصد لتقدير الآثار السببية للخصائص اللغوية. على سبيل المثال، هل كتابة شكوى تؤدي بأدب إلى وقت استجابة أسرع؟ كم سيزيد مراجعة المنتج الإيجابي المبيعات؟ تتناول هذه الورقة تحديين تقنيا متعلقة بالمشكلة قبل تطوير طريقة عملية.
أولا، نقوم بإضفاء الطابع الرسمي على الكمية السببية ذات الاهتمام باعتباره تأثير نية الكاتب، وإنشاء الافتراضات اللازمة لتحديد ذلك من بيانات الرصد. ثانيا، في الممارسة العملية، لدينا سوى إمكانية الوصول إلى الوكلاء الصاخب للخصائص اللغوية ذات الاهتمام --- E.G. تنبؤات من المصنفين والمعممون. نقترح مقدر لهذا الإعداد وإثبات أن تحيزها يحدنا عند إجراء تعديل للنص. بناء على هذه النتائج، نقدم TextCause، خوارزمية لتقدير الآثار السببية للخصائص اللغوية. تتميز الطريقة (1) بالإشراف البعيد لتحسين جودة الوكلاء الصاخبين، و (2) نموذج لغة مدرب مسبقا (Bert) لضبط النص. نظرا لأن الطريقة المقترحة تفوقت على النهج ذات الصلة عند تقدير تأثير مشاعر مراجعة الأمازون على أرقام المبيعات شبه المحاكاة. أخيرا، نقدم دراسة حالة مطبوعة تحقق في آثار شكوى المداراة بشأن أوقات الاستجابة البيروقراطية.
نظرا لقوتها العظيمة في النمذجة البيانات غير الإقليدية مثل الرسوم البيانية أو الفتحات، فقد فتحت التعلم العميق على تقنيات الرسم البياني (I.E.، Graph Newerations Nearials (GNNS)) باب جديد لحل مشاكل NLP ذات الصلة بالرسوم البيانية الصعبة. لقد شهدت زيادة ا
لمصالح في تطبيق التعلم العميق على تقنيات الرسم البياني إلى NLP، وقد حققت نجاحا كبيرا في العديد من مهام NLP، بدءا من مهام التصنيف مثل تصنيف الجملة، ووضع العلامات الدلالية الدلالية واستخراج العلاقات، إلى مهام التوليد مثل الترجمة الآلية، والسؤال توليد وتلخيص. على الرغم من هذه النجاحات، لا تزال التعلم العميق على الرسوم البيانية ل NLP لا يزال العديد من التحديات، بما في ذلك تحويل بيانات تسلسل النص الأصلي تلقائيا إلى بيانات منظم بياني للغاية، والبيانات المعقدة النمذجة بشكل فعال تتضمن تعيين بين المدخلات المستندة إلى الرسم البياني وبيانات الإخراج غير المنظمة الأخرى تسلسل، الأشجار، وبيانات الرسم البياني مع أنواع متعددة في كل من العقد والحواف. سيتغطي هذا البرنامج التعليمي مواضيع ذات صلة ومثيرة للاهتمام على تطبيق التعلم العميق على تقنيات الرسم البياني إلى NLP، بما في ذلك بناء الرسم البياني التلقائي ل NLP، وتمثيل الرسوم البياني تعلم النماذج القائمة على NLP، والمخططات المتقدمة GNN (على سبيل المثال، Graph2Seq و Graph2Tree و Graph2Graph) ل NLP تطبيقات GNNS في مهام NLP المختلفة (مثل الترجمة الآلية، وتوليد اللغة الطبيعية، واستخراج المعلومات والتحليل الدلالي). بالإضافة إلى ذلك، سيتم تضمين جلسات التدريب العملي للتطبيق العملي لمساعدة الجمهور على زيادة الخبرة العملية في تطبيق GNNS لحل مشاكل NLP الصعبة باستخدام مكتبة المصدر المفتوحة التي تم تطويرها مؤخرا - Graph4NLP، أول مكتبة للباحثين والممارسين لسهولة الاستخدام من GNNS مهام NLP المختلفة.
دفعت الشبكات العصبية العميقة باستمرار الأداء الحديث في معالجة اللغة الطبيعية ويعتبر نهج النمذجة في الواقع في حل مهام NLP المعقدة مثل الترجمة الآلية والتلخيص والرد على السؤال. على الرغم من الفعالية المثبتة للشبكات العصبية العميقة، فإن معرضهم هو سبب رئ
يسي للقلق. في هذا البرنامج التعليمي، سنقدم أعمال البحث في تفسير مكونات الرواية الدقيقة لطراز الشبكة العصبية من وجهات نظر، ط) ترجمة التفسير الدقيقة، والثاني) تحليل السببية. السابق هو فئة من الأساليب لتحليل الخلايا العصبية فيما يتعلق بمفهوم اللغة المطلوب أو مهمة. تدرس الأخير دور الخلايا العصبية وميزات المدخلات في شرح القرارات التي اتخذها النموذج. سنناقش أيضا كيف يمكن لأساليب التفسير وتحليل السببية الاتصال بتثبيته بشكل أفضل لتنبؤ النموذج. أخيرا، سوف نسير إليك من خلال مجموعة أدوات مختلفة تسهل تحليل التفسير والسبابة الراسخة من النماذج العصبية.
غالبا ما تعتمد تحسين التحسينات الأخيرة في الجودة التنبؤية لأنظمة معالجة اللغة الطبيعية على زيادة كبيرة في عدد المعلمات النموذجية. وقد أدى ذلك إلى محاولات مختلفة لضغط هذه النماذج، لكن الطرق الحالية لم تعتبر الاختلافات في القوة التنبؤية للمكونات النموذ
جية المختلفة أو في تعميم النماذج المضغوطة. لفهم العلاقة بين ضغط النموذج وتعميم خارج التوزيع، نحدد مهمة ضغط نماذج تمثيل اللغة بحيث تؤدي الأفضل في إعداد تكيف المجال. نختار معالجة هذه المشكلة من منظور سببي، مما يحاول تقدير متوسط تأثير العلاج (أكل) من مكون نموذجي، مثل طبقة واحدة، في تنبؤات النموذج. يولد مخطط ضغط النموذج الموجه المقترح الخاص بنا (AMOC)، العديد من المرشحين النموذجيين، يختلف عن طريق المكونات النموذجية التي تمت إزالتها. ثم، نقوم بتحديد أفضل المرشح من خلال نموذج الانحدار الشديد الذي يستخدم أكلت للتنبؤ بالأداء المتوقع على المجال المستهدف. تفوق AMOC على خطوط أساسية قوية على العشرات من أزواج المجال عبر ثلاثة مهام تمييز نصية وتسلسل
يعتبر مبدأ السببية من أهم المبادئ الفلسفية و العلمية التي لعبت دوراً أساسياً في تطور عملية البحث العلمي و المعرفي ، فمنذ بداية التفكير الفلسفي حاول الفلاسفة الأوائل البحث عن العلل الأولى للكون و عن الأسباب الحقيقية الكامنة وراء الظواهر و الحوادث في ا
لكون ، و بالتالي ساعد مبدأ السببية على تقديم رؤية عامة و شاملة عن الكون حيث أقر أن الطبيعة تخضع لقوانين ثابتة و أن الظواهر تنتظم وفق نظام معين و إن تتابع هذه الظواهر يرتبط بأنظمة ذات قوانين و ارتباطات سببية محددة .
و مع تطور العلم و المعرفة في العصر الحديث أصبح واضحاً للعلماء و المفكرين أن العقل لا يصل إلى القوانين إلا من خلال مجموعة من المبادئ و منها مبدأ السببية ، فالتجربة العلمية تدل على أن الظواهر ترتبط ببعضها ارتباط العلة بالمعلول ، و هذا ما يعبر عنه قانون العلية و على أساسه يتم الوصول إلى القوانين العامة التي تحكم العلاقات بين الظواهر المترابطة ، و في ظل النظرية السببية نشأت العديد من المفاهيم الفلسفية و العلمية ذات الارتباط الوثيق بمبدأ السببية كمفهوم الضرورة و الحتمية و اللاحتمية التي أدت إلى نشوء العديد من المذاهب الفلسفية و التيارات العلمية التي قدمت إسهامات علمية و معرفية متعددة من خلال النظريات و الإشكاليات التي بحثت فيها .
هدفت هذه الدراسة إلى اختبار العلاقة بين مكونات الحرية الاقتصادية و الحريات السياسية في (6) دول عربية من مجموعة (MENA) خلال الفترة (2006ــــ2015)، و ذلك بالاعتماد أولاً على دراسة و استعراض التيارات الفكرية و الدراسات التجريبية التي تناولت العلاقة الار
تباطية فيما بينهما، و ثانياً على دراسة قياسية ترتكز على بيانات (Panel Data)، و تقوم على تقدير معلمات النموذج ــ بعد إجراء اختبارات الاستقرارية و السكون لهذه البيانات ــ وفق نموذج الآثار الثابتة (FEM) الذي تم اختياره بالاعتماد على القيمة الاحتمالية لــ (F-Statistique) لاختبار (Wald).
