نقدم شبكتين نفعي نفعي للتنبؤ بتعقيد الكلمات والعبارات في السياق على نطاق مستمر.كلا النموذجين يستخدم كلا الكلمة والشخصيات إلى جانب ميزات معجمية كمدخلات.يعرض نظامنا نتائج معقولة مع ارتباط بيرسون من 0.7754 في المهمة ككل.نحن نسلط الضوء على قيود هذه الطري
قة في تقييم سياق النص المستهدف بشكل صحيح، واستكشاف فعالية كل من النظم عبر مجموعة من الأنواع.تم تقديم كلا النموذجين كجزء من LCP 2021، والذي يركز على تحديد الكلمات والعبارات المعقدة باعتبارها مهمة تعتمد على السياق، وهي مهمة قائمة على الانحدار.
نحن تصف أنظمة Utfpr المقدمة إلى تنبؤ التعقيد المعجمي المهمة المشتركة في Semeval 2021. إنهم يقومون بتنبؤ التعقيد من خلال الجمع بين الميزات الكلاسيكية، مثل تردد الكلمة، تردد N-Gram، طول الكلمة، وعدد الحواس، مع ناقلات Bert.نحن نختبر العديد من مجموعات ال
ميزات ونماذج تعلم الآلات في تجاربنا وتجد أن ناقلات بيرت، حتى لو لم تكن محسنة للمهمة في متناول اليد، هي مكملة كبيرة للميزات الكلاسيكية.نجد أيضا أن استخدام مبدأ التكوين يمكن أن يساعد في تنبؤ تعقيد العبارة.أنظمتنا تضع 45 من أصل 55 من الكلمات الواحدة والثمانين من أصل 38 للعبارات.
