يشكل جيل النص المخصب المعرفي تحديات فريدة من نوعها في النمذجة والتعلم، مما يدفع البحوث النشطة في العديد من الاتجاهات الأساسية، بدءا من النمذجة المتكاملة للتمثيل العصبي والمعلومات الرمزية في الهياكل التسلسلية / الهرمية / الهرمية، والتعلم دون إشراف مبا
شر بسبب تكلفة الهيكلالتعليق التوضيحي، والتحسين الفعال والاستدلال مع قيود هائلة وعالمية، على أساس اللغة على طرائق متعددة، والمنطق الاسليمي مع المعرفة المنطقية الضمنية ومعرفة الخلفية.في هذا البرنامج التعليمي، سنقدم خريطة طريق لتشكيل الأساليب الحديثة لمعالجة هذه التحديات في هذه المشكلة المتطورة.سنغمر عميقا في مكونات تقنية مختلفة: كيفية تمثيل المعرفة، وكيفية إطعام المعرفة في نموذج الجيل، وكيفية تقييم نتائج الجيل، وما هي التحديات المتبقية؟
الإجابة السؤالية (QA) هي واحدة من أكثر المهام التحدي والآثار في معالجة اللغة الطبيعية.ومع ذلك، ركزت معظم الأبحاث في ضمان الجودة على النطاق المفتوح أو الأبدية في حين أن معظم تطبيقات العالم الواقعي تعامل مع مجالات أو لغات محددة.في هذا البرنامج التعليمي
، نحاول سد هذه الفجوة.أولا، نقدم معايير قياسية في مجال QA متعدد اللغات متعددة اللغات.في كل من السيناريوهين، نناقش النهج الحديثة التي تحقق أداء مثير للإعجاب، تتراوح من التعلم من تحويل صفرية إلى التدريب خارج الصندوق مع أنظمة QA المجال المفتوحة.أخيرا، سنقدم مشاكل بحثية مفتوحة أن أجندة الأبحاث الجديدة تشكل مثل التعلم متعدد المهام، وتعلم التحويل عبر اللغات، وتكييف المجال وتدريب نماذج لغة متعددة اللغات المدربة مسبقا مسبقا.
