في حين أن الشبكات العصبية موجودة في كل مكان من المحللين الدلالي الحديث، فقد تبين أن معظم النماذج القياسية تعاني من خسائر أداء مثيرة عند مواجهة بيانات تكوين خارج التوزيع (OOD).في الآونة الأخيرة، تم اقتراح العديد من الطرق لتحسين التعميم التركيبي في الت
حليل الدلالي.في هذا العمل، نركز بدلا من ذلك على مشكلة الكشف عن أمثلة تكوين OOD مع المحللين الدلالي العصبي، والتي لم يتم التحقيق فيها من قبل.نحن نحقق في العديد من الطرق القوية ولكنها بسيطة للكشف عن ood بناء على عدم اليقين التنبؤية.توضح النتائج التجريبية أن هذه التقنيات تؤدي بشكل جيد في الفحص القياسي ومجموعات بيانات CFQ.علاوة على ذلك، نوضح أنه يمكن تحسين اكتشاف OOD باستخدام مجموعة غير متجانسة.
تركز معالجة اللغة الطبيعية الحالية بقوة على زيادة الدقة.يأتي التقدم بتكلفة نماذج فائقة الثقيلة مع مئات الملايين أو حتى مليارات المعلمات.ومع ذلك، فإن المهام النحوية البسيطة مثل وضع العلامات على جزء من الكلام (POS) أو تحليل التبعية أو التعرف على الكيان
المسمى (NER) لا تحتاج إلى أكبر النماذج لتحقيق نتائج مقبولة.تمشيا مع هذا الافتراض، نحاول تقليل حجم النموذج الذي ينفذ بشكل مشترك جميع المهام الثلاثة.نقدم Comboner: أداة خفيفة الوزن، أوامر ذات حجم أصغر من المحولات الحديثة.يعتمد على مدمج الكلمات الفرعية المدربة مسبقا بنية الشبكة العصبية المتكررة.يعمل COMBONER على بيانات اللغة البولندية.يحتوي النموذج على مخرجات لوضع العلامات على نقاط البيع والتحليل التبعية و NER.تحتوي ورقةنا على بعض الأفكار من ضبط النموذج الدقيق والتقارير عن نتائجها الإجمالية.
نقدم مساهمتنا في المهمة المشتركة IWPT 2021 بشأن التحليل في التبعيات العالمية المعززة. مكون النظام الرئيسي الخاص بنا هو محلل خرطوم من أشجار الشجرة الهجين التي تدمج (أ) تنبؤات تمتد الأشجار الرسوم البيانية المحسنة مع (ب) حواف بياني إضافية غير موجودة في
الأشجار الممتدة. نحن أيضا اعتماد استراتيجية Finetuning حيث نركن أولا محيطا عاما لغة على تسلسل البيانات من جميع اللغات المتاحة، ثم، في خطوة ثانية، Finetune على كل لغة فردية بشكل منفصل. بالإضافة إلى ذلك، نطور مجموعة كاملة من الوحدات الكاملة الخاصة بنا ذات الصلة بالمهمة المشتركة، بما في ذلك التكفيق، تجزئة الجملة، والتوسع الرمز المميز متعدد الكلمات، استنادا إلى نماذج XLM-R المدربة مسبقا ولغة ما قبل التدريب على مستوى الشخصية عارضات ازياء. يوصل تقديمنا إلى ELAS في المتوسط الكلي 89.24 في مجموعة الاختبار. تحتل المرتبة الأولى بين جميع الفرق، مع وجود هامش أكثر من 2 إيلاس المطلق عبر التقديم الأفضل الأداء الأفضل، وأفضل درجة في 16 من أصل 17 لغة.
إن الطاقة الشمسـية و الهيدروجين هــي من بين الخيارات المحتملة و البديلة للــوقود الحالي، لكــــــن العائق الرئيســي لتطبيق الطاقـة الشــمسـية و خاصة الخلايا الفوتوفولتية هي انخفاض كفاءتها في تحويل الطاقة بسبب ارتفاع درجة حرارتها، أما الهيدروجين فيجب
إنتاجه بشــــــــــــكل غازي أو سائل قبل استخدامه كوقود و لكن عملية التحويل الرئيسية لإنتاج الهيدروجين تنتج غـــاز ثاني أكســــــيد الكربون الضار بالبيئة لما تسببه مــن ارتفاع فـــــي درجة حرارة الأرض, في أطار البحث عن حلول لهذه القضايا يأتي هذا البحث ليتحرى التحكم بدرجة حرارة الخلية الفوتوفولتية فــــي محاولـــــــــة لتلافي تأثيرات ارتفاع درجة حرارة الخلية كما يبحث في تأثيرات ذلك على توليد غاز الهيدروجين عن طريق جهاز التحليل الكهربائي للماء بطريقة صديقة للبيئة.
أثبتت نتائج التجارب أن نظام التبريد يوقف ارتفاع درجة حرارة الخلية الفوتوفولتية مما عكـــــــس النتائج السلبية لانخفاض كفـــاءة التحويل كما ازداد الناتج الكهربائي للخلية بمقدار 33 % و أظهرت النتائج أيضا أنه عند توصيل الخلية الفوتوفولتية إلى جهاز التحليل الكهربائي للماء فإن تبريد الخلية الفوتوفولتية انعكس بشكل إيجابي على ارتفاع معدل إنتاج الهيدروجين بحدود 26%.
