يعادل الافتقار إلى بيانات التقييم المتاحة للجمهور لغات الموارد المنخفضة التقدم المحرز في فهم اللغة المنطوقة (SLU).نظرا لأن المهام الرئيسية مثل تصنيف النوايا وملء الفتحات تتطلب بيانات تدريبية وفيرة، فمن المستحسن إعادة استخدام البيانات الحالية بلغات ال
موارد عالية الوزن لتطوير نماذج لسيناريوهات الموارد المنخفضة.نقدم XSID، معيار جديد للفتحة عبر اللغات (x) والكشف عن النوايا في 13 لغة من 6 أسر لغوية، بما في ذلك لهجة الموارد المنخفضة للغاية.لمعالجة التحدي، نقترح نهجا تعليميا مشتركا، مع بيانات تدريب Slu الإنجليزية والمهام المساعدة غير الإنجليزية من النص الخام، بناء الجملة والترجمة للنقل.نقوم بدراسة اثنين من الإعدادات التي تختلف عن طريق تغطية النوع واللغة من المبيعات المدربة مسبقا.تظهر نتائجنا أن تعلم المشترك التعلم بالمهام الرئيسية ذات النمذجة اللغوية المعقدة فعالة للفتحات، في حين أن تحويل الترجمة الآلية يعمل بشكل أفضل لتصنيف النية.
دقة Aqueference Coreference Coreence هي مهمة مؤسسية لتطبيقات NLP التي تنطوي على معالجة النص المتعدد. ومع ذلك، فإن شركة كوربيا الحالية لهذه المهمة نادرة وصغيرة نسبيا، بينما تعلق فقط مجموعات من المستندات المتواضعة فقط من الوثائق التي تنتمي إلى نفس المو
ضوع. لاستكمال هذه الموارد وتعزيز البحوث المستقبلية، نقدم حفل الحدث في ويكيبيديا (WEC)، وهي منهجية فعالة لجمع مجموعة بيانات واسعة النطاق لحدث الحدث عبر المستندات من ويكيبيديا، حيث لا يتم تقييد روابط Coreference داخل مواضيع محددة مسبقا. نحن نطبق هذه المنهجية على Wikipedia الإنجليزية واستخراج مجموعة بيانات WEC-ENG الواسعة النطاق. وخاصة، طريقة إنشاء DataSet لدينا عام ويمكن تطبيقها مع القليل من الجهود الأخرى لغات ويكيبيديا الأخرى. لضبط نتائج خط الأساس، نقوم بتطوير خوارزمية تتكيف مع مكونات النماذج الحديثة في دقة COMERACARY داخل الوثيقة إلى إعداد المستندات عبر المستندات. النموذج لدينا هو فعال بشكل مناسب وتفوق النتائج التي تم نشرها سابقا من النتائج التي تم نشرها مسبقا للمهمة.
