تبين أن تقدير الجودة (QE) للترجمة الآلية تصل إلى دقة عالية نسبيا في التنبؤ بعشرات على مستوى الجملة، والاعتماد على المدينات السياقية المحددة مسبقا وعشرات الجودة المنتجة للإنسان. ومع ذلك، فإن الافتقار إلى التفسيرات إلى جانب القرارات التي اتخذتها النماذ
ج العصبية نهاية إلى نهاية تجعل النتائج يصعب تفسيرها. علاوة على ذلك، فإن مجموعات البيانات المشروحة على مستوى الكلمات نادرة بسبب الجهد الباهظ المطلوب لإجراء هذه المهمة، في حين أنهم قد يوفرون إشارات قابلة للتفسير بالإضافة إلى مخرجات QE على مستوى الجملة. في هذه الورقة، نقترح هندسة QE الجديدة التي تعالج كل من ندرة البيانات على مستوى الكلمة والقيود التفسيرية للنهج الأخيرة. يتم احترام مكونات مستوى الجملة ومستوى الكلمات بشكل مشترك من خلال آلية اهتمام بناء على البيانات الاصطناعية ومجموعة من مقاييس MT المضمنة في مساحة مشتركة. يتم تقييم نهجنا على المهمة المشتركة ESPR4NLP 2021 وتوصل عمليات التقديمات لدينا إلى المركز الأول في جميع أزواج اللغات. تظهر استخراج أوزان الاهتمام المتراكي إلى المدخلات أن مقاييس مختلفة تركز على أجزاء مختلفة من المصدر والنص المستهدف، مما يوفر منورات تدريبية قوية في عملية صنع القرار لنموذج QE.
يشكل التعرف التلقائي للأصويات مشكلة صعبة لتطبيقات NLP. في حين أن المتحدثين الأصليين يمكنهم التعامل بشكل حدسي مع تعبيرات متعددة الكلمات التي من الصعب تتبع معاني الكلمات التي تعود معانيها التركيبية إلى دلالات الكلمة الفردية، لا يزال هناك نطاق واسع لتحس
ين الأساليب الحسابية. نحن نفترض أن الإنشاءات الاصطلاحية يمكن أن تتم بها شدة تدريجية من عدم التركيز الدلالي، والتحددات الرسمية، وسياق استخدام غير عادي، وإدخال عدد من التدابير اللازمة لهذه الخصائص، وتتألف تدابير تجميع قائمة على العد والتنبؤية مع تدابير السياق (الأمم المتحدة )تشابه. نحن نقيم نهجنا على معيار الذهب المسمى يدويا، مشتقة من كائن من كلمات البوب الألمانية. تحقيقا لهذه الغاية، نطبق مصنف غابات عشوائي لتحليل المساهمة الفردية للميزات للكشف عن التعابير تلقائيا، ودراسة المفاضلة بين الاستدعاء والدقة. أخيرا، نقوم بتقييم المصنف في مجموعة بيانات مستقلة من التعابير المستخرجة من قائمة التعابير في ويكيبيديا، وتحقيق الدقة الحديثة.
توضح هذه المقالة نظاما للتنبؤ بمهمة تقوية التعقيد المعجمية (LCP) التي تم استضافتها في Semeval 2021 (المهمة 1) مع مجموعة بيانات جديدة مشروحة مع مقياس Likert.يقع المهمة في مسار الدلالات المعجمية، وتألفت المهمة من التنبؤ بقيمة تعقيد الكلمات في السياق.تم
تنفيذ نهج لتعلم الآلات بناء على تواتر الكلمات والعديد من الخصائص المضافة على مستوى Word.على هذه الميزات، تم تدريب خوارزمية الانحدار الغابات العشوائية الخاضعة للإشراف.تم إجراء عدة أشواط بقيم مختلفة لمراقبة أداء الخوارزمية.للتقييم، أبلغت أفضل النتائج الخاصة بنا عن درجة M.A.E 0.07347، M.S.E.من 0.00938، و R.M.S.E.من 0.096871.أظهرت تجاربنا أنه مع عدد أكبر من الخصائص، فإن دقة التصنيف تزداد.
تصف هذه الورقة معيارا متاحا بحرية على شبكة الإنترنت يسمى HB DEID.تحدد DED HB ما يسمى بالمعلومات الصحية المحمية، PHI، في نص مكتوب باللغة السويدية والأقنعة أو استبدالها مع بدائل أو سرية.يتم تسمية فيس كيانات مثل الأسماء الشخصية والمواقع والأعمار وأرقام
الهواتف والتواريخ.يستخدم HB DEID نموذجا CRF مدرب على النص المشروح غير الحساسة في السويدية، بالإضافة إلى خطوة ما بعد معالجة القواعد لإيجاد فاي.الخطوة الأخيرة في غامضة PHI هي إما قناعها، إظهار اسم الفصل أو استخدام نظام الكشف عن القواعد لاستبداله.
الهوية واللغة القياسية الهوية هي مهام حاسمة للعديد من تطبيقات معالجة اللغة العربية.في هذه الورقة، نقدم نظامنا القائم على التعلم العميق، المقدم إلى المهمة المشتركة الثانية من النادي الثاني لتحديد المستوى القطري على مستوى المحافظة على اللغة العربية الم
عيارية الحديثة (MSA) واللهولية العربية (DA).يعتمد النظام على نموذج تعليمي عميق متعدد الإنهائي (MTL) لمعالجة كلا من الرتبة البلد والمستوى من المستوى MSA / DA.يتكون نموذج MTL الأخير من محولات تمثيل ترميز ترميز مشترك (بيرت)، طبقات اهتمام خاصتين بمهام العمل، واثنين من المصنفين.تتمثل فكرتنا الرئيسية في الاستفادة من كل من التمييز على المهمة والميزات المشتركة بين المهام للبلد والمقاطعة MSA / DA الهوية.تظهر النتائج التي تم الحصول عليها أن نموذج MTL يتفوق على نماذج مهمة واحدة في معظم المهام الفرعية.
سرطان الثدي أحد أكثر السرطانات شيوعاً عند النساء إِذ إن امرأة واحدة
من بين تسع نساء معرضة للإصابة بسرطان الثدي خلال حياتها.
يتبع تاموكسيفين كيميائياً إلى زمرة ترانس أيزومر ثلاثي فينل ايتيلين هدفت هذه الدراسة إلى التقييم الكمي و الكيفي لأقراص تاموكس
يفين 10 ملغ من شركات دوائية مختلفة مسجلة و مسوقة في اليمن.
