يتم جذب تصنيف المستندات متعددة الملصقات، وربط مثيل مستندات واحدة بمجموعة من الملصقات ذات الصلة، المزيد والمزيد من اهتمام البحوث. استكشاف الأساليب الحالية دمج المعلومات وراء النص، مثل بيانات تعريف الوثيقة أو هيكل الملصقات. ومع ذلك، فإن هذه الأساليب إم
ا ببساطة الاستفادة من المعلومات الدلالية من البيانات الوصفية أو توظيف التسلسل الهرمي لملصق الوالدين والطفل المحدد مسبقا، وتجاهل الهياكل الرسومية غير المتجانسة للبيانات الوصفية والملصقات، والتي نعتقد أنها حاسمة لتصنيف مستندات دقيقة متعددة الملصقات. لذلك، في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا في الشبكة العصبية لتصنيف المستندات متعددة الملصقات، حيث يتم بناء الرسوم البيانية غير المتجانسة والتعلم باستخدام محولات الرسم البياني غير المتجانس. أحدهما هو الرسم البياني غير المتجانس في البيانات الأولية، والتي نماذج أنواع مختلفة من البيانات الوصفية وعلاقاتها الطوبولوجية. الآخر هو الرسم البياني الملصق غير المتجانس، الذي تم إنشاؤه بناء على كل من التسلسل الهرمي للملصقات والتمثيل الإحصائي. النتائج التجريبية على مجموعة من مجموعات البيانات القياسية تظهر النهج المقترح تفوق العديد من خطوط الأساس الحديثة.
من المعروف أن طريقة المزيج (تشانغ وآخرون، 2017)، واحدة من أساليب تكبير البيانات، من المعروف أنها سهلة التنفيذ والفعالة للغاية. على الرغم من أن طريقة المزيج مخصصة لتحديد الصور، إلا أنه يمكن تطبيقه أيضا على معالجة اللغة الطبيعية. في هذه الورقة، نحاول ت
طبيق طريقة المزيج إلى مهمة تصنيف المستندات باستخدام تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (بيرت) (ديفلين وآخرون، 2018). نظرا لأن Bert يسمح بإدخال الإصدارين من الجملة، فإننا نسقط تسلسل الكلمات من مستندتين مع ملصقتين مختلفتين واستخدمت الإخراج متعدد الفصول كبيانات خاضعة للإشراف مع ناقل ساخن واحد. في تجربة باستخدام Corpus أخبار Livedoor، وهي اليابانية، قارننا دقة تصنيف المستندات باستخدام طريقتين لاختيار المستندات المراد متسلسلا بتصنيف المستندات العادي. نتيجة لذلك، وجدنا أن الطريقة المقترحة أفضل من التصنيف العادي عند خلط المستندات التي تحتوي على نقص التسميات بشكل تفضيلي. يشير هذا إلى أن كيفية اختيار مستندات المزيج لها تأثير كبير على النتائج.
يستخدم نظام ذاكرة الترجمة (TM)، وهو مكون رئيسي للترجمة بمساعدة الكمبيوتر (CAT)، على نطاق واسع لتحسين إنتاجية المترجمين البشريين من خلال تقديم استخدام فعال للمورد المترجم سابقا.نقترح طريقة لتحقيق استرجاع عالي السرعة من ذاكرة الترجمة الكبيرة عن طريق تق
ييم التشابه بناء على نموذج ناقل، وتقديم النتيجة التجريبية.من خلال تجربتنا باستخدام Lucene، محرك بحث استرجاع لاسترجاع المعلومات مفتوح المصدر، نستنتج أنه من الممكن تحقيق سرعة استرجاع في الوقت الفعلي لن حول عشرات من ميكروثونات حتى بالنسبة لذاكرة الترجمة الكبيرة مع 5 ملايين زوج قطاعي.
نقدم في هذا البحث خوارزمية لتجميع نصوص اللغة العربية. حيث نفذنا الخوارزمية
على 5 أنطولوجيات عبر برنامج بلغة الجافا، ثم عالجنا النصوص بحيث حصلنا على
338667 مفردة مع أوزانها المقابلة لكل أنطولوجيا. و قد أثبتت الخوارزمية فعاليتها في تحسين أداء المصنفا
ت التي تم تجربتها في هذه الدراسة و هي (NB,SVM) مقارنة مع نتائج مصنفات اللغة العربية السابقة.
