نحن تصف محلول Nuig لمهمة IWPT 2021 بمهمة التعبير المعزز (ED) معزز بلغات متعددة.بالنسبة لهذه المهمة المشتركة، نقترح وتقييم محلل إد المحلي المستند SEQ2SEQ SEQ2SEQ ومقرها SEQ2SEQ الذي يتنبأ بمجموعة ED-Parse من جملة مدخلات معينة كأسلسلة موضعية موضعية للن
موذج النسبي.نموذجنا المقترح هو شبكة عصبية متعددة الاستخدامات تؤدي خمس مهام رئيسية في وقت واحد وهي وضع علامات UPOS، ووضع العلامات UFEAT، والليمون، والتحليل التبعية والحد من التحليل.علاوة على ذلك، نستخدم النموذج اللغوي المتاح في قاعدة بيانات Wals لتحسين قدرة محللنا المحترفين المقترحين على الانتقال عبر اللغات.تشير النتائج إلى أن SEQ2SEQ ED-Parser المقترح لدينا يؤدي على قدم المساواة مع محلل ED-Art-Art على الرغم من وجود علامة أبسط.
تستكشف هذه الورقة موضوع قابلية النقل، كمنطقة فرعية تتعلق بالتعميم.من خلال اقتراح استخدام المقاييس بناء على إحصاءات راسخة، يمكننا تقدير التغيير في أداء نماذج NLP في سياقات جديدة.قد تسمح تحديد مقياس جديد لقابلية النقل بتقدير أفضل لأداء نظام NLP في مجال
ات جديدة، وهو أمر بالغ الأهمية عند تقييم أداء أنظمة NLP في مهام ومجال جديدة.من خلال العديد من مثيلات التعقيد المتزايد، نوضح كيف يمكن استخدام تدابير التشابه المجال خفيف الوزن كمقرات لقابلية النقل في تطبيقات NLP.يتم تقييم تدابير النقل المقترحة في سياق التعرف على الكيان المسمى ومهام الاستدلال باللغة الطبيعية.
