توفر تبسيط الجملة المتوازي (SS) نادرة لأوصوامل SS العصبية. نقترح طريقة غير منشأة لبناء SS Corpora من Translation Translation ثنائي اللغة واسعة النطاق، مما يخفف من الحاجة إلى SS Corporged Corge. يتم تحفيز طريقتنا عن طريق النتائج التالية: يميل نموذج ال
ترجمة الآلية العصبية عادة إلى توليد المزيد من الرموز عالية التردد وفرق مستويات التعقيد النصية موجودة بين المصدر واللغة المستهدفة ل Translation Corpus. من خلال أخذ زوج من المصدر الجمل من Corpus Translation وترجمات مراجعها في لغة الجسر، يمكننا إنشاء بيانات SS موازية زائفة واسعة النطاق. بعد ذلك، نبقي أزواج الجملة هذه مع اختلاف أعلى تعقيد كزواج من جملة SS. يمكن أن تلبي المبنى SS Corpora مع نهج غير مدفوع التوقعات بأن الأحكام المحاذاة تحافظ على نفس المعاني وأن يكون لها اختلاف في مستويات تعقيد النص. تظهر النتائج التجريبية أن أساليب SS التي تدربت بها كوربورا تحقق النتائج من أحدث النتائج وتفوق النتائج على نتائج اللغة الإنجليزية في Wikilarge.
البشر مرنين بشكل ملحوظ عند فهم جمل جديدة تشمل مجموعات من المفاهيم التي لم تصادفها من قبل. وقد أظهر العمل الحديث أنه في حين أن الشبكات العميقة يمكن أن تحاكي بعض قدرات اللغة البشرية عند تقديمها مع جمل جديدة، فإن الاختلاف المنهجي يكشف عن القيود في قدرات
فهم اللغة للشبكات. نوضح أن هذه القيود يمكن التغلب عليها من خلال معالجة تحديات التعميم في مجموعة بيانات GSCAN، والتي تقيس صراحة مدى جودة الوكيل قادرة على تفسير الأوامر اللغوية الجديدة في الرؤية، على سبيل المثال، أزواج رواية من الصفات والأسماء. مبدأ المفتاح الذي نستخدمه هو التركيز: أن الهيكل التركيبي للشبكات يجب أن يعكس الهيكل التركيبي للنطاق المشكلة التي يعالجونها، مع السماح لمعايير أخرى أن تتعلم نهاية إلى نهاية. إننا نبني آلية للأغراض العامة التي تمكن الوكلاء من تعميم فهم لغتهم إلى المجالات التركيبية. من الأهمية، لدى شبكتنا نفس الأداء الحديثة مثل العمل السابق أثناء تعميم معرفته عندما لا يعمل العمل السابق. توفر شبكتنا أيضا مستوى من الترجمة الشفوية التي تمكن المستخدمين من تفتيش ما يتعلمه كل جزء من الشبكات. إن فهم اللغة الأسطورية القوية دون إخفاقات مثيرة وبدون حالات الزاوية أمر بالغ الأهمية لبناء الروبوتات الآمنة والعادلة؛ نوضح الدور الهام الذي يمكن أن يلعبه التركيز في تحقيق هذا الهدف.
