المستندات العلمية مليئة بالقياسات المذكورة في تنسيقات وأنماط مختلفة. على هذا النحو، في وثيقة ذات كميات متعددة والكيانات المقاسة، فإن مهمة ربط كل كمية إلى كيانها المقاس المقابل أمر صعب. وبالتالي، من الضروري الحصول على طريقة لاستخراج جميع القياسات والس
مات ذات الصلة بكفاءة. تحقيقا لهذه الغاية، في هذه الورقة، نقترح نموذجا جديدا لمهمة استخراج العلاقات المتعلقة بالقياس (MRE) هدفه هو التعرف على العلاقة بين الكيانات والكميات والظروف المقاسة المذكورة في وثيقة. توظف نموذجنا هندسا عميقا قائمة على الترجمة من أجل تحقيق الكلمات المهمة ديناميكيا في الوثيقة لتصنيف العلاقة بين زوج من الكيانات. علاوة على ذلك، نقدم تقنية تنظيمية جديدة تعتمد على اختناق المعلومات (IB) لتصفية المعلومات الصاخبة من المجموعة الناجمة عن الكلمات المهمة. تجاربنا على مجموعة بيانات مهمة Semeval 2021 الأخيرة تكشف عن فعالية النموذج المقترح.
تهدف MeasessVal إلى تحديد الكميات إلى جانب الكيانات التي تقاس خصائص إضافية داخل الوثائق العلمية الإنجليزية.مجموعة متنوعة من الأساليب المستخدمة تجعل القياسات، الجانب الأكثر أهمية في الكتابة العلمية، صعبة الاستخراج.تقدم هذه الورقة دراسات الاجتثاثات في
اتخاذ القضية لعدة خطوات مسبقة مسبق مثل قواعد التزخم المتخصصة.بالنسبة للهيكل اللغوي، نشيف أشجار التبعية في شبكة استئصال الرسم البياني العميق (DGCNN) لتصنيف المهام المتعدد.
