تعد مهمة الطلاقة اللفظية الدلالية (SVF) أداة للفحص الفعال والغازي في الكلام من أجل ضعف المعرفي المعتدل (MCI). في SVF، يتعين على الشاشات إنتاج أكبر عدد ممكن من الكلمات للحصول على فئة دلالية معينة قدر الإمكان في غضون 60 ثانية. من بين النهج الحديثة للتق
ييم التلقائي ل SVF توظف Word Adgeddings لتحليل أوجه التشابه الدلالي في تسلسل الكلمات هذه. في حين أثبتت هذه الأساليب الواعدة في مجموعة متنوعة من لغات الاختبار، فإن كمية البيانات الصغيرة المتاحة لأي لغة معينة تحد من الأداء. في هذه الورقة، نحن في المرة الأولى التي تحقق فيها مناهج التعلم متعددة اللغات لتصنيف MCI من SVF من أجل مكافحة ندرة البيانات. للسماح للتعميم عبر اللغات، تعتمد هذه الأساليب إما على الترجمة إلى لغة مشتركة، أو الاستفادة من العديد من تضمين كلمة مميزة. في التقييمات في جثة متعددة اللغات من المشاركين الفرنسيين الأكبر سنا والمشاركين الهولنديين والألمانيين (الضوابط = 66، MCI = 66)، نظين أن نهجنا متعددة اللغات تتحسن بوضوح على خطوط خطوط خطوط خطوط وطنية واحدة.
تقدم هذه الورقة طريقة تلقائية لتقييم طبيعية توليد اللغة الطبيعية في أنظمة الحوار.في حين تم تقديم هذه المهمة من خلال العمل البشري باهظ الثمن وتستغرق وقتا طويلا، فإننا نقدم هذه المهمة الرواية التابعة لتقييم الطاقة التلقائي للغة الناتجة.من خلال ضبط نموذ
ج Bert، تظهر طريقة تقييم الطبيعية المقترحة لدينا نتائج قوية وتتفوق على الأساس: آلات Vector Support، LSTMS ثنائي الاتجاه، ونفرت.بالإضافة إلى ذلك، يتم تحسين أداء سرعة التدريب وتقييم نموذج طبيعي من خلال نقل التعلم من المعرفة اللغوية بالجودة والمعلوماتية.
