مخلب في Semeval-2021 المهمة 2: الغموض متعددة اللغات والتبلغة في السياق: استكشاف نقل اللغات الصليب والتعزيز والتدريب الخصم

نقوم بتجربة XLM Roberta for Word في سياق الغموض في الإعداد اللغوي متعدد اللغات والصليب لتطوير نموذج واحد لديه معرفة حول كلا الإعدادات.نحل المشكلة كمشكلة تصنيف ثنائية وكذلك تجربة تكبير البيانات وتقنيات التدريب الخصم.بالإضافة إلى ذلك، نقوم أيضا بتجربة تقنية تدريب مرتبة 2.تثبت أسالبتنا أنها مفيدة لأداء أفضل وأغاني.

LU-BZU في مهمة Semeval-2021: أداء Word2VEC و LEMMA2VEC في الغزانة باللغة العربية في السياق

تقدم هذه الورقة مجموعة من التجارب لتقييم ومقارنتها بين أداء استخدام نماذج CBOW Word2VEC و Lemma2vec للغموض باللغة العربية في السياق (WIC) دون استخدام مخزونات الإحساس أو Asbeddings المعنى.كجزء من المهمة المشتركة Semeval-2021 2 على Devambiguation WIC، استخدمنا DEV.AR-AR-ARSET (أزواج الجملة 2K) لتحديد ما إذا كانت كلمتين في زوج جملة معينة تحمل نفس المعنى.استخدمنا نماذج Word2vec: Wiki-cbow، وهو نموذج مدرب مسبقا على Wikipedia العرب، ونموذج آخر تدربنا على كورسا عربية كبيرة من حوالي 3 مليارات رموز.كما تم بناء نماذج LEMMA2VEC بناء على نماذج Word2vec.بعد ذلك تم استخدام كل من النماذج الأربعة في مهمة Disambiguation WIC، ثم يتم تقييمها على DataSet Semeval-2021 Test.ar-Ar-Ar.في النهاية، أبلغنا عن أداء النماذج المختلفة ومقارنتها بين استخدام النماذج القائمة على Lemma ومقرها الكلمات.