إسناد التأليف هو مهمة تعيين وثيقة غير معروفة إلى مؤلف من مجموعة من المرشحين.في الماضي، تستخدم الدراسات في هذا المجال مجموعات بيانات التقييم المختلفة لإظهار فعالية الخطوات والميزات والنماذج مسبقا.ومع ذلك، فإن جزء صغير فقط من الأعمال يستخدم أكثر من مجم
وعة بيانات لإثبات المطالبات.في هذه الورقة، نقدم مجموعة من مجموعات بيانات إيسبت الأمعاء المتنوعة للغاية، والتي تعميم نتائج التقييم بشكل أفضل من أبحاث إسناد التأليف.علاوة على ذلك، نقوم بتنفيذ مجموعة واسعة من نماذج تعلم الآلات المستخدمة سابقا وإظهار أن العديد من النهج تظهر عروضا مختلفة بشكل كبير عند تطبيقها على مجموعات بيانات مختلفة.ندرج نماذج لغة مدربة مسبقا، لأول مرة اختبرها في هذا المجال بطريقة منهجية.أخيرا، نقترح مجموعة من الدرجات المجمعة لتقييم جوانب مختلفة من جمع البيانات.
مع استمرار العالم في محاربة جائحة CovID-19، فإنه يقاتل في وقت واحد من نقص الدم "- وهو طوفان من تضليل وانتشار نظريات المؤامرة المؤدية إلى تهديدات صحية وشعبة المجتمع. لمكافحة هذا المعكرية، هناك حاجة ملحة لمجموعات البيانات القياسية التي يمكن أن تساعد ال
باحثين على تطوير وتقييم النماذج الموجهة نحو الكشف التلقائي عن التضليل. في حين أن هناك جهودا متزايدة لإنشاء مجموعات بيانات قياسية كافية ومفتوحة للمصدر للغة الإنجليزية، فإن الموارد القابلة للمقارنة غير متاحة تقريبا بالنسبة للألمانية، مما يترك البحث في اللغة الألمانية متخلفة بشكل كبير. في هذه الورقة، نقدم DataSet المعيار الجديد Fang-Covid يتكون من 28،056 مواد إخبارية ألمانية حقيقية و 13،186 مرتبطة بمعائق CovID-19 وكذلك بيانات عن انتشارها على Twitter. علاوة على ذلك، نقترح نموذجا قابل للتفسير القائم على السياق والاجتماعي للكشف عن الأخبار المزيفة، ومقارنة أدائه إلى النماذج والأداء الأسود الميزة لتقييم الأهمية النسبية للميزات القابلة للتفسير البشرية في التمييز بين الأخبار المزيفة من الأخبار الأصلية وبعد
نقدم السيد Tydi، وهي مجموعة بيانات مرجعية متعددة اللغات لاسترجاع أحادي اللغات في أحد عشر لغة متنوعة من الناحية النموذجية، مصممة لتقييم الترتيب مع التمثيلات الكثيفة المستفادة.الهدف من هذا المورد هو أن يحفز البحث في تقنيات استرجاع كثيفة باللغات غير الإ
نجليزية، بدافع من الملاحظات الحديثة أن التقنيات الحالية لتعلم التمثيل تؤدي سيئة عند تطبيقها على بيانات خارج التوزيع.كنقطة انطلاق، نحن نقدم خطوط خطوط خطوط البيانات الخاصة بهذه البيانات الجديدة القائمة على التكيف متعدد اللغات من DPR التي نسميها MDPR ".تبين التجارب أنه على الرغم من أن فعالية MDPR أقل بكثير من BM25، إلا أن تمثيلات كثيفة يبدو أنها توفر إشارات ذات أهمية قيمة، وتحسين نتائج BM25 في Sparse - الهجينة الكثيفة.بالإضافة إلى تحليلات نتائجنا، نناقش أيضا التحديات المستقبلية وتقديم جدول أعمال بحث في استرجاع كثيف متعدد اللغات.يمكن تنزيل السيد Tydi في https://github.com/castorini/mr.tydi.
يصف هذا العمل تحليل طبيعة وأسباب أخطاء MT التي لوحظها مقيمين مختلفين بموجب إرشادات لمعايير الجودة المختلفة: كفاية والفهم وعدم تحديد خليط عام من كفايته والطلاقة.نبلغ عن نتائج ثلاثة أزواج لغوية ومجالات ونظم من طراز MT.تشير النتائج الخاصة بنا إلى أنه وع
لى الرغم من حقيقة أن بعض الظواهر المحددة تعتمد على المجال و / أو اللغة ويمكن اعتبار مجموعة الظواهر التالية تحديا عموما لأنظمة MT الحديثة: إعادة صياغة مجموعات الكلمات والترجمة للكلمات المصدر الغامضة والترجمةعبارات الاسم والأحساس.علاوة على ذلك، نوضح أن معيار الجودة له تأثير على تصور الخطأ.تشير النتائج الخاصة بنا إلى أن الفهم والكفايات يمكن تقييمها في وقت واحد من قبل مقيمين مختلفين، وبذلك بحيث الفهم وكمعيار جودة مهم ويمكن إدراجه في كثير من الأحيان في التقييمات البشرية.
تقدم هذه الورقة تقييما مقارنا لأربعة أنظمة ASR التجارية التي يتم تقييمها وفقا لجهود التحرير المطلوبة للوصول إلى "الجودة" القابلة للنشر ووفقا لعدد الأخطاء التي ينتجونها.لمهمة التوضيحية الخطأ، يتم اقتراح نموذج خطأ أخطاء خطأ في النسخ.تسعى هذه الدراسة أي
ضا إلى فحص ما إذا كان هناك اختلاف في أداء هذه الأنظمة بين المتحدثين باللغة الإنجليزية الأصلية وغير الأصلية.تشير النتائج التجريبية إلى أنه من بين النظم الأربعة، تحصل Trint على أفضل الدرجات.ولوحظ أيضا أن معظم الأنظمة تؤدي بشكل ملحوظ بشكل ملحوظ مع مكبرات الصوت الأصلية وأن جميع الأنظمة أكثر عرضة لأخطاء الطلاقة.
تعد أساليب تفسير ما بعد الهوك فئة مهمة من الأساليب التي تساعد في فهم الأساس المنطقي وراء قرار النموذج المدربين.ولكن ما مدى فائدة المستخدمين النهائي نحو تحقيق مهمة معينة؟في هذه الورقة الرؤية، نقول الحاجة إلى معيار لتسهيل تقييمات فائدة أساليب تفسير ما
بعد المخصص.كخطوة أولى لهذه الغاية، فإننا نعدد العقارات المرغوبة التي يجب أن تمتلكها مثل هذا المعيار لمهمة تصحيح التصحيح النصوص النصية.بالإضافة إلى ذلك، نسلط الضوء على أن هذا المعيار يسهل ليس فقط تقييم فعالية التفسيرات ولكن أيضا كفاءتها.
اللغة العربية هي اللغة الرسمية البالغ 22 دولة، تحدث بأكثر من 400 مليون متحدث.تستخدم كل واحد من هذا البلد على الأقل لهجة محادثة الحياة اليومية.ثم، العربية لديها 22 لهجة على الأقل.يمكن كتابة كل لهجة في البرامج النصية العربية أو العربية.تركز أحدث الأبحا
ث على بناء نموذج لغة وجزعة تدريب لكل لهجة، في كل برنامج نصي.بعد هذه التقنية تعني إنشاء 46 موارد مختلفة (بما في ذلك اللغة العربية القياسية الحديثة، MSA) للتعامل مع لغة واحدة فقط.في هذه الورقة، استخرفنا مجموعة واحدة، ونقترح خوارزمية واحدة لإنشاء كائن تدريب واحد تلقائيا باستخدام بنية نموذج تصنيف واحد لتحليل المعنويات MSA ولهجات مختلفة.بعد مراجعة كوربوس التدريب يدويا، تتفوق النتائج التي تم الحصول عليها جميع نتائج الأدب البحثية ل Test Test Corpora.
التقدم الملخص في النمذجة المتبادلة يعتمد على مجموعات التقييم الصعبة والواقعية والتنوع.نقدم أسئلة وأجوبة معارف متعددة اللغات (MKQA)، وهي سؤالا مفتوحا في مجال الإجابة على مجموعة التقييم التي تضم أزواج من الإجابات السؤال 10 كيلو محاذاة عبر 26 لغة متنوعة
من الناحية النموذجية (أزواج الإجابة السؤال 260k في المجموع).تستند الإجابات إلى تمثيل بيانات غير مستقر بشدة، مما يجعل النتائج قابلة للمقارنة عبر اللغات والمستقل عن الممرات الخاصة باللغة.مع 26 لغة، توفر مجموعة البيانات هذه الأوسع نطاقا من اللغات حتى الآن لتقييم الإجابة على السؤال.نحن نقسم مجموعة متنوعة من الأساليب وخطوط الأساس للدولة والأساس للاستخراج الاستقبال، المدربين على الأسئلة الطبيعية، في صفر لقطة وإعدادات الترجمة.تشير النتائج إلى أن هذه البيانات تتحدى حتى باللغة الإنجليزية، ولكن خاصة في لغات الموارد المنخفضة
يعد معيار المعلومات أكايك (AIC) مقياساً للجودة النسبية للنماذج الإحصائية لمجموعة معينة من البيانات.
كما يعد معيار المعلومات شوارتز (SC) مقياساً للمساعدة في الاختيار بين النماذج المرشحة.
متطلبات تطبيق معيار المحاسبة الدولي رقم 29 في الشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية - دراسة ميدانية
