النماذج العصبية العشوائية الشرطية (CRF) النماذج العصبية القائمة هي من بين أكثر طرق أداء لحل مشاكل وضع التسلسل.على الرغم من نجاحها الكبير، إلا أن CRF لديه القصور في توليد تسلسلات غير قانونية في بعض الأحيان، على سبيل المثالتسلسلات تحتوي على علامة I- ''
مباشرة بعد علامة o ''، ممنوع من مخطط الوسم الحيوي الأساسي.في هذا العمل، نقترح حقل عشوائي مشروط ملثم (MCRF)، وسهل تنفيذ البديل CRF الذي يفرض قيودا على مسارات المرشحين خلال كل من مراحل التدريب وفك الشفرة.نظرا لأن الطريقة المقترحة يحل تماما هذه المشكلة وتجلب تحسنا كبيرا على النماذج القائمة على CRF الموجودة مع تكلفة إضافية بالقرب من الصفر.
تعتبر العلاقات المتطلالة الأساسية بين المفاهيم أمرا حاسما للتطبيقات التعليمية، مثل تخطيط المناهج الدراسية والدروس الذكي.في هذه الورقة، نقترح نهجا للتعليم ذات العلاقات ذات العلاقات ذات الصلة بالمفهوم الجديد، والتي تجمع بين كل من تمثيل المفهوم المستفاد
ة من الرسم البياني غير المتجانس والمفهوم المفهوم المميزات الزوجية.علاوة على ذلك، نقوم بتوسيع CPRL في ظل الإعدادات الخاضعة للإشراف ضعيفا لجعل طريقةنا أكثر عملية، بما في ذلك التعلم العلاقات المتطلبات الأساسية من تبعيات كائن التعلم وتوليد بيانات التدريب مع برامج البيانات.تظهر تجاربنا على أربع مجموعات البيانات أن النهج المقترح يحقق نتائج أحدث النتائج مقارنة بالأساليب الحالية.
