إن فهم مشاعر المتكلم وإنتاج الاستجابات المناسبة مع اتصال العاطفة هو مهارة متتالية رئيسية لأنظمة الحوار التعاطفية.في هذه الورقة، نقترح تقنية بسيطة تسمى فك الترميز العاطفي لتوليد الاستجابة المتعاطفة.يمكن أن تتضمن طريقةنا بفعالية إشارات العاطفة أثناء كل
خطوة فك التشفير، ويمكن تقديمها بالإضافة إلى ذلك بتشمس العاطفة المزدوجة الإضافية، والتي تتعلم تضمين منفصل للمتكلم والمستمع بالنظر إلى قاعدة العاطفة للحوار.تشير الدراسات التجريبية الواسعة إلى أن نماذجنا تعتبر أكثر تعاطفا عن طريق التقييمات البشرية، بالمقارنة مع العديد من الأساليب الرئيسية القوية للاستجابة التعاطفية.
منذ أن تم اعتماد النماذج العصبية في توليد لغة البيانات إلى النص، فقد تم اعتمادها دائما على المكونات الخارجية لتحسين دقتها الدلالية، لأن النماذج عادة لا تظهر القدرة على توليد نص يذكر بشكل موثوق كل المعلومات المقدمة فيالمدخل.في هذه الورقة، نقترح طريقة
فك التشفير الجديدة التي تستخرج معلومات تفسيرها من نماذج ترميز تشفير التشفير، وتستخدمها لاستنتاج السمات التي يتم ذكرها في النص الذي تم إنشاؤه، والذي يستخدم لاحقا لإنقاش فرضيات شعاع.باستخدام طريقة فك التشفير هذه مع T5 و Bart، نعرض على ثلاثة مجموعات بيانات قدرتها على تقليل الأخطاء الدلالية بشكل كبير في المخرجات التي تم إنشاؤها، مع الحفاظ على جودة حديثة من بين الفن.
تبادل مهام التحليل الدلالي الغني، مثل تمثيل المعنى التجريدي (AMR)، أهداف مماثلة مع استخراج المعلومات (أي) تحويل نصوص اللغة الطبيعية إلى تمثيلات دلالية منظم.للاستفادة من مثل هذه التشابه، نقترح إطارا رواية موجه AMR لاستخراج المعلومات المشترك لاكتشاف ال
كيانات والعلاقات والأحداث بمساعدة محلل عمرو المدرب مسبقا.يتكون إطارنا من مكونين جديدين: 1) مجمع الرسم البياني الدلالي الذي يستند إلى AMR للسماح للكيان المرشح وحدث الحدث العقد بجمع معلومات الحي من الرسم البياني AMR لرسالة المرور بين عناصر المعرفة ذات الصلة؛2) فك ترميز الرسم البياني AMR لاستخراج عناصر المعرفة بناء على الترتيب الذي يقرره الهياكل الهرمية في عمرو.أظهرت تجارب حول مجموعات البيانات المتعددة أن تشفير الرسوم البيانية للأمور القديمة وتقدم مكاسب كبيرة وقد حققت نهجنا أداء جديد من بين الفنون في جميع الخدمات الفرعية.
غالبا ما يتطلب جيل النص الشرطي القيود المعجمية، أي الكلمات التي يجب أو لا ينبغي إدراجها في نص الإخراج. في حين أن الوصفة المهيمنة لجيل النظام الشرطي كانت نماذج لغوية متماثلة على نطاق واسع يتم تصويرها على بيانات التدريب الخاصة بمهام المهام، فإن مثل هذه
النماذج لا تتعلم اتباع القيود الأساسية بشكل موثوق، حتى عند الإشراف على كميات كبيرة من الأمثلة الخاصة بمهام المهام وبعد نقترح فك التشفير العصبي، خوارزمية بسيطة ولكنها فعالة تمكن نماذج اللغة العصبية - تحت إشراف أو لا - لتوليد نص بطلاقة مع مرضية القيود المعقدة المعقدة. نهجنا قوي بعد كفاءة. يتعامل مع أي مجموعة من القيود المعجمية المعبرة تحت المنطق المسند، في حين أن وقت التشغيل مقاربها يعادل البحث عن شعاع التقليدية. تظهر النتائج التجريبية على أربعة معايير أن فك التشفير العصبي تتفوق على النهج السابقة، بما في ذلك الخوارزميات التي تتعامل مع مجموعة فرعية من قيودنا. علاوة على ذلك، نجد أن النماذج غير الخاضعة للكشف عن فك التشفير العصبي في كثير من الأحيان تفوق النماذج الخاضعة للإشراف مع فك التشفير التقليدي، حتى عندما تستند الأخير إلى شبكات أكبر بكثير. تشير نتائجنا إلى حد الشبكات العصبية واسعة النطاق لتوليد القابل للتحكم بالقلق ووعد خوارزميات وقت الاستقدمية.
مجردة على الرغم من أن Supertaggers الحالي CCG يحقق دقة عالية على مجموعة اختبار WSJ القياسية، إلا أن القليل من الأنظمة تستخدم الهيكل الداخلي للفئات التي ستقود الاشتقاق النحوي أثناء التحليل.يتم اقتطاع التغذية تقليديا، وتخلص العديد من أنواع الفئات الناد
رة والمعقدة في الذيل الطويل.ومع ذلك، Supertags هي أنفسهم الأشجار.بدلا من التخلي عن علامات نادرة، نحقق في النماذج البناءة التي تمثل هيكلها الداخلي، بما في ذلك أساليب جديدة للتنبؤ منظم الأشجار.إن أفضل Tagger لدينا قادرة على استعادة جزء كبير من التبرعات الطويلة الذيل وحتى يولد فئات CCG التي لم يتم رؤيتها مطلقا في التدريب، مع تقارب الحالة السابقة للفن في دقة العلامات الشاملة مع عدد أقل من المعلمات.نحن مزيد من التحقيق في مدى تعميم النهج المختلفة لمجموعات التقييم خارج النطاق.
تعد شيفرات فحص التكافؤ منخفضة الكثافة الالتفافية (LDPC-CC) من شيفرات
تصحيح الخطأ الأمامي و التي تجمع بين قوة شيفرات LDPC البلوكية و الشيفرات
الالتفافية. و تملك هذه الشيفرات عدة ميزات منها إمكانية تشفير البيانات ذات الطول
العشوائي إضافة إلى إمكانية فك تشفيرها من خلال فاك تشفير وحيد.
