تجسد السخرية والشعور من عدم اليقين الجوهري للإدراك الإنساني، مما يجعل الكشف المشترك عن السخرية متعددة الوسائط ومشاعر مهمة صعبة. في ضوء مزايا الاحتمالات الكمومية (QP) في نمذجة هذا الشكوك، تستكشف هذه الورقة إمكانات QP كإطار رياضي وتقترح إطارا للتعليم م
تعدد المهام المدفوعة من QP (QPM). ينطوي إطار QPM على تشفير تمثيل متعدد الوسائط متعدد الأوضاع، وهي فرعية فرعية تشبه الاصطدام الكمومية وآلية قياس الكم. يتم ترميز كل الكلام متعدد الوسائط (على سبيل المثال، النصي، المرئي البصري) لأول مرة كتراكبة كمية لمجموعة من المصطلحات الأساس باستخدام تمثيل ذو قيمة معقدة. بعد ذلك، يرفع الشبكة الفرعية التي تشبه الكتابة الكمومية تكوين الدولة الكم وتدخل الكم لنموذج التفاعل السياقي بين الكلام المجاورة والارتباطات عبر الطرائق على التوالي. أخيرا، يتم إجراء القياسات الكمية غير المتوافقة على التمثيل المتعدد الوسائط لكل كلام لإحداث النتائج الاحتمالية من السخرية والاعتراف بالمشاعر. تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يحصل على أداء حديثة.
تعاني نماذج الترجمة الآلية العصبية غير التلقائية (NART) من مشكلة الوسائط المتعددة والتي تسبب عدم تناسق الترجمة مثل تكرار الرمز المميز. حاولت معظم الأساليب الأخيرة حل هذه المشكلة من خلال النمذجة الضمنية التبعيات بين المخرجات. في هذه الورقة، نقدم Align
art، الذي يرفع معلومات المحاذاة الكاملة إلى تقليل طريقة التوزيع المستهدف بشكل صريح. تقسم AlignArt مهمة ترجمة الآلة في (1) تقدير المحاذاة و (2) الترجمة مع مدخلات فك تشفير محاذاة، توجيه وحدة فك التركيز للتركيز على الترجمة المبسطة الواحدة المبسطة. لتخفيف مشكلة تقدير المحاذاة، فإننا نقترح كذلك طريقة تحلل المحاذاة الجديدة. تظهر تجاربنا أن Alignart تفوق النماذج السابقة غير التكرارية التي تركز على تخفيض طريقة صريحة على WMT14 EN↔DE و WMT16 RO → EN. علاوة على ذلك، تحقق Alignart درجات بلو مماثلة لتلك النماذج القائمة على التصنيف الزمني للدولة من الفنون على WMT14 En↔de. نلاحظ أيضا أن Alignart يعالج بشكل فعال مشكلة تكرار الرمز المميز حتى دون تقطير المعرفة على مستوى التسلسل.
نقترح نموذج تسلسل متعدد التسلسل للمحولات للتعرف على الكلام التلقائي (ASR) قادر على نسخ الصوت التلقائي (ASR) من نسخ الصوت في وقت واحد والشروحة مع المعلومات اللغوية مثل النصوص الصوتية أو علامات جزء من الكلام (POS). نظرا لأن المعلومات اللغوية مهمة في مع
الجة اللغة الطبيعية (NLP)، فإن ASR المقترح مفيد بشكل خاص لتطبيقات واجهة الكلام، بما في ذلك أنظمة الحوار المنطوقة والترجمة الكلامية، والتي تجمع بين ASR و NLP. لإنتاج التعليقات التوضيحية اللغوية، ندرب نظام ASR باستخدام أهداف تدريبية معدلة: يتبع كل وحدة جرفية أو متعددة الجرافيم في النص المستهدف تسلسل صوت محاذاة و / أو علامة نقاط البيع. نظرا لأن طريقتنا قد تمكن من الوصول إلى البيانات الصوتية الأساسية، فيمكننا تقدير التعليقات التوضيحية اللغوية بشكل أكثر دقة من نهج خطوط الأنابيب التي يتم فيها تطبيق الأساليب القائم على NLP على نص ASR الفرضية. تظهر النتائج التجريبية على مجموعات البيانات اليابانية والإنجليزية أن نظام ASR المقترح قادر على إنتاج نسخ عالية الجودة في وقت واحد والشروح اللغوية.
في حين أن العديد من المحاولات قد بذلت لتحليل بناء الجملة والدلالات، فإن الأداء العالي في مجال واحد يأتي عادة بسعر الأداء في الآخر.يتناقض هذا المقارضة مع مجموعة الأبحاث الكبيرة التي تركز على التفاعلات الغنية في واجهة Syntax - Semantics.نستكشف هياكنات
نموذجية متعددة تسمح لنا باستغلال التعليقات التوضيحية الغنية والمسلية الواردة في مجموعة بيانات دلالات التحلل العالمية (UDS)، مما أدى إلى تحليل التبعيات الشاملة والأمم المتحدة للحصول على نتائج حديثة في كل من الشكليات.نقوم بتحليل سلوك نموذج مشترك من بناء الجملة والدلالات، والعثور على أنماط تدعمها النظرية اللغوية في بناء جملة - واجهة دلالات.ثم نحقق في ما يعيد تصميم النمذجة المشتركة إلى حد كبير إلى إعداد متعدد اللغات، حيث نجد اتجاهات مماثلة عبر 8 لغات.
The study aims to study the availability of the dimensions of organizational intelligence in the private insurance companies in the Syrian coast, and study the nature and strength of the relationship between the dimensions of organizational intellige
nce and performance. To achieve this, three hypotheses were formulated. The researcher used the questionnaire technique to collect the data analyzed using statistical tests, the most important of which were: the one-sample T. test, the Pearson Correlation test, and the simple regression test. The researcher found several results, the most important of which is: Organizational intelligence in the studied companies is well evaluated, there is a positive relationship between the dimensions of organizational intelligence and performance, and there is a statistically significant effect of organizational intelligence on performance in the companies under study.
