IITK @ LCP في مهمة Semeval-2021 1: تصنيف مهمة انحدار التعقيد المعجمي

تصف هذه الورقة مساهمتنا في مهمة Semeval 2021 1 (Shardlow et al.، 2021): تنبؤ التعقيد المعجمي.في نهجنا، نستفيد النموذج Electra ومحاولة تعكس نظام شرح البيانات.على الرغم من أن المهمة مهمة الانحدار، إلا أننا نوضح أننا نستطيع التعامل معها كجميع العديد من نماذج التصنيف والانحدار.حقق هذا النهج المضاد بشدة إلى حد ما درجة مياه 0.0654 للمهمة الفرعية 1 و MAE من 0.0811 بشأن المهمة الفرعية 2. بالإضافة إلى ذلك، استخدمنا مفهوم إشارات الإشراف الضعيفة من برت لمعان في عملنا، وتحسن بشكل كبيردرجة ماي في المهمة الفرعية 1.

Amherst685 في Semeval-2021 المهمة 7: النمذجة المشتركة للتصنيف والانحدار من الفكاهة والجريمة

تصف هذه الورقة تقديمنا إلى Thesemeval'21: المهمة 7- Hahackathon: الكشف عن الفكاهة والجريمة.في هذا التحدي، نستكشف معدل تكبير متوسطة، وتعزيز الترجمة، والتعلم المتعدد الكثافة، وتمييز نماذج اللغة المختلفة.من الغريب، لا يحسن الثمينة والخلفية المتوسطة الأداء، في حين أن التعلم المتعدد والكمال يحسن الأداء.نستكشف لماذا لا توفر الدفعة المتوسطة والخلفية نفس الفائدة مثل مهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى وتوفر نظرة ثاقبة في الأخطاء التي يصنعها طرازنا.أفضل نظام أداء لدينا يحتل المرتبة السابعة على المهمة 1BWith RMSE من 0.5339

Tuda-CCL في مهمة Semeval-2021: استخدام مجموعات شجرة الانحدار المزدوجة للتدرج المدربين على ميزة غير متجانسة مجموعة للتنبؤ بالتعقيد المعجمي

في هذه الورقة، نقدم أنظمتنا المقدمة إلى مهمة Semeval-2021 1 بشأن تنبؤ التعقيد المعجمي. وكان الهدف من هذه المهمة المشتركة هو إنشاء أنظمة قادرة على التنبؤ بالتعقيد المعجمي لرموز الرموز Word وبرامج Bigram متعددة الكلمات داخل سياق جملة معطى، أالقيمة المستمرة تشير إلى الصعوبة في فهم الكلام المعني.تعتمد نهجنا على مجموعة من مجموعات الانحدار المتدرج المجهزة باستخدام ميزة غير متجانسة تم تعيينها بين الميزات اللغوية، ومظلات الكلمة الثابتة والسياقية، وتعاونية نفسية المعيار، وتردد Wordnet، و Word- وشخصية Bigram وإدراجه وإدراجه في نصوص الكلمات لإنشاء نموذج قادر على تعيين كلمة قادرة على تعيين كلمة قادرة على تعيين كلمة واحدةأو تعبير متعدد الكلمات تعبير تعقيد تعتمد على السياق.يمكننا أن نظهر أنه يمكن أن تساعد تضمين السلسلة السياقية بشكل خاص في التنبؤ بالتعقيد المعجمي.

تعقب الكائنات في الزمن الحقيقي باستخدام خوارزمية deepSORT

في الآونة الأخيرة، تم عرض فئة من تقنيات التتبع تسمى "التتبع عن طريق الكشف" لإعطاء نتائج واعدة بسرعات في الوقت الحقيقي، تقوم هذه الطرق بتدريب المصنف التمييزي بطريقة عبر الانترنت لفصل الكائن عن الخلفية. يعمل المصنف على تمهيد نفسه باستخدام حالة التعقب الحالية لاستخراج أمثلة إيجابية وسلبية من الإطار الحالي. وبالتالي ، يمكن أن تؤدي الأخطاء الطفيفة في المتعقب إلى أمثلة تدريب مصنفة بشكل غير صحيح ، مما يؤدي إلى تدهور المصنف ويمكن أن يتسبب في الانجراف. في هذه الورقة ، نوضح أن استخدام التتبع البسيط عبر الإنترنت وفي الوقت الفعلي ( SORT) وهو نهج عملي لتتبع الكائنات المتعددة مع التركيز على خوارزميات بسيطة و فعالة.

تطبيق طرائق الانحدار اللاوسيطي كبدائل لطرائق الانحدار الخطي (دراسة مقارنة)

تفرض طرائق الانحدار الخطية قيوداً شديدة على نماذج الانحدار و خاصة على حدود الخطأ حيث تفترض أنها مستقلة و تتبع التوزيع الطبيعي و هذا قد لا يتحقق في كثير من الدراسات مما يؤدي الى انحياز لا يمكن إهماله عن النموذج الفعلي مما يؤثر على مصداقية الدراسة. يقدم هذا البحث مسألة تقدير دالة الانحدار باستخدام مقدّري النواة ناداريا واتسون و الجوارات الـ k الأكثر قرباً اللاوسيطيين كبدائل لمقدّرات الانحدار الخطية الوسيطية من خلال دراسة محاكاة على نموذج مفروض حيث قمنا بإجراء دراسة مقارنة بين هذه الطرائق باستخدام الحزمة الإحصائية R بغية معرفة أفضل هذه المقدّرات حيث تم استخدام معيار MSEمتوسط مربعات الخطأ ( Mean Squares Errors) لمعرفة المقدّر الأفضل. كما تشير نتائج دراسة المحاكاة إلى فعالية و كفاءة المقدّرات اللاوسيطية في تمثيل دالة الانحدار بالمقارنة مع مقدّرات الانحدار الخطية كما تشير إلى تقارب أداء هذين المقدّرين.

التنبؤ بمستوى تلوث الهواء

يهدف هذا البحث إلى التنبؤ بمستوى تلوث الهواء مع مجموعة من البيانات المستخدمة لإجراء التنبؤ من خلالها والوصول لأفضل تنبؤ باستخدام عدة نماذج والمقارنة بينها وإيجاد الحل المناسب.

تأثير كل من حجم و نوع المعاينة الإحصائية على تقديرات معاملات معادلة الانحدار الخطي البسيط

يهدف البحث الحالي إلى دراسة تقديرات معاملات معادلة خط الانحدار الخطي البسيط باستخدام طريقة المربعات الصغرى و ذلك عند حجوم عينات مختلفة و طرق معاينة مختلفة. و بذلك يكون هدف البحث هو محاولة لتحديد الحجم الأمثل و المعاينة الأفضل لتقدير هذه المعاملات. تم استخدام بيانات تجريبية لمجتمع مؤلف من 2000 فرداً من طلاب مدارس مناطق مختلفة من القطر. و قد تم في كل مرة تغيير حجم العينة و حساب المعاملات ثم مقارنة هذه المعاملات لحجوم عينات مختلفة مع معاملات المجتمع الحقيقي؛ و قد بينت النتائج أن تقديرات معاملات معادلة خط الانحدار تقترب من القيم الحقيقية لمعاملات معادلة خط الانحدار للمجتمع عندما يقترب حجم العينة من القيمة (325). كما تبين أن المعاينة بالطريقة العشوائية الطبقية ذات التوزيع المتناسب مع حجوم الفئات يعطي النتائج الأفضل و الاكثر دقة لتقدير معادلة الانحدار الخطي بطريقة المربعات الصغرى.

قياس أعمى لجودة الفيديو الرقمي باعتماد توزع الاحتمال المعمّم - جونسون

تم في هذا البحث تطوير خوارزمية لقيلس كمي لجودة مقطع الفيديو الرقمي الكعالج, بعدم وجود أية معلومات عن مقطع الفيديو قبل المعالجة, لمعرفة مدى التشوه الذي تعرض له المقطع نتيجة المعالجة.

خوارزمية حل مشكلة الارتباط الخطي في نموذج الانحدار

لقد قمنا في هذا البحث بدراسة الارتباط الخطي المتعدد بين المتغيرات المستقلة في نموذج الانحدار الخطي المتعدد في حالة وجود خلل في أحد شروط النموذج الأساسية ، و عرضنا دراسة نظرية مرجعية لأنواع الارتباط الخطي و أسباب ظهور مشكلة الارتباط الخطي المتعدد، و بعض طرائق الكشف عنها. إضافة لذلك تطرقنا لبعض الطرائق التي تعالج حالات الارتباط الخطي المتعدد ، ثم قدمنا طريقة جديدة لمعالجة الارتباط الخطي المتعدد . فمن خلال هذه الطريقة الجديدة لاحظنا أنه قد تمت معالجة الارتباط الخطي من جهة و كذلك حللنا مشكلة التناقض بين معنوية نموذج الانحدار و عدم معنوية معامل أو أكثر من معاملاته.

دراسة أهم العوامل الاقتصادية و الاجتماعية المؤثرة على تبني نظام الري الجماعي في مزارع حوض الغاب باستخدام أسلوب الانحدار الاحتمالي الثنائي

هدف البحث إلى دراسة أثر أهم العوامل الاقتصادية و الاجتماعية على تبني أنظمة الزراعة الحديثة ممثلة بأسلوب الري الجماعي في منطقة حوض الغاب في سورية، و ذلك باستخدام أسلوب الانحدار الاحتمالي الثنائي، حيث أن المتغير التابع هو متغير ثنائي يأخذ القيمة 1 (استخدام أسلوب الري الجماعي)، و القيمة 0 (عدم استخدام أسلوب الري الجماعي) ، و يتأثر بنوعين من المتغيرات المستقلة ( فئوية و مستمرة ).