الإجابة السؤالية (QA) هي واحدة من أكثر المهام التحدي والآثار في معالجة اللغة الطبيعية.ومع ذلك، ركزت معظم الأبحاث في ضمان الجودة على النطاق المفتوح أو الأبدية في حين أن معظم تطبيقات العالم الواقعي تعامل مع مجالات أو لغات محددة.في هذا البرنامج التعليمي
، نحاول سد هذه الفجوة.أولا، نقدم معايير قياسية في مجال QA متعدد اللغات متعددة اللغات.في كل من السيناريوهين، نناقش النهج الحديثة التي تحقق أداء مثير للإعجاب، تتراوح من التعلم من تحويل صفرية إلى التدريب خارج الصندوق مع أنظمة QA المجال المفتوحة.أخيرا، سنقدم مشاكل بحثية مفتوحة أن أجندة الأبحاث الجديدة تشكل مثل التعلم متعدد المهام، وتعلم التحويل عبر اللغات، وتكييف المجال وتدريب نماذج لغة متعددة اللغات المدربة مسبقا مسبقا.
تشير الدراسات الحديثة إلى أن العديد من أنظمة NLP حساسة وعرضة للاضطرابات الصغيرة للمدخلات ولا تعميمها بشكل جيد عبر مجموعات البيانات المختلفة. هذا الافتقار إلى المتانة ينطبق على استخدام أنظمة NLP في تطبيقات العالم الحقيقي. يهدف هذا البرنامج التعليمي إل
ى زيادة الوعي بالشواغل العملية حول متانة NLP. يستهدف الباحثون والممارسون الخماسيون الذين يهتمون ببناء أنظمة NLP موثوقة. على وجه الخصوص، سنراجع الدراسات الحديثة حول تحليل ضعف أنظمة NLP عند مواجهة المدخلات والبيانات المعديين مع تحول التوزيع. سوف نقدم للجمهور بهدف شامل من 1) كيفية استخدام أمثلة الخصومة لفحص ضعف نماذج NLP وتسهيل تصحيح الأخطاء؛ 2) كيفية تعزيز متانة نماذج NLP الحالية والدفاع ضد المدخلات الخصومة؛ 3) كيف يؤثر النظر في المتانة على تطبيقات NLP العالمية الحقيقية المستخدمة في حياتنا اليومية. سنختتم البرنامج التعليمي عن طريق تحديد اتجاهات البحث في المستقبل في هذا المجال.
يدقق هذا البرنامج التعليمي أحدث التقدم التقني في التحليل النحوي ودور بناء الجملة في مهام معالجة اللغة الطبيعية المناسبة (NLP)، حيث يتمثل الترجمة الدلالية في الدورات الدلالية (SRL) والترجمة الآلية (MT) المهام التي لديهاكان دائما مفيدا من أدلة النحوية
الإعلامية منذ فترة طويلة، على الرغم من أن التقدم من طرازات التعلم العميق المنتهي في النهاية يظهر نتائج جديدة.في هذا البرنامج التعليمي، سنقدم أولا الخلفية وأحدث التقدم المحرز في التحليل النحوي و SRL / NMT.بعد ذلك، سنلخص الأدلة الرئيسية حول التأثيرات النحوية على هذين المهامين المتعلقين، واستكشاف الأسباب وراء كل من الخلفيات الحسابية واللغوية.
