نحو كشف وعلاج الارتباك الصوتي

يعد تقليل انهيار الاتصالات أمرا بالغ الأهمية للنجاح في تطبيقات NLP التفاعلية، مثل أنظمة الحوار.تحقيقا لهذه الغاية، نقترح إطارا لتخفيف الارتباك لكشف وعلاج انهيار الاتصالات.في هذا العمل، كخطوة أولى نحو تنفيذ هذا الإطار، نركز على الكشف عن مصادر الفونيم للارتباك.كدليل من المفهوم، نقوم بتقييم اثنين من المهندسين العصبيين في التنبؤ بالاحتمال الذي سيؤديه المستمع إلى إساءة فهم الصوت في الكلام.نظير على أن كلتا النماذج العصبية تتفوق على خط أساس نجم نجم مرجح، يظهر وعد مبكرا للإطار الأوسع.

اختيار المرشح القائم على المعنويات ل NMT

انفجار المحتوى الذي أنشأه المستخدم (UGC) --- E.G. وظائف وتعليقات وسائل التواصل الاجتماعي والتعليقات والمراجعات --- تحفز تطوير تطبيقات NLP مصممة على هذه الأنواع من النصوص غير الرسمية. السائدة بين هذه التطبيقات كانت تحليل المعنويات والترجمة الآلية (MT). حول الملاحظة التي تتميز بها UGC لغة مشحونة بالثريات والمعنوية للغاية ونقترح نهج من جانب فك الترميز الذي يشتمل على الثقة التلقائية التي يتم تسجيلها في عملية اختيار مرشح MT. نحن ندرب مصنف المعنويات أحادية الأنتجة باللغة الإنجليزية والإسبانية بالإضافة إلى نموذج معنويات متعددة اللغات وثقل Berting Berting Bert و XLM-Roberta. باستخدام N-Best المرشحين الناتج عن نموذج خط الأساس MT مع البحث الشعاع ونختار المرشح الذي يقلل من الفرق المطلق بين درجة المعنويات من جملة المصدر والترجمة وأداء تقييمين بشري لتقييم الترجمات المنتجة. على عكس العمل السابق ونحن نقوم بتحديد هذا الترجمة المتباينة على الحد الأدنى من خلال النظر في درجات المعنويات من جملة المصدر والترجمة على الفاصل الزمني المستمر وبدون استخدام E.G. التصنيف الثنائي والسماح باختيار أكثر غرامة من مرشحي الترجمة. تظهر نتائج التقييمات البشرية أنه وبالمقارنة مع نموذج خط الأساس MT مفتوح المصدر على رأسه مبني أن خط أنابيب القائم على المعنويات مبنية وينتج خط أنابيبنا ترجمة أكثر دقة للنصوص المصدر الثقيلة العامية والمعنويات.

اقترب من SMM4H مع نماذج اللغة التراجع التلقائي والترجمة

نحن تصف عروضنا إلى الطبعة السادسة من المهمة المشتركة للتطبيقات الاجتماعية للتطبيقات الصحية (SMM4H).شارك فريقنا (ognlp) في المهمة الفرعية: تصنيف تغريدات القضايا المحتملة للإبلاغ عنها الذاتي (المهمة 5).بالنسبة لتقديم طلباتنا، عملنا أنظمة بناء على نماذج المحولات التراجع التلقائي (XLNET) والترجمة الخلفية لموازنة DataSet.

عرض من الحشد: تحديات التقييم لتطبيقات تفاعل الزمن

اكتسبت أنظمة الحوار مثل Chatbots، والمهام مثل الإجابة على الأسئلة (QA) الجر في السنوات الأخيرة؛ بعد تقييم هذه الأنظمة لا تزال صعبة. وتشمل الأسباب مجموعة متنوعة كبيرة في السياقات واستخدام حالات هذه الأنظمة وكذلك التكلفة العالية للتقييم البشري. في هذه الورقة، نركز على نوع معين من أنظمة الحوار: تطبيقات تفاعل إزاحة الوقت (TOIAIA) ذكي، برامج محادثة محاكمة محادثات وجها لوجه بين البشر والحجيجات الإنسانية المسجلة مسبقا. ضمن القيد أن تویا هو نظام إخراج واحد يتفاعل مع المستخدمين مع توقعات مختلفة، نحدد تحديين: أولا، كيف نحدد إجابة جيدة؟ والثاني، ما هو متري مناسب لاستخدامها؟ نستكشف التحديات من خلال إنشاء مجموعة بيانات جديدة تحدد إجابات جيدة متعددة على أسئلة تویا محددة من خلال مساعدة عمال الأمازون الميكانيكية التركيون. يتيح لنا هذه الرأي من الحشد دراسة الاختلافات في كيفية إدراك المحققين الذين يتويا إجاباتها. تشمل مساهماتنا مجموعة البيانات المشروحة التي نجعلها متاحة للجمهور واقتراح معدل النجاح الخاص بك كتقسيط تقييم أكثر ملاءمة من مقاييس استرجاع الجودة التقليدية واسترجاع المعلومات.

علم البيانات الضخمة مع تقنيات التعلم الآلي

في السنوات الأخيرة، تلقت معالجة الوقت الحرج (المعالجة في الوقت الحقيقي) وتحليل البيانات الكبيرة قدراً كبيراً من الاهتمام. فهناك العديد من المجالات التي يمكن فيها معالجة البيانات في الوقت الفعلي، حيث أن اتخاذ القرارات في الوقت المناسب يستطيع إنقاذ الآلاف من الأرواح البشرية، التقليل من مخاطر أرواح البشر والموارد، تعزيز نوعية حياة البشر، تعزيز فرص الربحية، وإدارة الموارد بفعالية. فتأتي هنا هذه الورقة التي تسّلط الضوء على هذا النوع من التطبيقات التحليلية للبيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي وتصّنف تلك التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، فإنها تقدم نظرة عامة على البيانات الكبيرة لوصف المعرفة الأساسية في هذا المجال، فضلاً عن علاقة البيانات الكبيرة بتعلم الآلة وكيفية ربطهم سويًة لتحسين الأداء ورفع سويته.

مُقارنة بين 1 Angular JS و 2 Angular لتحقيق طبقة العرض في تطبيقات التجارة الالكترونية المتعددة الطبقات

يركز هذا البحث على بنية لتطبيق متعدد الطبقات محقق باستخدام منصة المؤسسات من جافا ((Java Platform, Enterprise Edition (Java EE). يستند منطق العمل في التطبيق المدروسعلى خدمات وب نقل الحالة التمثيلية (Representational state transfer (RESTful) web services), أما طبقة العرض فبنيت باستخدام (Angular(x.

استخدام البرمجة الخطية لإدارة و تصميم شبكات مياه الشرب

يقدم هذا البحث نموذجا رياضيا و برنامجا حاسوبيا لاستخدام البرمجة الخطية في البحث عن الحل الأمثل لشبكات مياه الشرب الحديثة، و في تحديد الحل الأقل كلفة في حالة تعديل شبكة موجودة.

تحقيقُ تطبيقات تجارةٍ الكترونية مُتعددةُ الطبقات و تقييم تأثّر الأداء بالتقنيات المستخدمة

تطبيقاتُ التجارة الالكترونية متعددة الطبقات هي تطبيقات موزعة يقسّمُ فيها منطقُ التطبيق إلى مكوناتٍ توزع على أجهزة عدّة حسب الطبقة التي تنتمي إليها هذه المكونة و تقدّم خدمات تجارة الكترونية للمستخدمين مثل التسوق عبر الانترنت.

تقديم محرك محاكاة موزع يعمل بطريقة الأحداث المتقطعة

قمنا في هذا البحث بمراجعة الجهود الحالية و السابقة في هذا المجال ثم قدّمنا محرك محاكاة موزع للأغراض العامة يعمل بطريقة الأحداث المتقطعة. تم تحقيق هذا المحرك باستخدام الأداة Akka و باستخدام خوارزمية التزامن optimized loop CMB و قد تم اختبار أداء المحرك و تجربته في حقل محاكاة الدارات المنطقية و نظام الأرتال بمخدم واحد.

نموذج رياضي مستمر للتسامح مع الأعطال في التطبيقات المتوازية

نقدم في هذا البحث نموذج رياضي مستمر للحصول على الحل الأمثل للمشكلة الناتجة عن إضافة آلية للتسامح مع الأعطال في بيئات التنفيذ التفرعية و الموزعة عالية الآداء و هي مشكلة التسوية بين الكلفة المضافة من آلية التسامح مع الأعطال و تأثير الأعطال على بيئة التنفيذ و بالتالي على زمن انتهاء تنفيذ التطبيق المتوازي. طريقة التسامح مع الأعطال المدروسة هي آلية تخزين/استرجاع متزامن و الدراسة المقترحة تعتمد على نمذجة عشوائية مستمرة لمختمف قيود الأداء للتطبيق المتوازي المنفذ على بنية تفرعية موزعة.