أصبحت السيارات التلقائية النصية النصية (VAES) سيئة السمعة بالنسبة للانهيار الخلفي، وهي ظاهرة حيث يتعلم وحدة فك ترميز النموذج أن تجاهل الإشارات من التشفير.نظرا لأنه من المعروف أن الانهيار الخلفي يتم تفاقمه من خلال أجهزة فك ترميز التعبير، فقد شهدت المح
ولات اعتمادا محدودا كمكون مكونات في VAES النصية.الدراسات القائمة التي تضم المحولات في مبيعات النصوص (لي وآخرون، 2020؛ فانغ وآخرون.، 2021) تخفيف الانهيار الخلفي باستخدام محاولات ضخمة، وهي تقنية غير متوفرة لمعظم مجتمع البحث دون موارد حوسبة واسعة النطاق.نقدم خطة تدريبية بسيطة من مرحلتين لتحويل محول تسلسل إلى تسلسل إلى VIE مع Finetuning فقط.النموذج اللغوي الناتج هو تنافسية مع VAES المستندة إلى المحولات بشكل كبير في بعض المقاييس الداخلية مع الوقوع على الآخرين.لتسهيل التدريب، استكشفنا بشكل شامل تأثير تقنيات تخفيف الطيام الخلفي المشترك في الأدب.نطلق سرد كودنا للاستكشاف.
لقد كانت معروفة منذ فترة طويلة أن Sparsity هي تحيز حثي فعال لتعلم التمثيل الفعال للبيانات في المتجهات ذات الأبعاد الثابتة، وقد تم استكشافها في العديد من مجالات التعلم التمثيل. من اهتمام خاص بهذا العمل هو التحقيق في Sparsity ضمن إطار VAE الذي تم استكش
افه كثيرا في مجال الصورة، ولكنه كان يفتقر إلى مستوى الاستكشاف الأساسي في NLP. بالإضافة إلى ذلك، يتخلف NLP أيضا من حيث تعلم تمثيلات متفرق لوحدات نصية كبيرة على سبيل المثال، الجمل. نحن نستخدم VAES التي تحفز التمثيلات الكامنة المتفرقة لوحدات نصية كبيرة لمعالجة أوجه القصور المذكورة أعلاه. أولا، ننتقل في هذا الاتجاه من خلال قياس نجاح الحالة غير المعردة للدولة (SOTA) وغيرها من خطوط الأساس السريع في VAE للنص واقتراح نموذج VIE هرمي متفرق لمعالجة مشكلة الاستقرار في سوتا. بعد ذلك، ننظر إلى آثار Sparsity على تصنيف النص عبر 3 مجموعات من مجموعات البيانات، وتسليط الضوء على ارتباط بين أداء التمثيلات الكامنة المتفرعة حول مهام المصب وقدرته على تشفير المعلومات المتعلقة بالمهام.
الملخص نقدم المحول الكمي (كيو تي)، نظام غير مؤظفي لتلخيص الرأي الاستخراجي.يستلهم كيو تي عن طريق السيارات الآلية المتناقلة الكمية، والتي نعدها لتلخيص الشعبية.يستخدم تفسير تجميع الفضاء الكمي وقواريل استخراج جديدة لاكتشاف الآراء الشعبية بين مئات من المر
اجعات، وهي خطوة كبيرة نحو تلخيص الرأي للنطاق العملي.بالإضافة إلى ذلك، تتيح كيو تي تلخيص قابل للتحكم دون مزيد من التدريب، من خلال الاستفادة من خصائص المساحة الكمي لاستخراج الملخصات الخاصة بالجانب.كما نجعل مساحة متاحة للجمهور، معيار تقييم واسع النطاق لرموز الرأي، يشتمل على ملخصات عامة وجوقية خاصة ب 50 فندقا.توضح التجارب وعد نهجنا، والتي تتم التحقق من صحتها عن طريق الدراسات الإنسانية حيث أظهر القضاة تفضيل واضح لطريقنا على خطوط الأساس التنافسية.
ازدادت الحاجة لأنظمة التنبؤ المرورية وأصبحت حاجة ضرورية وملحة في أنظمة إدارة المرور المتقدمة، ذلك لأن توقع كثافة المرور يقلل الازدحام المروري ويسهل حركة السير. ومع وجود تنبؤ دقيق بحالة المرور سيكون بمقدورنا تطوير نظام إدارة مرورية متطور ونظام استعلام
ات متطور للمسافرين.
التحدي الذي يواجه مشكلة نمذجة حالة المرور هو الخصائص المعقدة للعمليات المرورية العشوائية. معلومات التسلسل الزمني للكثافة المرورية، والسرعات، والتمركز المروري والتي يتم جمعها من مواقع مختلفة تمتلك خصائص مختلفة عن بعضها، وبذلك عملية التنبؤ بالكثافة المرورية المستقبلية ليست عملية بديهية، ويناقش هذا البحث عدة طرق قامت بتقديم حلول لهذه المشكلة.
