مهارات التفكير العددي ضرورية للإجابة على الأسئلة المعقدة (CQA) على النص.يتطلب opertaions بما في ذلك العد والمقارنة والإضافة والطرح.يتبع نهج ناجح في CQA على النص، وشبكات الوحدات النمطية العصبية (NMNS)، تتبع نموذج المبرمج ومترجم البرامج النمطية النمطية
المتخصصة لأداء التفكير التركيبي.ومع ذلك، فإن إطار NMNS لا ينظر في العلاقة بين الأرقام والكيانات في كل من الأسئلة والفقرات.نقترح تقنيات فعالة لتحسين قدرات التفكير العددي NMNS من خلال إدراك السؤال المترجم والتقاط العلاقة بين الكيانات والأرقام.على نفس المجموعة الفرعية من DataSet Drop for CQA على النص، تظهر النتائج التجريبية أن إضافاتنا تتفوق على NMNS الأصلي بنسبة 3.0 نقاط للحصول على درجة F1 الإجمالية.
إن القدرة على توليد أسئلة باللغة الطبيعية مع مستويات التعقيد التي تسيطر عليها مرغوب فيه للغاية لأنها توزع تطبيق تطبيق سؤال. في هذه الورقة، نقترح نموذجا من جيلات السؤال العصبي المرتعل من نهاية إلى نهج، مما يشتمل على مزيج من الخبراء (MOE) كمحدد قوالب ن
اعمة لتحسين دقة مراقبة التعقيد ونوعية الأسئلة التي تم إنشاؤها. القوالب الناعمة تلتقط التشابه السؤال مع تجنب البناء باهظ الثمن للقوالب الفعلية. تقدم طريقتنا رواية ومقدر تعقيد عبر المجال لتقييم تعقيد سؤال، مع مراعاة المقطع والسؤال والإجابة وتفاعلاتها. تظهر النتائج التجريبية على مجموعات بيانات QA القياسية على أن نموذج QG الخاص بنا متفوقا على الأساليب الحديثة في كل من التقييم التلقائي واليدوي. علاوة على ذلك، فإن مقدر التعقيد لدينا أكثر دقة بكثير من خطوط الأساس في كلا من إعدادات المجال والخروج.
يتطلب Multi-Hop QA آلة للإجابة على أسئلة معقدة من خلال إيجاد أدلة وتعزيز متعددة، وتوفير الأدلة التوضيحية لإظهار عملية التفكير في الجهاز.نقترح قارئ مستخرج العلاقات والمقارنة (RERC)، وإطار من ثلاثة مراحل بناء على التحلل السؤال المعقد.يتحلل النازع العلا
قة السؤال المعقد، ثم يجيب القارئ على الأسئلة الفرعية بدوره، وأخيرا ينفذ المقارنة مقارنة عدديا ويلخص كل شيء للحصول على الإجابة النهائية، حيث تشكل العملية بأكملها مسار أدلة منطق كامل.في DataSet 2wikimultihopqa، حقق نموذج RERC لدينا الأداء الحديثة، مع درجة فوز F1 المشتركة من 53.58 على المتصدرين.جميع مؤشرات RERC لدينا قريبة من الأداء البشري، مع 1.95 فقط خلف المستوى الإنساني في درجة F1 من حقيقة الدعم.في الوقت نفسه، فإن مسار الأدلة المقدم من إطار RERC لدينا له قابلية قراءة ممتازة وإخلاص.
توضح هذه المقالة نظاما للتنبؤ بمهمة تقوية التعقيد المعجمية (LCP) التي تم استضافتها في Semeval 2021 (المهمة 1) مع مجموعة بيانات جديدة مشروحة مع مقياس Likert.يقع المهمة في مسار الدلالات المعجمية، وتألفت المهمة من التنبؤ بقيمة تعقيد الكلمات في السياق.تم
تنفيذ نهج لتعلم الآلات بناء على تواتر الكلمات والعديد من الخصائص المضافة على مستوى Word.على هذه الميزات، تم تدريب خوارزمية الانحدار الغابات العشوائية الخاضعة للإشراف.تم إجراء عدة أشواط بقيم مختلفة لمراقبة أداء الخوارزمية.للتقييم، أبلغت أفضل النتائج الخاصة بنا عن درجة M.A.E 0.07347، M.S.E.من 0.00938، و R.M.S.E.من 0.096871.أظهرت تجاربنا أنه مع عدد أكبر من الخصائص، فإن دقة التصنيف تزداد.
نحن نصف تجربتنا مع توفير الترجمة التلقائية اللغة المنطوقة في وقت واحد لحدث مع الترجمة الفورية البشرية.نحن نقدم نظرة عامة مفصلة عن الأنظمة التي نستخدمها، مع التركيز على التوصيل البيني والقضايا التي يجلبها.نقدم أدواتنا لمراقبة خط الأنابيب وتطبيق الويب
لتقديم نتائج خط أنابيب SLT لدينا للمستخدمين النهائيين.أخيرا، نناقش التحديات المختلفة التي واجهناها، حلولها الممكنة ونقترح تحسينات للنشر في المستقبل.
يعتمد الأشخاص على أدوات إدارة المهام الرقمية، مثل البريد الإلكتروني أو التطبيقات المهمة، لإدارة مهامهم. بعض هذه المهام كبيرة ومعقدة، مما يؤدي إلى حل الشلل والمشاعر التي تغلبت على جزء المستخدم. أظهر أدب الأدبيات الدقيقة أن هذه المهام قد تستفيد من التح
لل والتنظيم، من أجل تقليل الحمل المعرفي المستخدم. وبالتالي، في هذه الورقة، نقترح خط أنابيب نهاية إلى نهاية جديدة يستهلك مهمة معقدة وتحفيز رسم بياني للاعتماد من نص غير منظم لتمثيل المهام الفرعية وعلاقاتها. يجد حلنا أولا عقد في المهام الفرعية من العديد من المقالات حول الويب عن طريق حقن مولد نص عصبي مع ثلاثة Key Desiderata - الصلة، التجريد، والتوافق الآراء. ثم نقوم بحل الحواف والنتائج بين هذه العقد الفرعية من خلال تعلم العلاقات التبعية المهمة. نقوم بجمع مجموعة بيانات جديدة من المهام المعقدة مع الرسم البياني المهمة الفرعية لتطوير وتقييم حلولنا. يتم تقييم كل من مكونين حل الحث الرسمي الخاص بنا في التجارب، مما يدل على أن نماذجنا تتفوق على مولد نصي نصي على درجة كبيرة. يحتوي حلنا التعميم والقابل للتطوير على آثار مهمة على تعزيز إنتاجية المستخدم والمساعدة في إدارة المهام الرقمية.
نقدم صفحة التكلمة التوضيحية للتجميل الذي نستخدمه حاليا للتعليق على بعض البيانات القياسية الكمي في الأعمال الخيالية للأدب.تتميز النصوص الأدبية مجموعة متنوعة غنية في التعبير عن الكمي، بما في ذلك مجموعة واسعة من Lexemes للتعبير عن الكميات وهياكل الجملة
المعقدة للتعبير عن مقيد النطاق الكمي.تتكون Tagset لدينا من سبع علامات وتغطي جميع أنواع الكميات التي تحدث باللغة الطبيعية، بما في ذلك كمية غامضة وتجميل عام.في الجزء الثاني من الورقة، نقدم أعمالنا الألمانية مع شروح عن البيانات العامة، والتي تشكل مجموعة فرعية مناسبة من البيانات القياسية.
في هذا البحث استخدمت طريقة الطلاء الكهربائي بالكروم على ركازات من الحديد
الصناعي (steel) و هي إحدى طرائق الطلاء بتكوين غطاء على السطح و ذلك بإستخدام
أملاح كلوريدات الكروم الثلاثية كمصدر للكروم و حامض الكبريتيك كعامل محفز.
تناول البحث الحالي دراسة تفاعل الإرجاع الفوتوكيميائي للكروم السداسيّ المستحثّ بوساطة معقّدات مانديلات الحديد الثلاثيّ في المحاليل المائيّة. و تمّ إجراء تجارب مقارنة من أجل تحديد الشروط المثلى لتفاعل الإرجاع الضوئي للكروم السداسيّ في الجملة:؛ حيث دُرس
ت تأثيرات كلّ من: - الوسط و التراكيز الابتدائيّة للمكوّنات المختلفة؛ الحديد الثلاثيّ و حمض المانديليك و الكروم السداسيّ، على فعالية إرجاع الكروم السداسيّ.
أظهرت النتائج التجريبيّة أنّه يمكن لمعقّد مانديلات الحديد الفعّال ضوئياً إرجاع الكروم السداسيّ باستخدام الضوء فوق البنفسجي/ المرئي ، و أنّ قيمة المُثلى للإرجاع الفوتوكيميائي للكروم السداسيّ بوساطة هذا المعقّد تبلغ نحو .
و تبيّن أنّ فعالية الإرجاع الضوئي للكروم السداسيّ تزداد بازدياد التراكيز الابتدائيّة لكلّ من الحديد الثلاثيّ و حمض المانديليك، و لكنّها تتناقص كلّما ازدادت التراكيز الابتدائيّة للكروم السداسيّ.
و قد تمّ اقتراح آليّة محتملة لتفاعل الإرجاع الضوئي للكروم السداسيّ بوساطة معقد مانديلات الحديد الفعّال ضوئياً في المحلول المائي.
اقترحت في هذا العمل طريقة طيفية مباشرة حساسة لتعيين النيكل الثلاثي تعتمد على
تشكل معقد أحمر خمري منحل بين شوارد النيكل الثلاثي و كاشف ال DMG في وسط
قلوي قوي من ماءات الصوديوم pH=12.5, يمتص الاشعاع الكهرطيسي عند الطول
الموجي 465nm .
