من المعروف أن تمثيلات اللغة تحمل تحيزات نمطية ونتيجة لذلك، تؤدي إلى تنبؤات متحيزة في مهام المصب.في حين أن الطرق الحالية فعالة في التحيزات المخفئ عن طريق الإسقاط الخطي، فإن هذه الأساليب عدوانية للغاية: لا تزيل التحيز فقط، ولكن أيضا محو المعلومات القيم
ة من Word Adgeddings.نقوم بتطوير تدابير جديدة لتقييم الاحتفاظ بالمعلومات المحددة التي توضح مفاضلة بين إزالة التحيز والاحتفاظ بالمعلومات.لمعالجة هذا التحدي، نقترح أوسكار (تصحيح الفضاء الفرعي المتعامد والتصحيح)، وهي طريقة تخفيف التحيز التي تركز على تحطيم الجمعيات المتحيزة بين المفاهيم بدلا من إزالة المفاهيم بالجملة.تشير تجاربنا في التحيزات بين الجنسين إلى أن أوسكار هو نهج متوازن جيدا يضمن أن يتم الاحتفاظ بالمعلومات الدلالية في المدينات والتحيز بشكل فعال.
تحقق هذه الورقة في كيفية تصحيح أخطاء النص الصينية مع أنواع من الأحرف الخاطئة والمفقودة والمتغمة، وهي شائعة للمتحدثين الأصليين الصينيين.يمكن لمعظم النماذج الموجودة على الإطار الصحيح على الكشف عن تصحيح الأحرف الخاطئة، ولكن لا يمكن التعامل مع الأحرف الم
فقودة أو الزائدة بسبب التناقض بين المدخلات والمخرجات النموذجية.على الرغم من أن أساليب العلامات المستندة إلى SEQ2SEQ أو التسلسل تقدم حلولا لأنواع الخطأ الثلاثة وحققت نتائج جيدة نسبيا في سياق اللغة الإنجليزية، فإنها لا تؤدي بشكل جيد في السياق الصيني وفقا تجاربنا.في عملنا، نقترح إطارا جديدا للكشف عن المحاذاة على المكتشفة التي يمكن أن تعالج كل من المواقف المحاذاة وغير المحاذاة ويمكن أن تكون بمثابة نموذج ابدأ بارد عند عدم توفر بيانات التعليق التوضيحي.تظهر النتائج التجريبية على ثلاث مجموعات بيانات أن طريقتنا فعالة وتحقق أداء أفضل من أحدث النماذج المنشورة.
تتضمن النهج الحديثة لإملاء مشكلة تصحيح الأخطاء الإملائي نماذج SEQ2SEQ القائمة على المحولات، والتي تتطلب مجموعات تدريبية كبيرة وتعاني من وقت الاستدلال البطيء؛وتسلسل نماذج وضع التسلسل المستندة إلى ترميز المحولات مثل بيرت، والتي تنطوي على مساحة تسمية ال
مستوى المميز وبالتالي قاموس مفردات محددة مسبقا مسبقا.في هذه الورقة، نقدم طراز Tagger Tagner التسلسل الهرمي، أو HCTAGGER، لتصحيح الأخطاء الإملائي في النص القصير.نستخدم نموذج لغة مدرب مسبقا على مستوى الحرف كتشفير نصي، ثم يتوقع تحرير مستوى الأحرف لتحويل النص الأصلي إلى شكل خالي من الأخطاء مع مساحة تسمية أصغر بكثير.للحصول على فك التشفير، نقترح نهجا هرميا متعدد المهام للتخفيف من مسألة توزيع الملصقات الطويلة الذيل دون تقديم معلمات نموذجية إضافية.تثبت التجارب في مجموعات بيانات تصحيح أخطاء الأخشاب العامة أن HCTAGGER هو نهج دقيق وأسرع بكثير من العديد من النماذج الموجودة.
نقوم بتطوير نموذج يشرف على الحد الأدنى لتصحيح الإملاء وتقييم أدائه على ثلاثة مجموعات البيانات المشروح عن أخطاء الإملاء باللغة الروسية.أول كوربوس هي مجموعة بيانات من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي الروسية المستخدمة مؤخرا في مهمة مشتركة على تصحيح الإمل
اء الروسي.تحتوي شرطيان آخرين على نصوص ينتجها متعلمو الروسية بلغة أجنبية.التقييم على ثلاثة مجموعات بيانات متنوعة تسمح بمقارنة شوكية.نقارن أداء النموذج الذي يجرأ الحد الأدنى إلى نماذج خطية خطية لا تستخدم السياق لإعادة صياغة المرشح، وكذلك نظام الترجمة ذات المستوى الإحصائي على مستوى الأحرف مع إعادة التعريف المستندة إلى السياق.نظهر أن النموذج الذي يجروح تحت إشرافه يفوق جميع النماذج الأخرى.نقدم أيضا تحليلا للأخطاء الإملائية ونناقش صعوبة المهمة مقارنة بمشكلة تصحيح الإملاء باللغة الإنجليزية.
من المعروف أن الأساليب التاريخية تحتوي على أخطاء قدمتها أساليب OCR (التعرف على الأحرف البصرية) المستخدمة في عملية الرقمنة، غالبا ما يقال إنها مهينة أداء أنظمة NLP.تصحيح هذه الأخطاء يدويا هي عملية تستغرق وقتا طويلا، وقد تم الاعتماد على جزء كبير من الأ
ساليب التلقائية على القواعد أو تعلم الآلات الخاضعة للإشراف.نحن نبني على العمل السابق على استخراج مواز تلقائي بالكامل لبيانات متوازية لتدريب نموذج NMT تسلسل تستند إلى الطرف (الترجمة الآلية العصبية) لإجراء تصحيح خطأ OCR المصمم للغة الإنجليزية، وتكييفه إلى الفنلندية من خلال اقتراح الحلول التي تأخذالمورفولوجيا الغنية للغة في الاعتبار.تظهر طريقة جديدة لدينا أداء متزايد في حين تبقى غير مؤسس بالكامل، مع الاستفادة الإضافية للتطبيع الإملائي.تتوفر شفرة المصدر والنماذج على Github و Zenodo.
يعاني تصحيح الخطأ النحوي (GEC) من عدم وجود بيانات متوازية كافية. اقترحت دراسات حول GEC عدة طرق لتوليد بيانات زائفة، والتي تشمل أزواج من الجمل النحوية والنصيع بشكل مصطنع. حاليا، فإن النهج السائد لتوليد بيانات الزائفة هو الترجمة مرة أخرى (BT). وقد استخ
دمت معظم الدراسات السابقة باستخدام BT نفس الهندسة المعمارية لكل من نماذج GEC و BT. ومع ذلك، فإن نماذج GEC لها اتجاهات تصحيح مختلفة اعتمادا على بنية نماذجها. وبالتالي، في هذه الدراسة، نقارن اتجاهات تصحيح نماذج GEC المدربة على البيانات الزائفة التي تم إنشاؤها بواسطة ثلاث نماذج BT مع بنية مختلفة، وهي المحول، CNN، و LSTM. تؤكد النتائج أن ميول التصحيح لكل نوع خطأ مختلفة لكل طراز BT. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا التحقيق في ميول التصحيح عند استخدام مجموعة من البيانات الزائفة الناتجة عن نماذج BT مختلفة. نتيجة لذلك، نجد أن مجموعة من نماذج BT المختلفة تتحسن أو تحسن أداء كل نوع من نوع الخطأ مقارنة باستخدام نموذج BT واحد مع بذور مختلفة.
Gecko +: أداة تصحيح الأخطاء النحوية والخطاط نقدم Gecko +، أداة مساعدة الكتابة على شبكة الإنترنت للغة الإنجليزية التي تصحيح الأخطاء على حد سواء في الجملة وعلى مستوى الخطاب.يعتمد ذلك على نماذجتين من أحدث نماذج لتصحيح الأخطاء النحوية وطلب الجملة.يتوفر G
ecko + عبر الإنترنت كتطبيق ويب يقوم بتنفيذ خط أنابيب يجمع بين الطرزين.
ان لعبة كرة اليد من الألعاب الجماعية التي تتميز بتنوع مهاراتها الاساسية الهجومية منها و الدفاعية، و خططها المتنوعة سواء كانت في الهجوم او الدفاع، و الجدير بالذكر ان كل حركات الهجوم تهدف إلى الانتهاء بالتصويب على مرمى الفريق المنافس حيث تعد من أهم الو
اجبات المهمة في ممارسة كرة اليد و تتوقف نتيجة المباراة على دقة الأداء الفني لهذه المهارة. و هذا ما دعا الى اختيار مهارة التصويب في هذه الدراسة نظراً لأهميتها، و كونها تعتبر من المهارات الأساسية الفاعلة في هذه اللعبة.
و قد تكونت عينة البحث من (12) لاعب من اللاعبين الناشئين لمركز محافظة اللاذقية، و قد تم استخدام المنهج التجريبي بأسلوب المجموعة الواحدة.
و هدف البحث الى اعداد تمرينات نوعية لتطوير الدقة في مهارة التصويب من الارتكاز و التعرف على دور التمرينات في تطوير مستوى أداء مهارة التصويب و التي من الممكن ان تعطي نتائج ايجابية بعد التطبيق.
حيث خضعت عينة البحث للاختبار القبلي لقياس الدقة في مهارة التصويب و من ثم طبقت مجموعة من التمرينات النوعية التي هدفها تطوير مهارة التصويب و من ثم القياس البعدي عند الانتهاء من تطبيق التمرينات.
و بالمقارنة بين القياسين القبلي و البعدي لعينة البحث اظهرت نتائج الدراسة أن التمرينات النوعية المستخدمة في تعليم و تطوير مهارة دقة التصويب من الارتكاز ادت الى تحسن ملحوظ في مستوى عينة البحث.
أوصت الدراسة الى أهمية استخدام برامج تدريبة مبنية على أسس علمية في تطوير الأداء المهاري في كرة اليد. و ضرورة استخدام تمرينات هادفة و منظمة و مراعاة الفئات العمرية و المستوى المهاري عند استخدام تمرينات لتطوير مهارة التصويب.
تهدف هذه الدراسة إلى تحليل تأثير الدقة المكانية لنقاط الضبط على الدقة الهندسية لتصحيح المرئيات، حيث تم إجراء اختبارات على نفس المرئية (IKONOS) و ذلك بتطبيق تحويلات كثيرة الحدود باستخدام مجموعات من نقاط الضبط لكل منها دقة مطلقة مختلفة عن الأخرى. تم اس
تقراء هذه المجموعات من مخطط طبوغرافي مقياسه 1/1000 و من مرئية فضائية من النوع MOMS مرجعة دقة تمييزها المكانية 2m كما تم تحديد إحداثياتها من خلال رفع باستخدام مستقبل GPS. و قد بيّنت نتائج الدراسة أنه يمكن الحصول على أدق تصحيح هندسي باستخدام نقاط ضبط دقتها المكانية من فئة دقة التمييز المكانية للمرئية. كما بيّنت أن استخدام نقاط ضبط أكثر دقة لن يكون ذا فائدة في رفع الدقة الهندسية لتصحيح المرئية و ذلك لأن قياس هذه النقاط على المرئية سيواجه مشكلة وضوحها على المرئية و هي مسألة ترتبط بدقة تمييز هذه المرئية.
تبحث هذه الدراسة في العلاقة بين التطور المالي و النمو الاقتصادي في سورية خلال الفترة 1980-2010. تم قياس التطور المالي بالأئتمان الممنوح للقطاع الخاص و بعرض النقود بالمفهوم الواسع و تم قياس النمو الاقتصادي بحصة الفرد من الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي.
