ينقل الناس نيتهم وموقفهم من خلال الأساليب اللغوية للنص الذي يكتبونه. في هذه الدراسة، نقوم بتحقيق كملات المعجم في المعجم عبر الأساليب طوال العدسين: الإدراك البشري وأهمية كلمة الجهاز، لأن الكلمات تختلف في قوة الإشارات الأسلوبية التي تقدمها. لجمع ملصق
ات التصور البشري، فإننا نرفع مجموعة بيانات جديدة وطنانيرد، على رأس مجموعات بيانات النمط القياسي. لدينا عمال الحشد يسلط الضوء على الكلمات التمثيلية في النص الذي يجعلهم يعتقدون أن النص لديه الأنماط التالية: المداراة والشعور والتهدفة وخمس أنواع العاطفة. بعد ذلك بمقارنة هذه الملصقات البشرية هذه ذات أهمية نصية مشتقة من مصنف ذو طراز ذو ضبط صقل شهير مثل بيرت. تظهر نتائجنا أن بيرتف غالبا ما يجد كلمات المحتوى غير ذات صلة بالأناقة المستهدفة ككلمات مهمة تستخدم في التنبؤ بالأناقة، لكن البشر لا ينظرون بنفس الطريقة على الرغم من أن بعض الأساليب (مثل الشعور والإيجابي والفرح) الإنسان والجهاز الكلمات المحددة تشترك في تداخل كبير لبعض الأساليب.
يعد إعادة صياغة نص إعادة صياغة مهمة NLP طويلة الأمد لديها تطبيقات متنوعة على مهام NLP المصب. ومع ذلك، تعتمد فعالية الجهود الحالية في الغالب على كميات كبيرة من البيانات الذهبية المسمى. على الرغم من أن المساعي غير الخاضعة للإشعال قد اقترحت تخفيف هذه ال
مسألة، إلا أنها قد تفشل في توليد صياغة هادفة بسبب عدم وجود إشارات الإشراف. في هذا العمل، نذهب إلى أبعد من النماذج الحالية واقتراح نهج رواية لتوليد صياغة عالية الجودة مع بيانات الإشراف الضعيف. على وجه التحديد، نتعامل مع مشكلة توليد إعادة صياغة الإشراف ضعيفا من خلال: (1) الحصول على جمل متوازية ضعيفة وفرة عن طريق توسيع إعادة صياغة الزائفة القائمة على استرجاع؛ و (2) تطوير إطار تعليمي التعلم إلى تحديد عينات قيمة تدريجيا لضبط النموذج اللغوي المدرب مسبقا في مهمة إعادة توجيهها مسبقا في مهمة إعادة الصياغة الخطية. نوضح أن نهجنا يحقق تحسينات كبيرة على النهج القائمة غير المدمرة، وهو ما يمكن قابلة للمقارنة في الأداء مع أحدث من الفنون المغلفة.
يحقق نماذج اللغة المستردة مسبقا للمحولات نتائج رائعة في العديد من معايير NLU المعروفة. ومع ذلك، في حين أن أساليب المحاكمات مريحة للغاية، فهي مكلفة من حيث الوقت والموارد. هذا يدعو إلى دراسة تأثير حجم البيانات المحدد على معرفة النماذج. نستكشف هذا التأث
ير على القدرات النحوية لروبيرتا، باستخدام النماذج المدربة على الأحجام الإضافية لبيانات النص الخام. أولا، نستخدم التحقيقات الهيكلية النحوية لتحديد ما إذا كانت الطرز المحددة على مزيد من البيانات ترمز كمية أعلى من المعلومات النحوية. ثانيا، نقوم بإجراء تقييم نصلي مستهدف لتحليل تأثير حجم البيانات المحدد على أداء التعميم النحوي للنماذج. ثالثا، قارنا أداء النماذج المختلفة على ثلاثة تطبيقات المصب: وضع علامات جزء من الكلام وتحليل التبعية وإعادة صياغة الحساب. نحن نتكمل دراستنا بتحليل مفاضلة التكلفة - المنفعة للتدريب مثل هذه النماذج. تظهر تجاربنا أنه في حين أن النماذج المحددة على مزيد من البيانات ترمز المزيد من المعرفة النحوية وأداء أفضل في تطبيقات المصب، فإنها لا تقدم دائما أداء أفضل عبر الظواهر الأساسية المختلفة وتأتي بتكلفة مالية وبيئية أعلى.
في هذه الورقة، يمكننا التحقيق في أنواع المعلومات النمطية التي يتم التقاطها عن طريق نماذج اللغة المحددة مسبقا.نقدم بيانات البيانات الأولى التي تشمل السمات النمطية لمجموعة من المجموعات الاجتماعية واقتراح طريقة لاستزاز الصور النمطية المشفرة من قبل نماذج
اللغة المحددة في أزياء غير منشأة.علاوة على ذلك، نربط النمط النمطية الناشئة على مظاهرهم كعاطرات أساسية كوسيلة لدراسة آثارهم العاطفية بطريقة أكثر تعميم.لإظهار كيف يمكن استخدام أساليبنا لتحليل نوبات المشاعر والنمطية بسبب التجربة اللغوية، نستخدم ضبطها بشكل جيد على مصادر الأخبار كدراسة حالة.تعرض تجاربنا كيف تختلف المواقف تجاه مجموعات اجتماعية مختلفة عبر النماذج وكيف يمكن أن تحول العواطف والقوالب النمطية بسرعة في مرحلة ضبط الدقيقة.
على الرغم من تحقيق النتائج المشجعة، غالبا ما يعتقد أن نماذج توليد تعبير التعبير العصبي لا تفتقر إلى الشفافية.بركأنا نماذج اختيار النماذج المرجعية العصبية (RFS) لمعرفة إلى أي مدى يتم تعلم الميزات اللغوية التي تؤثر على شكل RE وأسرها نماذج RFS الحديثة.ت
ظهر نتائج 8 مهام التحقيق أن جميع الميزات المحددة تعلمت إلى حد ما.تعرض المهام التحقيق المتعلقة بالحالة المرجعية والموقف النحوي أعلى أداء.تم تحقيق أدنى أداء من خلال النماذج التحقيقية المصممة للتنبؤ خصائص هيكل الخطاب خارج مستوى الجملة.
تجد النماذج الموجودة الإشراف على النصوص النصية صعوبة في تحسين نتائج تجميعها مباشرة.وذلك لأن التجميع عملية منفصلة، ومن الصعب تقدير التدرج المجدي لأي وظيفة منفصلة يمكن أن تدفع خوارزميات التحسين المستندة إلى التدرج.لذا، فإن خوارزميات التجميع الموجودة مح
تجزة بشكل غير مباشر تحقق بشكل غير مباشر لبعض الوظائف المستمرة التي تقارب عملية التجميع.نقترح استراتيجية تدريبية قابلة للتطوير التي تعمل بشكل مباشر على متري تجميع منفصل.نحن ندرب نموذج التضمين القائم على بيرت باستخدام أسلوبنا وتقييمه على مجموعة بيانات متوفرة للجمهور.نظهر أن أسلوبنا تتفوق على نموذج آخر مضمون يستند إلى بيرت توظف خسارة ثلاثية وغيرها من خطوط الأساس غير المدعومة.هذا يشير إلى أن التحسين مباشرة لنتائج التجميع تعطي بالفعل تمثيل أفضل مناسبة للتجميع.
معظم أدب Chatbot الذي يركز على تحسين طلاقة وتماسك Chatbot، مكرس لصنع Chatbots المزيد من البشر. ومع ذلك، فإن العمل القليل جدا يلحق ما يفصل حقا عن البشر من Chatbots - البشر يفهمون جوهريا تأثير ردودهم على المحاور وغالبا ما يستجيبون بنية مثل اقتراح نظرة
متفائلة لجعل المحاور يشعر بالتحسن. تقترح هذه الورقة إطارا مبتكرا لتدريب Chatbots لامتلاك نوايا تشبه الإنسان. يشتمل إطار عملنا على تشاتبوت توجيهي وطراز محاور يلعب دور البشر. يتم تعيين chatbot التوجيهي وتعلم أن يحفز المحاور للرد بالردود التي تطابق النية، على سبيل المثال، الاستجابات الطويلة، الاستجابات بهيجة، الاستجابات ذات الكلمات المحددة، إلخ. لقد درسنا الإطار الخاص بنا باستخدام ثلاث من الإعدادات التجريبية وتقييم Chatbot التوجيهي مع أربعة مقاييس مختلفة لإظهار المرونة ومزايا الأداء. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا تجارب مع محاورات بشرية لإثبات فعالية Chatbot التوجيهية في التأثير على ردود البشر إلى حد ما. سيتم توفير الكود للجمهور.
في مهام التحقق من القراءة في الجهاز، يجب على النموذج استخراج إجابة من السياق المتاح بالنظر إلى سؤال ومقطع.في الآونة الأخيرة، حققت نماذج اللغة المدربة مسبقا للمحولات أداء حديثة في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية.ومع ذلك، فمن غير الواضح ما إذا كان
هذا الأداء يعكس فهم اللغة الحقيقية.في هذه الورقة، نقترح أمثلة خصومة لتحقيق نموذج لغة عربية مدربة مسبقا (أرابيرت)، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في الأداء على أربع مجموعات من مجموعات بيانات آلية قراءة آليا.نقدم تحليلا حكيما للدول الخفية للمحول لتقديم رؤى حول كيفية استكمال أسباب أرابيرت إجابة.تشير التجارب إلى أن أرابت يعتمد على الإشارات السطحية ومطابقة الكلمات الرئيسية بدلا من فهم النص.علاوة على ذلك، يوضح تصور الدولة المخفية أن أخطاء التنبؤ يمكن التعرف عليها من تمثيلات ناقلات في الطبقات السابقة.
