أكثر سخونة: نقل الموضوع الهرمي المثلى مع تمثيلات السياق التوضيحية

غالبا ما تكون معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي العمود الفقري لأنظمة اليوم لتفاعلات المستخدم واسترجاع المعلومات وغيرها. تعتمد العديد من تطبيقات NLP هذه على تمثيلات متخصصة متخصصة (E.G. Adgeddings Word، نماذج الموضوع) التي تحسن القدرة على السبب في العلاقات بين وثائق Corpus. يقترن التقدم بالتقدم المحرز في التمثيلات المستفادة، كما أن مقاييس التشابه المستخدمة لمقارنة تمثيل الوثائق تتطور أيضا، مع اختلاف العديد من المقترحات في وقت الحساب أو الترجمة الشفوية. في هذه الورقة نقترح امتدادا لمقياس مسافة توثيق هجينة ناشئة محددة تجمع بين نماذج الموضوع و Adgeddings Word: النقل الهرمي للموضوع (Hott). في محددة، نقوم بتوسيع Hott باستخدام تمثيلات الكلمات المحسنة للسياق. نحن نقدم التحقق من صحة نهجنا على مجموعات البيانات العامة، باستخدام برت نموذج اللغة لمهمة تصنيف المستندات. تشير النتائج إلى أداء تنافسي من متري Hott الموسعة. علاوة على ذلك، قم بتطبيق مقياس التشغيل السريع وتمديده لدعم أبحاث الوسائط التعليمية، بمهمة استرجاع للمواضيع المطابقة في المناهج الدراسية الألمانية إلى ممرات الكتب المدرسية التعليمية، إلى جانب تقديم وثيقة توضيحية مساعدة تمثل الموضوع المهيمن للوثيقة المستردة. في دراسة المستخدم، تفضل طريقة تفسيرنا على الكلمات الرئيسية الموضوعية العادية.