تم إظهار نماذج الإجابة على الأسئلة (QA) للحصول على فهم القراءة لاستغلال تحيزات محددات غير مقصودة مثل السؤال - التداخل المعجمي السياق. هذا يعيق نماذج ضمان الجودة من المعمم إلى العينات الممثلة تمثيلا مثل الأسئلة ذات التداخل المعجمي المنخفض. يمكن أن يكو
ن جيل السؤال (QG)، وهي طريقة لتعزيز مجموعات بيانات QA، حل تدهور الأداء إذا كان QG يمكن أن Debias QA بشكل صحيح. ومع ذلك، نكتشف أن نماذج QG العصبية الأخيرة متحيزة نحو توليد الأسئلة ذات التداخل المعجمي العالي، والتي يمكن أن تضخيم تحيز DataSet. علاوة على ذلك، يكشف تحليلنا أن تكبير البيانات مع نماذج QG هذه تضعف بشكل متكرر الأداء على الأسئلة مع التداخل المعجمي المنخفض، مع تحسين ذلك على الأسئلة ذات التداخل المعجمي العالي. لمعالجة هذه المشكلة، نستخدم نهج مرادف يستند إلى استبدال أسئلة زيادة التداخل المعجمي المنخفض. نوضح أن نهج تكبير البيانات المقترح بسيط ولكنه فعال في التخفيف من مشكلة التدهور مع الأمثلة الاصطناعية 70K فقط.
في هذا العمل، نقوم بتحليل أداء وخصائص نماذج تضمين الكلمة المتبقية التي تم إنشاؤها بواسطة أساليب المحاذاة المستندة إلى تعيين الخرائط.نحن نستخدم العديد من التدابير الخاصة بالجور وضمان التشابه للتنبؤ بعشرات BLI من تعيينات تضمين التضمين عبر اللغات على ثل
اثة أنواع من كوربورا وثلاث أساليب تضمين و 55 زوجا للغة.تؤكد نتائجنا التجريبية على أنها بدلا من مجرد حجم، فإن مقدار المحتوى المشترك في Training Corpora ضروري.تتجلى هذه الظاهرة في ذلك) على الرغم من أحجام كوربوس الأصغر، باستخدام الأجزاء المقارنة فقط من ويكيبيديا لتدريب مساحات تضمين الأحادية المهتملة غالبا ما تكون أكثر فعالية من الاعتماد على جميع محتويات ويكيبيديا، 2) أصغر، في المقابلتعمل Wikipedia الأقل متنوعة في ويكيبيديا دائما أفضل بكثير كدولة تدريبية لتعيينات ثنائية اللغة من ويكيبيديا الإنجليزية المستخدمة في كل مكان.
يتناول البحث جماليات اللغة الشعرية بوصفها أبرز وجوه التداخل الأجناسي في النص النثري لدى الكتاب و الخطباء و المترسلين في العصر الأموي.
نعرض دراسة لإمكانية تحسين أداء محطات الرادار التي تستخدم التعديل الترددي الخطي Linear Frequency Modulation:LFM باستخدام أزواج إشارات (LFM) الصاعدة و الهابطة للتخلص من إشارات التداخل السلبي, مع استخدام حزمة المرشحات المتقابلة ضيقة المجال مخصصة لقياس م
دى الهدف, إن خرج هذه المرشحات المتقابلة موصولة إلى دارة طارح, و هكذا فإن الإشارات المنعكسة عن أجسام ثابتة ( تداخل سلبي ) ستدخل مرشحات لها نفس الترتيب مما يؤدي إلى طرح هذه الإشارات, أما الإشارات المنعكسة عن هدف متحرك سيختلف ترددها بقيمة الإزاحة دوبلرية و بالتالي ستهيج مرشحات مختلفة الترتيب لتمر عبر دارة الطرح دون أن يتم حذفها.
