في السنوات الأخيرة، الأعمال التجارية العالمية في المناقشات عبر الإنترنت وتقاسم الرأي حول وسائل التواصل الاجتماعي مزدهرة. وبالتالي، يقترح ذلك مهمة التنبؤ بإعادة الدخول لمساعدة الناس على تتبع المناقشات التي يرغبون في الاستمرار فيها. ومع ذلك، فإن الأعما
ل الحالية تركز فقط على استغلال سجلات الدردشة ومعلومات السياق، وتجاهل إشارات التعلم المفيدة المحتملة بيانات المحادثة الأساسية، مثل أنماط موضوع المحادثة والمشاركة المتكررة للمستخدمين المستهدفين، والتي تساعد على فهم سلوك المستخدمين المستهدفين بشكل أفضل في المحادثات. في هذه الورقة، نقترح ثلاثة مهام مساعدة مثيرة للاهتمام وأسس بشكل جيد، وهي نمط انتشار، المستخدم المستهدف المتكرر، وتحويل التأتجل، كإشارات الإشراف ذاتيا لإعادة التنبؤ بالدخول. يتم تدريب هذه المهام الإضافية مع المهمة الرئيسية بطريقة متعددة المهام. تظهر النتائج التجريبية على مجموعة بيانات يتم جمعها حديثا من Twitter و Reddit أن أسلوبنا تتفوق على الحالة السابقة من الفنون السابقة مع عدد أقل من المعلمات والتقارب الأسرع. تظهر تجارب وتحليل مستفيضة فعالية نماذجنا المقترحة وأشير أيضا إلى بعض الأفكار الرئيسية في تصميم المهام ذات الإشراف على الذات.
في التحقق الآلي المطالبة، نسترجع الأدلة من قاعدة المعرفة لتحديد صحة المطالبة.بشكل حدسي، يلعب استرجاع الأدلة الصحيحة دورا حاسما في هذه العملية.في كثير من الأحيان، يتم تناول اختيار الأدلة بمثابة مهمة تصنيف جملة الزوجية، أي نحن ندرب نموذجا للتنبؤ بكل جم
لة على حدة ما إذا كان دليلا على المطالبة.في هذا العمل، نحن نغلق محولات مستوى المستندات لاستخراج جميع الأدلة من وثيقة ويكيبيديا في وقت واحد.نظل أن هذا النهج ينفذ أفضل من الأحكام المصنفة للنموذج القابل للمقارنة بشكل فردي على جميع مقاييس اختيار الأدلة ذات الصلة في الحمى.ينتج بناء خط أنابيبنا الكامل على إجراء اختيار الأدلة هذا نتيجة جديدة للحمى، وهو معيار التحقق من المطالبات الشعبية.
