شروط الارتفاع استخراج (أكلت) وتصنيف معنويات الجانب (ASC) هي مهمتان أساسيتان من المهام الفرعية الأساسية والغرامة في تحليل المعنويات على مستوى الجانب (ALSA). في التحليل النصي، تم استخراج المشترك استخراج كل من شروط الارتفاع وأقطاب المعنويات كثيرا بسبب ط
لبات أفضل من المهمة الفرعية الفردية. ومع ذلك، في السيناريو متعدد الوسائط، تقتصر الدراسات الحالية على التعامل مع كل مهمة فرعية بشكل مستقل، والتي تفشل في نموذج العلاقة الفطرية بين الأهدافين أعلاه وتتجاهل التطبيقات الأفضل. لذلك، في هذه الورقة، نحن أول من يؤدي ذلك بشكل مشترك أداء أكلت متعددة الوسائط (ماتي) ومتعدد الوسائط (MASC)، ونقترح نهج التعلم المشترك متعدد الوسائط مع اكتشاف العلاقات عبر الوسائط المساعد للمتوسطة تحليل المعنويات على مستوى الجانب (Malsa). على وجه التحديد، نقوم أولا بإنشاء وحدة اكتشاف علاقة نصية إضافية للكشف عنها للتحكم في الاستغلال المناسب للمعلومات المرئية. ثانيا، نعتمد إطار التسلسل الهرمي لسجل الاتصال متعدد الوسائط بين رفيقه ومتك اليومي، بالإضافة إلى توجيه بصري منفصل لكل وحدة فرعية. أخيرا، يمكننا الحصول على جميع أطريات المعنويات على مستوى جانب الجسبي تعتمد على الجوانب المحددة المستخرجة بشكل مشترك. تظهر تجارب واسعة فعالية نهجنا مقابل الأساليب النصية المشتركة والخط الأنابيب ونهج متعددة الوسائط.
تهدف الكشف عن العلاقات متعددة القفزات في أسئلة المعرفة الإجابة (KBQA) إلى استرجاع مسار العلاقة بدءا من كيان الموضوع إلى عقدة الإجابة بناء على سؤال معين، حيث قد يشتمل مسار العلاقة على علاقات متعددة. تعامل معظم الأساليب الموجودة بمثابة مشكلة في تعلم ال
علامة الفردية مع تجاهل حقيقة أنه بالنسبة لبعض الأسئلة المعقدة، توجد مسارات علاقة صحيحة متعددة في قواعد المعرفة. لذلك، في هذه الورقة، يعتبر اكتشاف العلاقة المتعددة القفز مشكلة في التعلم متعدد العلامات. ومع ذلك، فإن إجراء اكتشاف علاقة متعددة الأقفز متعددة الملصقات يمثل تحديا لأن أعداد كل من الملصقات والقفزات غير معروفة. لمعالجة هذا التحدي، يتم صياغة الكشف المتعدد الملصقات متعددة القفز كهجوم توليد التسلسل. يقترح نموذج توليد علاقات العلاقة بين العلاقة على حل المشكلة بطريقة نهاية إلى نهاية. تظهر النتائج التجريبية فعالية الطريقة المقترحة للكشف عن العلاقة و KBQA.
تركز طرق تعلم الجهاز لتحليل المستندات المالية بشكل رئيسي على الجزء النصي.ومع ذلك، فإن الأجزاء العددية من هذه المستندات غنية أيضا بمحتوى المعلومات.من أجل تحسين تحليل النص المالي، يجب علينا أن نحقق المعلومات الرقمية في العمق.في ضوء ذلك، فإن الغرض من هذ
ا البحث هو تحديد الارتباط بين CASCTAG المستهدف والأرقام المستهدفة في التغريدات المالية، التي تعد أكثر تحديا من تحليل الأخبار والوثائق الرسمية.في هذا البحث، قمنا بتطوير نهج خلط متعدد النماذج يدمج تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (بيرت) والشبكة العصبية التنافعية (CNN).نحن أيضا ترميز معلومات التبعية خلف النص إلى النموذج لاستخلاص الميزات الكامنة الدلالية.تظهر النتائج التجريبية أن نموذجنا يمكنه تحقيق أداء رائع ومقارنات تفوق.
