تحليل التبعية عبر المجال غير الخاضع للإكمال هو إنجاز تكيف مجال تحليل التبعية دون استخدام البيانات المسمى في المجال المستهدف. غالبا ما تكون الأساليب الحالية من نوع التوضيح الزائفة، والتي تنشئ البيانات من خلال التوضيح الذاتي للنموذج الأساسي وأداء التدر
يب التكراري. ومع ذلك، فشلت هذه الطرق في النظر في تغيير هيكل النموذج لتكييف المجال. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن استغلال المعلومات الهيكلية الواردة في النص بالكامل. لعلاج هذه العيوب، نقترح محلل التبعية التبعية للتكيف مع بنية دلالات (SSADP)، التي تنجز تحليلات التبعية عبر المجال غير الخاضعة للكشف دون الاعتماد على التوضيح الزائفة أو اختيار البيانات. على وجه الخصوص، نقوم بتصميم اثنين من النازعين ميزة لاستخراج الميزات الدلالية والهيكلية على التوالي. لكل نوع من الميزات، يتم استخدام طريقة تكيف الميزة المقابلة لتحقيق تكيف المجال لمواءمة توزيع المجال، والتي تعزز بشكل فعال إمكانية نقل المجال المتقاطع بشكل فعال للنموذج. نحن نقوم بالتحقق من فعالية طرازنا عن طريق إجراء تجارب على Codt1 و CTB9 على التوالي، وتظهر النتائج أن نموذجنا يمكن أن يحقق تحسين أداء ثابتا. علاوة على ذلك، نتحقق من قدرة نقل الهيكل النموذج المقترح عن طريق إدخال اختبار Weisfeiler-Lehman.
اكتسبت توصية الأخبار التلقائية الكثير من الاهتمام من المجتمع الأكاديمي والصناعة. تكشف الدراسات الحديثة أن مفتاح هذه المهمة يكمن في تعلم التمثيل الفعال في كل من الأخبار والمستخدمين. تعمل الأعمال الحالية عادة عنوان الأخبار والمحتوى بشكل منفصل مع إهمال
تفاعلها الدلالي، وهو غير كاف من أجل فهم نص الأخبار. إلى جانب ذلك، ترميز النماذج السابقة سجل تصفح المستخدم دون الاستفادة من الارتباط الهيكلي لأخبار استعراض المستخدمين لتعكس اهتمامات المستخدم صراحة. في هذا العمل، نقترح إطار توصية أخبار يتكون من ترميز الأخبار التعاونية (CNE) وترميز المستخدم الهيكلية (SUE) لتعزيز تعلم الأخبار وتمثيل المستخدم. CNE مجهزة LSTMS ثنائي الاتجاه ترميز عنوان الأخبار والمحتوى التعاوني مع الوحدات النمطية الشاملة والاهتمام لمعرفة تمثيل الأخبار الدلالية التفاعلية. تستخدم SUE الشبكات التنافسية الرسمية لاستخراج السمات الهيكلية الكتلة لسجل المستخدم، تليها وحدات الانتباه بين الكتلة والإنتباه إلى التعلم لتعلم تمثيلات فائدة المستخدم الهرمية. نتائج التجربة على DataSet العقل التحقق من صحة فعالية نموذجنا لتحسين أداء توصية الأخبار.
البحث عن الويب هو وسيلة أساسية للبشر للحصول على معلومات، لكنها لا تزال تحديا كبيرا للآلات لفهم محتويات صفحات الويب. في هذه الورقة، نقدم مهمة فهم القراءة الهيكلية المستندة إلى الويب. نظرا لصفحة ويب وسؤال حولها، فإن المهمة هي العثور على إجابة من صفحة ا
لويب. تتطلب هذه المهمة نظام ليس فقط لفهم دلالات النصوص ولكن أيضا هيكل صفحة الويب. علاوة على ذلك، اقترحنا Webrc، وهي مجموعة بيانات فهم هيكلية قائمة على شبكة الإنترنت. تتكون WebSrc من أزواج من الإجابات السؤال 400K، والتي يتم جمعها من صفحات الويب 6.4K مع شفرة مصدر HTML المقابلة، لقطات الشاشة والبيانات الوصفية. يتطلب كل سؤال في WebSrc فهم هيكلي معين لصفحة ويب للإجابة، والإجابة إما تمتد عن نصوص على صفحة الويب أو نعم / لا. نحن نقيم مختلف خطوط الأساس القوية على مجموعة بياناتنا لإظهار صعوبة مهمتنا. نحن نحقق أيضا في فائدة المعلومات الهيكلية والميزات المرئية. كانت مجموعة البيانات وخطوط البيانات الخاصة بنا متاحة للجمهور.
نظرا للتدريب الفعال من خلال التدريب والطلاقة في النصوص المتولدة، يتم اقتراح العديد من النماذج القائمة على إطار ترميز وحدة فك الترميز في مؤخرا للأجيال إلى نص البيانات. الترميز المناسب لبيانات الإدخال هو جزء أساسي من نماذج وحدة فك التشفير هذه. ومع ذلك،
ركزت فقط عدد قليل من الأعمال البحثية على أساليب الترميز السليم. تعرض هذه الورقة نموذجا جديدا لتنسيق البيانات إلى ترميز ترميز الترميز، حيث يرميز التشفير المقترح بعناية بيانات الإدخال وفقا للهيكل الأساسي للبيانات. يتم تقييم فعالية التشفير المقترح على حد سواء على حد سواء على حد سواء من خلال بيانات الإدخال خارج نطاق البيانات دون تغيير معنى تلك البيانات. لاختيار معلومات المحتوى المناسبة في البيانات المشفرة من التشفير، يشتمل النموذج المقترح على بوابات الاهتمام في وحدة فك الترميز. مع تجارب واسعة على DataSet Wikibio و E2E، نوضح أن النموذج لدينا يفوق على أحدث النماذج والعديد من أنظمة خط الأساس القياسية. تحليل النموذج من خلال اختبارات الأزمة المكونة والتقييم البشري يؤيد النموذج المقترح كنظام مؤلف جيدا.
في هذه الورقة، نحدد مهمة مجردة تسمى الإدراك الهيكلي الذي يولد كلمات تعطى بادئة للكلمات وتمثيل جزئي لشجرة تحليل.نقدم أيضا طريقة لحل مثيلات هذه المهمة باستخدام شبكة عصبية Graph بوابات (GGNN).نحن نقيمها بتدابير الدقة القياسية، وكذلك فيما يتعلق بالحيرة،
التي تعمل فيها مقارنة مع العمل السابق على نمذجة اللغة لتحديد المعلومات المضافة إلى مهمة اختيار معجمية من خلال وجود المعرفة النحوية.إن إضافة العقد الداخلية لتحليل الشجرة إلى النموذج العصبي هذا يجب أن تحسن النموذج، مع احترام كل من الدقة وإلى تدابير تقليدية مثل الحيرة، قد يبدو غير متأكدا، لكن المحاولات السابقة لم تلبي نجاحا تقريبا.لقد تعلمنا أيضا أن الروابط العرضية من خلال تحليل شجرة تسول في دقة النموذج في توليد الصفة والأجزاء الاسمية من الكلام.
التحقيقات هي النماذج المبينة للتحقيق في ترميز المعرفة --- E.G. هيكل النحوي --- في تمثيلات السياقية. غالبا ما يتم تصميم تحقيقات البساطة، مما أدى إلى قيود على تصميم التحقيق الذي قد لا يسمح بالاستغلال الكامل لهيكل المعلومات المشفرة؛ واحد من هذا القيادة
هو الخطي. ندرس حالة التحقيق الهيكلي (Hewitt and Manning، 2019)، والتي تهدف إلى التحقيق في ترميز الهيكل النحوي في تمثيلات سياقية من خلال تعلم التحولات الخطية فقط. من خلال مراعاة أن التحقيق الهيكلي يتعلم متريا، يمكننا أن نكون قادرين على تحليلها وتطوير متغير غير خطي رواية مع عدد متطابق من المعلمات. نحن نختبر في 6 لغات وتجد أن نواة الوظيفة الرئيسية (RBF)، بالتزامن مع التنظيم، وتحقق تحسنا كبيرا إحصائيا على أساس الأساس بجميع اللغات --- يعني أن جزءا على الأقل من المعرفة النحوية يتم تشفيره خطيا. نستنتج من خلال مناقشة كيفية تشبه Kernel RBF طبقات الانتباه ذاتية بيرت ومكهن أن هذه التشابه يؤدي إلى أداء التحقيق القائم على RBF.
قمت في هذا البحث بدراسة المفهومات البنيوية أولا , و كيفية انتقالها إلى الميدان الثقافي العربي.
و حددت هذه المفهومات و أهم الرواد الذين أسسوا لها و أسهموا في بنائها كمنهج نقدي, ثم تتبعت السبل التي أوصلتها إلى النقد العربي الحديث و دور المثاقفة في عمل
ية التأثر و التأثير.
و لعل الخطوات التطبيقية التي أجريتها جعلت المنهج البنيوي يأخذ ملامحه الواضحة في نقدنا العربي, و يعرض البحث ذلك بالتفصيل بالوقوف عند الناقد البنيوي الشكلاني كمال أبو ديب من خلال تطبيقاته للبنيوية.
و نظرا لتعذر الإحاطة بجوانب البنيوية كافة التي شبهت بأرخبيل للناظر إليها من الأعلى , حاولت دراسة البنيوية كطريقة في التفكير و النقد الأدبي , و ذلك لأن البنيوية تسعى بصورة خاصة إلى اكتشاف العلاقة بين نظام الأدب ( النص ) و بين الثقافة التي يشكل النص جزءا منها.
بهدف إجراء نمذجة ثلاثية الأبعاد لتركيب مملحة الكوم (تشكيلة الكوروشينا دولوميت
الخازنة) في السلسلة التدمرية الشمالية، تم في هذه الدراسة فرز العواكس الهامة، لاسيما
عاكس الكوراشينا أنهدريت، الغطاء، و الكوراشينا دولوميت، الحامل، و تم انشاء
الخرائط الز
منية لهما، كما تم وضع خارطة توزع السرع لتشكيلة الكوراشينا
دولوميت، و من ثم وضعت الخارطة العمقية لها. و بناءً عليه تم بناء نموذج بنيوي
ثلاثي الأبعاد للتشكيلة الهدف (الكوراشينا دولوميت) حددت من خلاله بنيتها
الجيولوجية الدقيقة للوقوف على المأمولية الهيدروكربونية لها.
في هذه البحث تم تصميم شبكة عصبية اصطناعية تعتمد على خوارزمية الانتشار الخلفي للخطأ (BPNN) لتشخيص أورام الثدي و كذلك تصميم مصنف للتشخيص باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف (ANFIS) و قد اعتمدت كلا الدراستين على السمات البنيوية للخزع الموجودة
في قاعدة البيانات لصور الثدي لجامعة ويسكونسون في الولايات المتحدة الأميركية” Wisconson Brest Cancer dataset“
في النهاية تم اجراء مقارنة بين الدراستين من أجل التشخيص الحميد و الخبيث للكتل السرطانية لسرطان الثدي حيث حصلت الدراسة الاولى BPNN على دقة %95.95 بينما الدراسة الثانية ANFIS حصلت على دقة 91.9% و هذه النتائج تعتبر هامة جدا و مساعدة إذا ما قورنت بالأبحاث المعتمدة على السمات الشكلية المأخوذة من الصور لأجهزة متنوعة كالماموغراف و الرنين المغناطيسي.
رُسبت أفلام رقيقة ناقلة شفافة (TCOs) من أكسيد القصدير المُشاب بالمنغنيز عند درجة
حرارة ركيزة 450° C بطريقة البخ الحراري. تمت مُناقشة الخصائص البنيوية للأفلام بتابعية
سوية الإشابة لممنغنيز (0, 1 , 3 , 5 ,7 wt%) بينما جميع متغيرات الترسيب مثل: درج
ة
حرارة الركيزة، معدل البخ، ضغط الغاز الحامل، المسافة بين فوهة البخ و الركيزة بقيت ثابتة.
