في الترجمة الآلية المتزامنة، والعثور على وكيل مع تسلسل العمل الأمثل للقراءة والكتابة التي تحتفظ بمستوى عال من جودة الترجمة مع التقليل من التأخر المتوسط في إنتاج الرموز المستهدفة لا يزال مشكلة صعبة للغاية. نقترح نهج تعليمي تحت إشراف رواية لتدريب وكي
ل يمكنه اكتشاف الحد الأدنى لعدد القراءة المطلوبة لتوليد كل رمزية مستهدفة من خلال مقارنة الترجمات المتزامنة ضد ترجمات الجملة الكاملة أثناء التدريب لإنشاء تسلسل عمل أوراكل. يمكن بعد ذلك استخدام تسلسل أوراكل هذه لتدريب نموذج إشراف لتوليد العمل في وقت الاستدلال. يوفر نهجنا بديلا عن طرق التشكيل الحالية في الترجمة المتزامنة من خلال تقديم هدف تدريب جديد، وهو أمر أسهل للتدريب من المحاولات السابقة في تدريب الوكيل باستخدام تقنيات تعليم التعزيز لهذه المهمة. تظهر نتائجنا التجريبية أن طريقة التدريب الجديدة لتوليد العمل تنتج ترجمات عالية الجودة مع تقليل التأخر المتوسط في الترجمة الفورية.
غالبا ما تتطلب تطبيقات العالم الواقعي نماذج محسنة عن طريق الاستفادة * مجموعة من إشارات الإشراف العرضي الرخيص *. يمكن أن تشمل هذه ملصقات جزئية، ملصقات صاخبة، قيود قائمة على المعرفة، والشروح عبر المجال أو التعليق الشرح - جميعها وجود ارتباطات إحصائية مع
شروح ذهبية ولكن ليس نفسها بالضبط. ومع ذلك، فإننا نفتقر حاليا إلى طريقة مبدئية لقياس فوائد هذه الإشارات إلى مهمة مستهدفة معينة، والممارسة المشتركة لتقييم هذه الفوائد هي من خلال تجارب شاملة مع نماذج مختلفة وليفرتات. تدرس هذه الورقة ما إذا كان بإمكاننا ذلك، * في إطار واحد، حدد فوائد أنواع مختلفة من الإشارات العرضية لمهمة مستهدحة معينة دون ممارسة التجارب بين التجديف *. نقترح نقلا عن تدبير المعلومات الدوافع PAC-Bayesian الموحدة، PABI، الذي يميز الحد من عدم اليقين المنصوص عليه من إشارات الإشراف العرضي. نوضح فعالية PABI عن طريق تحديد القيمة المضافة من قبل أنواع مختلفة من الإشارات العرضية إلى مهام علامات التسلسل. تشير التجارب على التعرف على الكيان المسمى (NER) وإجابة السؤال (QA) أن تنبؤات Pabi ترتبط بشكل جيد مع أداء التعلم، مما يوفر طريقة واعدة لتحديد، قبل التعلم، التي ستكون إشارات الإشراف مفيدة.
في تصنيف علاقة الخطاب الضمني، نريد التنبؤ بالعلاقة بين الجمل المجاورة في غياب أي اتصال خطاب علني. هذا أمر صعب حتى بالنسبة للبشر، مما يؤدي إلى نقص البيانات المشروح، وهي حقيقة تجعل المهمة أكثر صعوبة في نهج التعلم الآلي الإشراف. في الدراسة الحالية، نؤدي
تصنيف علاقة الخطاب الضمني دون الاعتماد على أي علاقة ضمنية المسمى. نحن غاضب من عدم وجود بيانات من خلال تفسير العلاقات الضمنية لتقليل المهمة إلى مشكلتين فرعيين: نمذجة اللغة وتصنيف علاقة خطاب صريحة، مشكلة أسهل بكثير. تبين نتائجنا التجريبية أن هذه الطريقة يمكن أن تتفوق حتى الآن على الرغم من أن الحديث، على الرغم من أن تكون أبسط بكثير من النماذج البديلة لأداء مماثل. علاوة على ذلك، نوضح أن الأداء المحقق قوي عبر المجالات كما اقترحته التجارب الصفرية في مجال مختلف تماما. يشير هذا إلى أن التطورات الحديثة في النمذجة اللغوية جعلت نماذج لغة جيدة بما فيه الكفاية في التقاط علاقات بين الجملة دون مساعدة من علامات الخطاب الصريحة.
لقد كانت معروفة منذ فترة طويلة أن Sparsity هي تحيز حثي فعال لتعلم التمثيل الفعال للبيانات في المتجهات ذات الأبعاد الثابتة، وقد تم استكشافها في العديد من مجالات التعلم التمثيل. من اهتمام خاص بهذا العمل هو التحقيق في Sparsity ضمن إطار VAE الذي تم استكش
افه كثيرا في مجال الصورة، ولكنه كان يفتقر إلى مستوى الاستكشاف الأساسي في NLP. بالإضافة إلى ذلك، يتخلف NLP أيضا من حيث تعلم تمثيلات متفرق لوحدات نصية كبيرة على سبيل المثال، الجمل. نحن نستخدم VAES التي تحفز التمثيلات الكامنة المتفرقة لوحدات نصية كبيرة لمعالجة أوجه القصور المذكورة أعلاه. أولا، ننتقل في هذا الاتجاه من خلال قياس نجاح الحالة غير المعردة للدولة (SOTA) وغيرها من خطوط الأساس السريع في VAE للنص واقتراح نموذج VIE هرمي متفرق لمعالجة مشكلة الاستقرار في سوتا. بعد ذلك، ننظر إلى آثار Sparsity على تصنيف النص عبر 3 مجموعات من مجموعات البيانات، وتسليط الضوء على ارتباط بين أداء التمثيلات الكامنة المتفرعة حول مهام المصب وقدرته على تشفير المعلومات المتعلقة بالمهام.
تتطلب شبكات العصبية العميقة الحديثة من بين الفن بيانات تدريبية ذات صلة واسعة النطاق غالبا ما تكون مكلفة للحصول على أو غير متوفرة للعديد من المهام. لقد ثبت أن الإشراف ضعيف في شكل قواعد خاصة بالمجال مفيدا في مثل هذه الإعدادات لإنشاء بيانات التدريب المس
مى ضعيف. ومع ذلك، فإن التعلم مع القواعد الضعيفة يتحدى بسبب طبيعته المهمة والصاخبة المتأصلة. تحدي إضافي هو تغطية القاعدة والتداخل، حيث يعتبر العمل المسبق على الإشراف الضعيف فقط الحالات التي تغطيها قواعد ضعيفة، وبالتالي تاركة بيانات قيمة غير مسفدة وراءها. في هذا العمل، نطور إطارا ضعيفا للإشراف (Astra) الذي يرفع جميع البيانات المتاحة لمهمة معينة. تحقيقا لهذه الغاية، نستفيد البيانات الخاصة بمهارات العمل من خلال التدريب الذاتي مع نموذج (الطالب) الذي يعتبر تمثيلات السياق ويتوقع التسميات الزائفة على الحالات التي قد لا تغطيها قواعد ضعيفة. ونحن نضع كذلك شبكة انتباه القاعدة (المعلم) التي تتعلم كيفية إجمالي الملصقات الزائفة الطلابية مع ملصقات القاعدة الضعيفة، مشروطة بإخلاصها والسياق الأساسي للمثيل. أخيرا، نقوم بإنشاء هدف تعليمي شبه إشراف للتدريب المنتهي بالبيانات غير المستمرة والقواعد الخاصة بالمجال، وكمية صغيرة من البيانات المسمى. توضح تجارب واسعة على ستة مجموعات بيانات قياسية لتصنيف النص فعالية نهجنا مع تحسينات كبيرة على خطوط الأساس الحديثة.
في هذه الورقة، نستكشف تصنيف النص بالإشراف الضعيف للغاية، أي بالاعتماد فقط على النص السطحي لأسماء الطبقة. هذا إعداد أكثر تحديا من الإشراف الضعيف الذي يحركه البذور، والذي يسمح بضع كلمات البذور لكل فصل. نحن نقوم باختيار مهاجمة هذه المشكلة من منظور تعليم
التمثيل --- يجب أن تؤدي تمثيلات المستندات المثالية إلى نفس النتائج نفسها بين المجموعات والتصنيف المرغوب فيه. على وجه الخصوص، يمكن للمرء أن يصنف نفس الشفرة بشكل مختلف (على سبيل المثال، استنادا إلى الموضوعات والمواقع)، لذلك يجب أن تكون تمثيلات المستندات التكيفية بأسماء الطبقة المحددة. نقترح إطار رواية X-Class لتحقيق التمثيلات التكيفية. على وجه التحديد، نقدر أولا تمثيلات الطبقة من خلال إضافة كلمة أكثر مماثلة لكل فصل إلى أن تنشأ عدم التناقض. بعد مزيج مصمم من آليات الاهتمام بالفئة، نحصل على تمثيل الوثائق من خلال متوسط تمثيلات الكلمات السياقية المرجحة. مع سابقة كل وثيقة تم تعيينها إلى أقرب فئة، فإننا نستخدمها ثم قم بمحاذاة المستندات إلى الفصول الدراسية. أخيرا، نختار المستندات الأكثر ثقة من كل كتلة لتدريب مصنف النص. تثبت تجارب واسعة أن فئة X يمكنها منافسها وحتى التوفيق على الأساليب الإشراف على البذور على البذور على 7 مجموعات من مجموعات البيانات القياسية.
تعتمد أنظمة مجردة للاستفادة من النطاق المفتوح (OpenQA) بشكل عام على المسترد لإيجاد مقاطع مرشحة في كوربس كبيرة وقارئ لاستخراج إجابات من تلك الممرات.في العمل الحديث بكثير، المسترد هو عنصر تعلم يستخدم تمثيلات ناقلات الخشنة من الأسئلة والمرورات.نقول أن خ
يار النمذجة هذا غير معبرة بما فيه الكفاية للتعامل مع تعقيد أسئلة اللغة الطبيعية.لمعالجة هذا، نحدد Colbert-Qa، الذي يتكيف مع نموذج استرجاع العصبي القابل للتطوير كولبيرت إلى OpenQA.Colbert يخلق تفاعلات جيدة المحبوس بين الأسئلة والمرورات.نقترح استراتيجية إشرافية ضعيفة فعالة تستخدم Colbert لإنشاء بيانات التدريب الخاصة بها.هذا يحسن إلى حد كبير استرجاع OpenQA على الأسئلة الطبيعية والتشكيني و Triviaqa، ويقوم النظام الناتج بأداء OpenQa الاستخراجي من بين الفن على جميع مجموعات البيانات الثلاثة.
هدفت هذه الدراسة إلى الكشف عن أثر الإشراف و الإسناد التربوي في تحسين أداء معلِّمي الصُّفوف الثَّلاثة الأولى و انعكاس ذلك على تحسين مهارات القراءة لدى طلبتهم.
و توصلت الدراسة إلى وجود فروق دالة إحصائياً بين التطبيقين القبلي و البعدي في جميع الكفايات
الفرعية و الدرجة الكلية للمعلمين، و جاءت الفروق لصالح التطبيق البعدي, فقد تراوحت المتوسطات الحسابية للتطبيق البعدي مابين (3,41-3,88)، إذ جاءت "مهارات الأداء المتعلقة بالتخطيط للدرس" في المرتبة الأولى بأعلى متوسط حسابي بلغ (3,88)، في حين جاءت "مهارات الأداء المتعلقة بالتقويم" في المرتبة الأخيرة و بمتوسط حسابي بلغ (3,41)، و بلغ المتوسط الحسابي للمجالات عامة (3,55). و تبين من الجدول (1) وجود فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة (0,05 = α) بين التطبيقين القبلي و البعدي في جميع مهارات الأداء الفرعية و الدرجة الكلية، و جاءت الفروق لصالح التطبيق البعدي للمعلمين. و أظهرت نتائج اختبار مهارات القراءة وجود فروق دالة إحصائياً بين التطبيقين القبلي و البعدي في جميع الكفايات الفرعية و الدرجة الكلية للطلبة، و جاءت الفروق لصالح التطبيق البعدي. فقد تراوحت المتوسطات الحسابية للتطبيق البعدي مابين (2,03-3,65 )، إذ جاء "المستوى المهاري الأول لتعلم القراءة" في المرتبة الأولى بأعلى متوسط حسابي بلغ (3,65)، في حين جاء "المستوى المهاري الرابع لتعلم القراءة" في المرتبة الأخيرة و بمتوسط حسابي بلغ (2,03)، و بلغ المتوسط الحسابي للدرجة الكلية (2,97). و ظهرت أيضًا فروق ذات دلالة إحصائية عند مستوى الدلالة 0,05 = α بين التطبيقين القبلي و البعدي في مهارات الأداء الفرعية و الدرجة الكلية، و جاءت الفروق لصالح التطبيق البعدي للطلبة.
تعدّ المصادرةُ عقوبةً ماليةً تُفرض كمبدأٍ عام بحكمٍ قضائيٍّ مبرم وفق ما نص عليه
الدستور السوري النافذ حالياً و قانون مكافحة الإرهاب, غير أنه و لدواعٍ سياسيةٍ و استثناءً
من المبدأ العام كان يتم فرضها بمرسومٍ تشريعي خلال العقد السادس من القرن العشرين
في سورية, و على الرغم من أن المشرع السوري قد نص على كيفية فرضها, إلا أنه لم
ينص على كيفية إدارة و استثمار الأموال الناتجة عنها, و التي تشكل أحد موارد الخزينة
العامة للدولة, مما أدى إلى تعدد الجهات العامة التي تشارك في إدارة هذه الأموال, و الى
قيام كل جهة من تلك الجهات بتطبيق الأنظمة الخاصة بها, الأمر الذي يستدعي تدخل
المشرع لتنظيم هذا الموضوع من خلال نص قانوني موحد يتضمن النظام المالي
و الإداري للأموال المصادرة .
تهدف هذه الدراسة إلى بيان النظام القانوني لمدقق الحسابات, بصفته إحدى الجهات التي تتولى الرقابة على الإفصاح المالي, الذي تقدمه الشركة المصدرة للأوراق المالية, و ستتم دراسة الموضوع من خلال تسليط الضوء على الشروط القانونية, التي يجب توافرها في المدقق, و
من ثم بيان طبيعة العلاقة التي تربطه بالشركة المصدرة.
