أثبتت نماذج اللغة أنها مفيدة للغاية عند تكييفها مع مجالات محددة.ومع ذلك، تم إجراء القليل من الأبحاث على تكيف نماذج بيرت الخاصة بالمجال في اللغة الفرنسية.في هذه الورقة، نركز على إنشاء نموذج لغة تتكيف مع النص القانوني الفرنسي بهدف مساعدة محترفي القانون
.نستنتج أن بعض المهام المحددة لا تستفيد من نماذج اللغة العامة المدربة مسبقا على كميات كبيرة من البيانات.نستكشف استخدام الهندسة الصغيرة في اللغات الفرعية الخاصة بالمجال ومزاياها للنص القانوني الفرنسي.نثبت أن النماذج المحددة مسبقا للمجال يمكن أن تؤدي أفضل من تلك المعادلة المكافئة في المجال القانوني.أخيرا، نطلق سراح جوريبارت، مجموعة جديدة من نماذج بيرت تتكيف مع المجال القانوني الفرنسي.
تهدف توليد السؤال الطبيعي (QG) إلى توليد أسئلة من مقطع، ويتم الرد على الأسئلة التي تم إنشاؤها من المقطع.معظم النماذج مع نموذج الأداء الحديث النص الذي تم إنشاؤه سابقا في كل خطوة فك التشفير.ومع ذلك، (1) يتجاهلون معلومات الهيكل الغني المخفية في النص الذ
ي تم إنشاؤه سابقا.(2) يتجاهلون تأثير الكلمات المنسوخة على مرور.ندرك أن المعلومات في الكلمات التي تم إنشاؤها مسبقا بمثابة معلومات مساعدة في الجيل اللاحق.لمعالجة هذه المشكلات، نقوم بتصميم وحدة فك الترميز المستندة إلى شبكة الرسم البياني للتكرار (IGND) لنموذج الجيل السابق باستخدام شبكة عصبية رسم بيانية في كل خطوة فك التشفير.علاوة على ذلك، يلتقط نموذج الرسم البياني لدينا علاقات التبعية في المقطع الذي يعزز الجيل.توضح النتائج التجريبية أن نموذجنا يتفوق على النماذج الحديثة مع مهام QG على مستوى الجملة على مجموعات بيانات الفريق وماركو.
كلمة embeddings تلتقط المعنى الدلالي للكلمات الفردية.كيفية سد المعرفة اللغوية على مستوى Word مع تمثيل لغة مستوى الجملة هو مشكلة مفتوحة.تفحص هذه الورقة ما إذا كان يمكن تحقيق تمثيلات مستوى الجملة من خلال بناء قاعدة بيانات جملة مخصصة تركز على جانب واحد
من معنى الجملة.إن الجوانب الدلالية الثلاثة المنفصلة الخاصة بنا هي ما إذا كانت الجملة: (1) تقوم (1) بإجراء علاقات سببية، (2) تشير إلى أن شيئين مرتبطين ببعضهما البعض، و (3) يعبر عن معلومات أو معرفة.توفر المصنفات الثلاثة معلومات معرفية حول محتوى الجملة.
تم اعتبار تحيز التعرض مشكلة مركزية لنماذج اللغة التراجعية التلقائية (LM). وهذا يدعي أن المعلم يجبر سيؤدي إلى تشويه جيل وقت الاختبار تدريجيا بسبب تباين توليد التدريب. على الرغم من أن الكثير من الخوارزميات قد اقترحت تجنب التغلب على المعلم وبالتالي تخفي
ف تحيز التعرض، إلا أن هناك ضئيل من العمل الذي يظهر مدى خطورة مشكلة تحيز التعرض في الواقع. في هذا العمل، نركز على مهمة توليد اللغة المفتوح العضوية، اقترح المقاييس لتحديد تأثير تحيز التعرض في جوانب الجودة والتنوع والاتساق. الحدس الرئيسي الخاص بنا هو أنه إذا قمت بإطعام بادئات بيانات الحقيقة الأرضية (بدلا من البادئات الناتجة عن النموذج نفسه) في النموذج واطلب من مواصلة الجيل، يجب أن يصبح الأداء أفضل بكثير لأن التناقض في توليد التدريب في البادئة إزالة. يتم إجراء التقييمات التلقائية والإنسانية في تجاربنا. على عكس الاعتقاد الشعبي بتحيز التعرض، نجد أن التشويه الناجم عن تناقض البادئة محدود، ولا يبدو أنه تدريجي خلال الجيل. علاوة على ذلك، يكشف تحليلنا عن قدرة مثيرة للاهتمام للانكماش الذاتي ل LM، والتي نفترض أنها تكافؤها لتكون مواجهة الآثار الضارة من تحيز التعرض.
نقوم بإنشاء كورب حوار واسعة النطاق يوفر الصيغة العمومية لتعزيز التكنولوجيا لفهم النوايا الأساسية للمستخدمين.في حين تكتسب نماذج المحادثة العصبية القدرة على توليد ردود بطلاقة من خلال التدريب على كوربس للحوار، ركزت شركة سورانيا السابقة بشكل رئيسي على ال
معاني الحرفية للكلمات.ومع ذلك، في الواقع، لا يقدم الناس دائما نواياهم مباشرة.على سبيل المثال، إذا قال شخص لمشغل خدمة الحجز ليس لدي ميزانية كافية. ''، في الواقع، يعني الرجاء العثور على خيار أرخص بالنسبة لي. '' Corpus توفر ما مجموعه 71،498 غير مباشرة- أزواج الكلام الميرانية مصحوبة بتاريخ حوار متعدد الدوران المستخرج من مجموعة بيانات MultiWoz.بالإضافة إلى ذلك، نقترح ثلاث مهام لقياس قدرة النماذج على الاعتراف وإنشاء الكلام غير المباشرة والمباشرة.حققنا أيضا في أداء النماذج المدربة مسبقا في أحدث خطوط الأساس.
تحتوي نماذج الترجمة الآلية على مفردات منفصلة واستخدام تقنيات تجزئة الكلمات الفرعية لتحقيق المفردات المفتوحة.يعتمد هذا النهج على تسلسل Unicode متسق وصحيح، ويجعل النماذج عرضة للتدهور من الأنواع المشتركة من الضوضاء والاختلاف.بدافع من متانة معالجة اللغات
البشرية، نقترح استخدام تمثيلات نصية بصرية، والذي يتم الاستغناء عن مجموعة محدودة من Adgeddings النصية لصالح المفردات المستمرة التي تم إنشاؤها عن طريق معالجة النص المنصوص عليه بصريا مع Windows Sliding Windows.نظهر أن النماذج باستخدام نهج تمثيلات النص المرئي أو مطابقة أداء النماذج النصية التقليدية على مجموعات البيانات الصغيرة والأكبر.الأهم من ذلك، الأهم من ذلك، توضح النماذج ذات المدينات البصرية متانة كبيرة لأنواع الضوضاء المتنوعة، وتحقيق على سبيل المثال، 25.9 بلو على شخصية مسموعة باللغة الألمانية - المهمة الإنجليزية حيث تتحلل نماذج الكلمات الفرعية إلى 1.9.
نقوم بتطوير نظام موحد للإجابة مباشرة من أسئلة النص المفتوح النص قد تتطلب عددا مختلفا من خطوات الاسترجاع. نحن نوظف نموذجا واحدا للمحولات متعددة المهام لأداء جميع الملاحات الفرعية اللازمة - - استرجاع الحقائق الداعمة، وإعادة تشغيلها، والتنبؤ بإجابة جميع
المستندات المستردة --- بطريقة تكرارية. نتجنب الافتراضات الحاسمة للعمل السابق لا ينقل جيدا إلى إعدادات العالم الحقيقي، بما في ذلك استغلال المعرفة بالعدد الثابت من خطوات الاسترجاع المطلوبة للإجابة على كل سؤال أو استخدام البيانات الوصفية الهيكلية مثل قواعد المعرفة أو روابط الويب التي لها توافر محدود. بدلا من ذلك، نقوم بتصميم نظام يمكنه الرد على أسئلة مفتوحة على أي مجموعة نصية دون معرفة مسبقة بتعقيد المعنى. لمحاكاة هذا الإعداد، نبني معيارا جديدا، يسمى BEERSQA، من خلال الجمع بين مجموعات البيانات الموجودة ذات الخطوة الحالية مع مجموعة جديدة من 530 سؤالا تتطلب ثلاث صفحات ويكيبيديا للرد عليها، توحيد إصدارات ويكيبيديا كوربور في العملية. نظهر أن نموذجنا يوضح أداء تنافسي على كل من المعايير الحالية وهذا المعيار الجديد. نجعل المعيار الجديد متاحا في https://beerqa.github.io/.
تحذير: تحتوي هذه المقالة على محتويات قد تسيء إلى القراء.
الاستراتيجيات التي تنشر ضجيجا متعمدا في نص عند نشرها شائعة في فضاء الإنترنت، وأحيانا تهدف إلى السماح لبعض أفراد المجتمع فقط بفهم الدلالات الحقيقية.
في هذه الورقة، نستكشف الغرض من هذه الإجراءا
ت عن طريق تصنيفها إلى حيل و ميمز وفلاتر والأكواد، وتنظيم الاستراتيجيات اللغوية المستخدمة في كل غرض.
من خلال ذلك، نحدد أن يتم إجراء هذه الاستراتيجيات من قبل مؤلفين لأغراض متعددة، فيما يتعلق بوجود أصحاب المصلحة مثل الأقران والآخرين.ونحلل أخيرا كيفية ظهور هذه الاستراتيجيات بشكل مختلف في كل ظرف من الظروف، إلى جانب الأمثلة المصاحبة للتصنيف الموحد.
أصبحت السيارات التلقائية النصية النصية (VAES) سيئة السمعة بالنسبة للانهيار الخلفي، وهي ظاهرة حيث يتعلم وحدة فك ترميز النموذج أن تجاهل الإشارات من التشفير.نظرا لأنه من المعروف أن الانهيار الخلفي يتم تفاقمه من خلال أجهزة فك ترميز التعبير، فقد شهدت المح
ولات اعتمادا محدودا كمكون مكونات في VAES النصية.الدراسات القائمة التي تضم المحولات في مبيعات النصوص (لي وآخرون، 2020؛ فانغ وآخرون.، 2021) تخفيف الانهيار الخلفي باستخدام محاولات ضخمة، وهي تقنية غير متوفرة لمعظم مجتمع البحث دون موارد حوسبة واسعة النطاق.نقدم خطة تدريبية بسيطة من مرحلتين لتحويل محول تسلسل إلى تسلسل إلى VIE مع Finetuning فقط.النموذج اللغوي الناتج هو تنافسية مع VAES المستندة إلى المحولات بشكل كبير في بعض المقاييس الداخلية مع الوقوع على الآخرين.لتسهيل التدريب، استكشفنا بشكل شامل تأثير تقنيات تخفيف الطيام الخلفي المشترك في الأدب.نطلق سرد كودنا للاستكشاف.
إن تطبيق تقنيات الترميز التنبؤية للنصوص القانونية لديه القدرة على تقليل تكلفة المراجعة القانونية للوثائق، ومع ذلك، هناك مثل هذه المجموعة الواسعة من المهام القانونية والتشريعات المتطورة باستمرار من الصعب بناء بيانات تدريبية كافية لتغطية جميعهاحالات.في
هذه الورقة، نقوم بالتحقيق في طرق قليلة من الأساطير والرصاص التي تتطلب بيانات تدريب أقل بكثير وإدخال هندسة ثلاثية، والتي تنتج البيانات الإذنية أداء قريبة من نظام نظام إشرافي.تسمح هذه الطريقة بطرق ترميز التنبؤ أن يتم تطويرها بسرعة للوائح والأسواق الجديدة.
