نظام تعليمي عميق لاستخراج المعلومات اللغوية التلقائية من قواعد النمسات الوصفية

النمطية اللغوية هي مجال من اللغويات المعنية بتحليل ومقارنة بين اللغات الطبيعية للعالم بناء على ميزاتها اللغوية المعينة. لهذا الغرض، تاريخيا، اعتمدت المنطقة على استخراج يدوية لقيم الميزات اللغوية من الأوصاف النصية للغات. هذا يجعلها مهمة شاقة وطولها باهظة الثمن وهي ملزمة أيضا بسعة الدماغ البشرية. في هذه الدراسة، نقدم نظام تعليمي عميق لمهمة الاستخراج التلقائي للميزات اللغوية من الأوصاف النصية للغات الطبيعية. أولا، يتم تسجيل أوصاف نصية يدويا مع هياكل خاصة تسمى الإطارات الدلالية. يتم تعلم تلك التعليقات التوضيحية من خلال شبكة عصبية متكررة، والتي تستخدم بعد ذلك لتعليق النص غير المشروح. أخيرا، يتم تحويل التعليقات التوضيحية إلى قيم ميزة اللغوية باستخدام وحدة نمطية قائمة على القاعدة. يتم استخدام Tembeddings Word، المستفادة من نص الأغراض العامة، كمصدر رئيسي للمعرفة من قبل الشبكة العصبية المتكررة. قارنا نظام التعلم العميق المقترح للنظام القائم على نظام التعلم الذي تم الإبلاغ عنه مسبقا لنفس المهمة، ويفوز نظام التعلم العميق من حيث درجات F1 بهامش عادل. من المتوقع أن يكون هذا النظام مساهمة مفيدة للجنة التلقائية لقواعد البيانات النموذجية، والتي يتم تطويرها يدويا.