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 الإجراءات 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.
WARNING: This article contains contents that may offend the readers. Strategies that insert intentional noise into text when posting it are commonly observed in the online space, and sometimes they aim to let only certain community users understand the genuine semantics. In this paper, we explore the purpose of such actions by categorizing them into tricks, memes, fillers, and codes, and organize the linguistic strategies that are used for each purpose. Through this, we identify that such strategies can be conducted by authors for multiple purposes, regarding the presence of stakeholders such as Peers' and Others'. We finally analyze how these strategies appear differently in each circumstance, along with the unified taxonomy accompanying examples.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
من المعروف أن حساسية النماذج العميقة العصبية لضوضاء الإدخال مشكلة صعبة.في NLP، يتدهور أداء النموذج غالبا مع الضوضاء التي تحدث بشكل طبيعي، مثل الأخطاء الإملائية.لتخفيف هذه المشكلة، قد تستفيد النماذج البيانات الوكيل بشكل مصطنع.ومع ذلك، تم تحديد كمية ون
تحليل مورفولوجي (MA) والتطبيع المعجمي (LN) هي مهام مهمة للنص الياباني الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدمين (UGT).لتقييم ومقارنة أنظمة MA / LN المختلفة، قمنا ببناء كوربوس UGT اليابانية المتاحة للجمهور.يشتمل كوربوس لدينا على 929 جمل مشروحة مع معلومات مورفو
تشمل النصوص التي تم إنشاؤها من قبل المستخدم أنواعا مختلفة من الخصائص الأسلوبية، أو الضوضاء.لا تتم معالجة مثل هذه النصوص بشكل صحيح من خلال محلل مورفيم الحاليين أو نماذج اللغة القائمة على النصوص الرسمية مثل الموسوعات أو المقالات الإخبارية.في هذه الورقة
نقدم خوارزمية استنادا إلى محولات متعددة الطبقات لتحديد ردود الفعل الدوائية الضارة (ADR) في بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.يعتمد نموذجنا على خصائص المشكلة وخصائص ASTDDings Word السياقي لاستخراج وجهات نظرتين من المستندات.ثم يتم تدريب المصنف على كل طريق
يعبّر التصحيح العمودي (أو إنتاج الأورتوفوتو) للصور عن عملية تصحيح الصورة هندسياً من التشوهات التي تسببها الطبوغرافية , هندسية آلة التصوير و الأخطاء المرتبطة بالمستشعر. إن ناتج التصحيح العمودي هو صورة مستوية لها الميزات الهندسية للخارطة التقليدية. و ل