ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

مراقبة الحفاظ على الحقائق والاتساق النحوي والسلوك الأخلاقي لتلخيص مبادرة النماذج العصبية

Monitoring Fact Preservation, Grammatical Consistency and Ethical Behavior of Abstractive Summarization Neural Models

530   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تصف الورقة نظام تلخيص تلقائي باللغة الإنجليزية لبيانات الأخبار عبر الإنترنت التي تأتي من لغات مختلفة غير الإنجليزية.تم تصميم النظام لاستخدامه في بيئة الإنتاج لمراقبة الوسائط.يمكن أن تكون التلخيص التلقائي مفيدة للغاية في هذا المجال عند تطبيقها كأداة مساعد للصحفيين حتى يتمكنوا من مراجعة المعلومات المهمة فقط من قنوات الأخبار.ومع ذلك، مثل كل حل البرمجيات، يحتاج الملخص التلقائي إلى مراقبة الأداء والبيئة الآمنة المؤمنة للعملاء.في بيئة مراقبة وسائل الإعلام هي أكثر السمات إشكالية يجب معالجتها هي: قضايا حقوق الطبع والنشر، الاتساق الواقعي، أسلوب النص والمعايير الأخلاقية في الصحافة.وبالتالي، فإن المساهمة الرئيسية لعملنا الحالي هي أن الخصائص المذكورة أعلاه مراقبة بنجاح في نماذج تلخيص تلقائية عصبية وتحسينها بمساعدة إجراءات التحقق من الصحة والحفاظ على الحقائق وفحص الحقائق.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

اكتسبت أنظمة تلخيص الجماع العصبي تقدما كبيرا في السنوات الأخيرة.ومع ذلك، غالبا ما تنتج تلخيص التلوث في كثير من الأحيان بيانات غير متناسقة أو حقائق كاذبة.كيفية توليد الملخصات التجريدية بشكل كبير تلقائيافي هذه الورقة، اقترحنا نهجا فعالا معزز بيانات تكب ير البيانات الفعالة لتشكيل مجموعة بيانات الاتساق الواقعية.بناء على مجموعة البيانات الاصطناعية، ندرب نموذجا للتقييم التي لا يمكن أن تجعل تمييز التناسق الواقعي الدقيق والقوي فحسب، بل قادرا أيضا على جعل الأخطاء الواقعية القابلة للتفسير تتبعها توزيع التدرج السابق على توزيع الرمز المميز.توضح إجراء التجارب والتحليل في ملخصات التلخيص المشروح العام ومجموعات بيانات الاتساق واقعية نهجنا فعال ومعقول.
تم العثور على ملخصات إطفاء التلقائي في كثير من الأحيان تشويه الحقائق أو اختصاصها في المقال.هذا التناقض بين الملخص والنص الأصلي قد أثر بشكل خطير على قابليته للتطبيق.نقترح نموذج تلخيص الحقائق FASUM لاستخراج ودمج العلاقات الواقعية في عملية توليد الموجز عبر انتباه الرسم البياني.ثم نقوم بتصميم نموذج مصحح واقعي FC لتصحيح الأخطاء الواقعية تلقائيا من الملخصات الناتجة عن الأنظمة الحالية.تظهر النتائج التجريبية أن تلخيص حقائق الحقائق يمكن أن تنتج ملخصات إخراج مع اتساق واقعي أعلى مقارنة بالنظام الحالي، ونموذج التصحيح يحسن الاتساق الواقعي الملخصات المعطاة عن طريق تعديل عدد قليل فقط من الكلمات الرئيسية.
هناك فرق حاسم بين تلخيص المستندات الفردية والمتعددة هو كيف يتجلى المحتوى البارز نفسه في المستند (المستندات). على الرغم من أن هذا المحتوى قد يظهر في بداية وثيقة واحدة، إلا أن المعلومات الأساسية تكرر بشكل متكرر في مجموعة من المستندات المتعلقة بموضوع مع ين، مما يؤدي إلى تأثير تأييد يزيد من حية معلومات المعلومات. في هذه الورقة، نقوم بالنماذج تأثير تأييد المستندات عبر المستندات واستخدامها في تلخيص مستندات متعددة. تقوم طريقتنا بإنشاء ملخص من كل مستند، والتي تعمل كموثوقية لتحديد المحتوى البارز من مستندات أخرى. يتم استخدام قطاعات نصية تم تأييدها بشدة لإثراء نموذج فك التشفير العصبي لتعزيزها في ملخص مبيعات. تتمتع هذه الطريقة بإمكانيات كبيرة للتعلم من أمثلة أقل لتحديد المحتوى البارزين، مما يخفف من الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة عند تعديل مجموعة المستندات بشكل حيوي. من خلال تجارب واسعة النطاق حول مجموعات بيانات تلخيص المستندات متعددة الوثائق القياسية، نوضح فعالية أسلوبنا المقترح على خطوط خطوط أساسية منشورة قوية. أخيرا، ألقينا الضوء على اتجاهات البحث في المستقبل ومناقشة تحديات أوسع من هذه المهمة باستخدام دراسة حالة.
تعتمد نماذج التلخيص المبخرية للحديث عن الفن بشكل عام على بيانات مسامحة واسعة النطاق، مما أدنى من قدرة تعميمها على المجالات التي لا تتوفر فيها هذه البيانات. في هذه الورقة، نقدم دراسة لتكييف المجال لمهمة تلخيص الجماع عبر ست مجالات مستهدفة متنوعة في إعد اد الموارد المنخفضة. على وجه التحديد، نقوم بالتحقيق في المرحلة الثانية من التدريب المسبق على النماذج الإدارية على نطاق واسع تحت ثلاثة إعدادات مختلفة: 1) التدريب قبل التدريب مسبقا؛ 2) ما قبل التكيف مع المجال و 3) ما قبل التدرب في المهام. تشير التجارب إلى أن فعالية التدريب المسبق مرتبط مع التشابه بين بيانات ما قبل التدريب ومهمة المجال المستهدف. علاوة على ذلك، نجد أن التدريب المستمر المستمر يمكن أن يؤدي إلى النسيان الكارثي في ​​النموذج المدرب مسبقا، وسيلة التعلم ذات النسيان الأقل يمكن تخفيف هذه المشكلة. علاوة على ذلك، توضح النتائج أن الفجوة الضخمة لا تزال موجودة بين إعدادات الموارد المنخفضة والموارد عالية، والتي تبرز الحاجة إلى طرق تكيف مجال أكثر تقدما لمهمة تلخيص التلخيص.
تلخيص الجماعي، مهمة توليد ملخص موجز لمستندات المدخلات، يتطلب: (1) التفكير في المستند المصدر لتحديد القطع البارزة من المعلومات المنتشرة عبر المستند الطويل، و (2) تأليف نص متماسك بإعادة بناء هذه الحقائق البارزة في ملخص أقصر يعكس بإخلاص العلاقات المعقدة التي تربط هذه الحقائق. في هذه الورقة، نتكيف مع TP-Transformer (Schlag et al.، 2019)، وهي عبارة عن بنية تثري المحولات الأصلية (Vaswani et al.، 2017) مع تمثيل المنتج التركيبي الصريح للتوتر (TPR)، لمهمة التلخيص المبشور وبعد الميزة الرئيسية لطرازنا هي التحيز الهيكلي الذي نقدمه من خلال ترميز مجموعتين منفصلين لكل رمزي لتمثيل الهيكل النحوي (مع ناقلات الدور) والمحتوى الدلالي (مع ناقلات حشو) بشكل منفصل. ثم يربط النموذج ثم متجاهلة الدور والحشو إلى TPR كإخراج الطبقة. نقول أن التمثيلات الوسيطة المنظمة تمكن النموذج من السيطرة بشكل أفضل على المحتويات (الحقائق البارزة) والهياكل (بناء الجملة الذي يربط الحقائق) عند إنشاء الملخص. وإظهار تجريبيا، نظرا لأن لدينا TP-Transforment تفوقنا على المحول ومحول TP الأصلي بشكل كبير على العديد من مجموعات بيانات تلخيص الجماع على حد سواء التقييمات التلقائية والإنسانية. في العديد من المهام التحقيق النحوية واللالسة، نوضح المعلومات الهيكلية الناشئة في مجاهاجر الدور واكتساب الأداء من خلال خصوصية المعلومات من مواقف الدور وتحسين الترجمة الترجمة الترجمة النحوية في مخرجات طبقة TPR. (التعليمات البرمجية المتاحة في HTTPS: // github.com/jianggyctarheel/tpt-summ)

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا