ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

طريقة تخطيط المستندات الأساسي للصحافة الآلية

A Baseline Document Planning Method for Automated Journalism

412   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

في هذا العمل، نقدم طريقة لاختيار المحتوى وتخطيط المستندات للأخبار الآلية وتوليد التقارير من البيانات الإحصائية المهيكلة مثل تلك التي تقدمها الوكالة الإحصائية للاتحاد الأوروبي، يوروستات.هذه الطريقة مدفوعة بالبيانات وهي موضوع كبير مستقلة داخل مجال مجموعة البيانات الإحصائية.نظرا لأن نهجنا لا يعتمد على التعلم الآلي، فهو مناسب لإدخال أتمتة الأخبار إلى مجموعة واسعة من المجالات حيث لا توجد بيانات تدريبية متاحة.على هذا النحو، فإنه مناسب كتكلفة منخفضة (من حيث جهود التنفيذ) خط الأساس له هيكلة المستند قبل إدخال المعرفة الخاصة بالمجال.



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

اقرأ أيضاً

في هذا العمل، نصف جهودنا في تحسين مجموعة متنوعة من اللغات الناتجة عن نظام NLG القائم على القواعد للصحافة الآلية.نقدم اقترابين: واحد استنادا إلى إدراج كلمات جديدة تماما في جمل تم إنشاؤها من القوالب، وآخر بناء على استبدال الكلمات بالمرادفات.تشير نتائجن ا الأولية من التقييم البشري الذي أجري باللغة الإنجليزية إلى أن هذه الأساليب تحسن بنجاح من مجموعة متنوعة من اللغة دون تعديل معنى الجملة.ونحن نقدم أيضا اختلافات في الأساليب المطبقة على لغات الموارد المنخفضة، محاكاة هنا باستخدام الفنلندية، حيث يتم تسخير شركات التفاوية المحاذاة عبر اللغات للاستفادة من الموارد اللغوية بلغة عالية الموارد.يشير التقييم البشري إلى أنه بينما تظهر الأساليب المقترحة إمكانية في حالة الموارد المنخفضة، هناك حاجة إلى عمل إضافي لتحسين أدائها.
من المعروف أن طريقة المزيج (تشانغ وآخرون، 2017)، واحدة من أساليب تكبير البيانات، من المعروف أنها سهلة التنفيذ والفعالة للغاية. على الرغم من أن طريقة المزيج مخصصة لتحديد الصور، إلا أنه يمكن تطبيقه أيضا على معالجة اللغة الطبيعية. في هذه الورقة، نحاول ت طبيق طريقة المزيج إلى مهمة تصنيف المستندات باستخدام تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (بيرت) (ديفلين وآخرون، 2018). نظرا لأن Bert يسمح بإدخال الإصدارين من الجملة، فإننا نسقط تسلسل الكلمات من مستندتين مع ملصقتين مختلفتين واستخدمت الإخراج متعدد الفصول كبيانات خاضعة للإشراف مع ناقل ساخن واحد. في تجربة باستخدام Corpus أخبار Livedoor، وهي اليابانية، قارننا دقة تصنيف المستندات باستخدام طريقتين لاختيار المستندات المراد متسلسلا بتصنيف المستندات العادي. نتيجة لذلك، وجدنا أن الطريقة المقترحة أفضل من التصنيف العادي عند خلط المستندات التي تحتوي على نقص التسميات بشكل تفضيلي. يشير هذا إلى أن كيفية اختيار مستندات المزيج لها تأثير كبير على النتائج.
تبسيط النص هو تقنية قيمة.ومع ذلك، يقتصر البحث الحالي على تبسيط الجملة.في هذه الورقة، نحدد والتحقيق في مهمة جديدة من تبسيط نص المستندات على مستوى المستند، والتي تهدف إلى تبسيط وثيقة تتكون من جمل متعددة.بناء على مقالب ويكيبيديا، نقوم أولا ببناء مجموعة بيانات واسعة النطاق تسمى D-Wikipedia وأداء التحليل والتقييم البشري عليه لإظهار أن مجموعة البيانات موثوقة.بعد ذلك، نقترح مقياس تقييم تلقائي جديد يسمى D-SARI هو أكثر ملاءمة لمهمة تبسيط مستوى المستند.أخيرا، نقوم باختيار العديد من النماذج التمثيلية كطرازات أساسية لهذه المهمة وأداء التقييم التلقائي والتقييم البشري.نحن نحلل النتائج وأشرح أوجه القصور في النماذج الأساسية.
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.
يوروفوك هو عبارات متعددة اللغات تم بناؤها لتنظيم الوثائقي التشريعي لمؤسسات الاتحاد الأوروبي.يحتوي على الآلاف من الفئات في مستويات مختلفة من الخصوصية وتستهدف واصفاتها من قبل النصوص القانونية في ثلاثين لغة تقريبا.في هذا العمل، نقترح إطارا موحدا لتصنيف EUROVOC في 22 لغة من خلال ضبط نماذج اللغة المحولات الحديثة التي تعتمد على المحولات.نحن ندرس على نطاق واسع أداء نماذجنا المدربة وإظهار أنها تعمل بشكل كبير على تحسين النتائج التي تم الحصول عليها بواسطة أداة مماثلة - جيم - على نفس مجموعة البيانات.تم فتح الرمز والنماذج التي تم ضبطها بشكل جيد مصادر، بالإضافة إلى واجهة برنامجية تخفف عملية تحميل أوزان طراز مدرب وتصنيف مستند جديد.

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