اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتبسيط الجملة التلقائي في إعدادات الموارد المنخفضة للأوردو
Automatic Sentence Simplification in Low Resource Settings for Urdu
240
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
لبناء أنظمة التبسيط الآلي، وهي كورسا من الجمل المعقدة وإصداراتها المبسطة هي الخطوة الأولى لفهم تعقيد الجملة وتمكين تطوير أنظمة تبسيط النص التلقائي.نقدم مجموعة تبسيط الأردية المعجمية والمبسلة بموجبها بتحليل مفصل لعمليات التبسيط المختلفة والتقييم البشري لجودة Corpus.لدينا أيضا تحليل شريونا باستخدام تدابير قابلية لقراءة النص وتقديم مقارنة بين الشركات الأصلية المعجمية والمبسطة بسيطة ومبسرة.بالإضافة إلى ذلك، قارنا كوربوس لدينا مع شركة تبسيط موجودة أخرى من خلال بناء أنظمة تبسيط وتقييم هذه الأنظمة باستخدام درجات بلو وسري.يحقق نظامنا أعلى درجة بلو ونتيجة ساري مقارنة بالمقارنة مع الأنظمة الأخرى.ونحن نطلق سرورا تبسيطنا لصالح مجتمع البحث.
To build automated simplification systems, corpora of complex sentences and their simplified versions is the first step to understand sentence complexity and enable the development of automatic text simplification systems. We present a lexical and syntactically simplified Urdu simplification corpus with a detailed analysis of the various simplification operations and human evaluation of corpus quality. We further analyze our corpora using text readability measures and present a comparison of the original, lexical simplified and syntactically simplified corpora. In addition, we compare our corpus with other existing simplification corpora by building simplification systems and evaluating these systems using BLEU and SARI scores. Our system achieves the highest BLEU score and comparable SARI score in comparison to other systems. We release our simplification corpora for the benefit of the research community.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تصف هذه الورقة Simplener، وهو نموذج تم تطويره لمهمة تبسيط الجملة في GEM-2021.نظامنا عبارة عن بنية محولات SEQ2SEQ أحادية مونولجة تستخدم الرموز المراقبة معلقة مسبقا إلى البيانات، مما يسمح للنموذج بتشكيل التبسيط الذي تم إنشاؤه وفقا للسمات التي تريدها ال
مستخدم.بالإضافة إلى ذلك، نظهر أن البيانات التدريبية NER - بيانات التدريب قبل الاستخدام يساعد على تثبيت تأثير الرموز السيطرة وتحسين الأداء العام للنظام بشكل كبير.ونحن نوظف أيضا embeddings المسبق للحد من البيانات الخاصة بالبيانات والسماح للنموذج بإنتاج المزيد من النواتج القابلة للتعميم.
أصبح أكبر انفجار أفضل في عدد المعلمات في الشبكات العصبية العميقة جعلته صعبة بشكل متزايد لجعل الشبكات الحديثة التي يمكن الوصول إليها في البيئات المقيدة لحسابها. أخذت تقنيات ضغط الأهمية المتجددة كوسيلة لسد الفجوة. ومع ذلك، فإن تقييم المفاضلات المتكبدة
من خلال تقنيات الضغط الشعبية قد تركزت على مجموعات بيانات عالية الموارد. في هذا العمل، نعتبر بدلا من ذلك تأثير الضغط في نظام محدود من البيانات. نقدم مصطلح رابط مزدوج الموارد المنخفضة للإشارة إلى حدوث قيود البيانات ويحسب قيود الموارد. هذا هو إعداد شائع لبرنامج NLP لغات الموارد المنخفضة، ومع ذلك، تتم دراسة المفاضلات في الأداء بشكل سيء. يقدم عملنا رؤى مفاجئة في العلاقة بين القدرات والتعميم في الأنظمة المحدودة البيانات لمهمة الترجمة الآلية. تجاربنا على حجم تشذيب الترجمات من الإنجليزية إلى يوروبا، هاوسا، إغيبو وألماني تظهر أنه في أنظمة الموارد المنخفضة، تحافظ Sparsity على أداء على جمل متكررة ولكن لها تأثير متباين على النادر. ومع ذلك، فإنه يعمل على تحسين نوبات التوزيع، وخاصة بالنسبة لمجموعات البيانات المميزة للغاية عن توزيع التدريب. تشير نتائجنا إلى أن Sparsity يمكن أن تلعب دورا مفيدا في الحد من حفظ سمات التردد المنخفضة، وبالتالي يقدم حلا واعدا للربط المزدوج الموارد المنخفضة.
إن جودة أنظمة تبسيط النص الآلي بالكامل ليست جيدة بما يكفي للاستخدام في إعدادات العالم الحقيقي؛بدلا من ذلك، يتم استخدام التبسيط البشري.في هذه الورقة، ندرس كيفية تحسين تكلفة وجودة التبسيط البشري من خلال الاستفادة من الجماعة الجماعية.نقدم نهج الانصهار ا
لجملة في الرسم البياني لزيادة التبسيط البشري ونهج إعادة النشر لكل من تحديد المبسط عالية الجودة والسماح باستهداف التبسيط بمستويات متفاوتة من البساطة.باستخدام DataSet Newsela (XU et al.، 2015) نظهر تحسينات متسقة على الخبراء في مستويات تبسيط مختلفة وتجد أن تبسيط الانصهار الجملة الإضافية تسمح بإخراج أبسط من التبسيط البشري وحدها.
في هذه الورقة، نطور Sindhi معجم شخصي باستخدام دمج الموارد الإنجليزية القائمة: NRC Lexicon، قائمة كلمات الرأي، Sentiwordnet، Sindhi-English Dictionary، وجمع معدلات Sindhi.يتم تعيين درجة المشاعر الإيجابية أو السلبية لكل كلمة sindhi رأي.بعد ذلك، نحدد تغ
طية المعجم المقترح مع تحليل الذاتية.علاوة على ذلك، نحن الزحف من سقسقة المجال سقسقة من الأخبار والرياضة والتمويل.يتم تفجيح Crescus Corpus من قبل Annetators ذوي الخبرة باستخدام أداة توضيح النص Doccano.يتم تقييم المشاعر المشروحة Corpus من خلال توظيف آلة ناقلات الدعم (SVM)، والشبكات العصبية المتكررة (RNN)، والشبكة العصبية التنافسية (CNN).
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.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
