ركزت أبحاث NLP باللغة العبرية إلى حد كبير على التورفولوجيا وبناء جملة، حيث تتوفر مجموعات البيانات المشروحة الغنية بروح التبعيات العالمية.ومع ذلك، تعد مجموعات البيانات الدلالية في العرض القصير، مما يعوق السلف الحاسم في تطوير تكنولوجيا NLP باللغة العبرية.في هذا العمل، نقدم البسجة، والسؤال الأول يجيب على DataSet في العبرية الحديثة.تتبع DataSet التنسيق والتعبئة المنهجية من المنهجية من التدقيق، وتحتوي على ما يقرب من 3000 من الأمثلة المشروحة، مماثلة لمجموعات بيانات الإجابة على الأسئلة الأخرى بلغات الموارد المنخفضة.نحن نقدم نتائج خط الأساس الأولى باستخدام نماذج مصممة على طراز برت صدر مؤخرا للعبرية، مما يدل على أن هناك مجالا مهما للتحسين في هذه المهمة.
NLP research in Hebrew has largely focused on morphology and syntax, where rich annotated datasets in the spirit of Universal Dependencies are available. Semantic datasets, however, are in short supply, hindering crucial advances in the development of NLP technology in Hebrew. In this work, we present ParaShoot, the first question answering dataset in modern Hebrew. The dataset follows the format and crowdsourcing methodology of SQuAD, and contains approximately 3000 annotated examples, similar to other question-answering datasets in low-resource languages. We provide the first baseline results using recently-released BERT-style models for Hebrew, showing that there is significant room for improvement on this task.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
يوفر نظام الإجابة على الأسئلة التي توفر إجابة بالإضافة إلى تقديم إجابة تفسير للمنطق الذي يؤدي إلى تلك الإجابة بمزايا محتملة من حيث الناضجة والتمويل والثقة. تحقيقا لهذه الغاية، نقترح QED، إطارا غير قابل للتوسيع على الإبلاغ عن التفسيرات على الإبلاغ عن
تم إنشاء العديد من مجموعات البيانات لتدريب نماذج الفهم في القراءة، والسؤال الطبيعي هو ما إذا كان يمكننا دمجها لبناء النماذج التي (1) أداء أفضل على جميع مجموعات بيانات التدريب و (2) تعميم وتحويل أفضل بيانات جديدة إلى مجموعات البيانات الجديدة. عالج الع
تصف هذه الدراسة تطوير سؤال مجتمعي برتغالي يرد على معيار في مجال ميليتوس السكري باستخدام نهج إيصال الأسئلة المعترف به (RQE). بالنظر إلى سؤال الفرضية، يهدف RQE إلى استرداد أسئلة متشابهة دلالة الشكل، أجاب بالفعل على أرشفة. إننا نبني كوربا رئيسيا باللغة
مجردة ملكية مرغوبة لمتري التقييم المرجعي تقيس جودة محتوى الملخص هو أنه ينبغي أن يقدر مقدار المعلومات التي لدى الملخص مشتركا مع مرجع. لا يتداخل النص التقليدي المقاييس المستندة إلى النص مثل Rouge لتحقيق ذلك لأنهم يقتصرون على مطابقة الرموز، إما متعمدة أ
إلى جانب توفر مجموعات بيانات واسعة النطاق، مكنت هياكل التعلم العميق التقدم السريع في مهمة الإجابة على السؤال.ومع ذلك، فإن معظم مجموعات البيانات هذه باللغة الإنجليزية، وأدائيات النماذج متعددة اللغات الحديثة أقل بكثير عند تقييمها على البيانات غير الإنج