نقدم هذا بموجبه تقديمنا إلى المهمة المشتركة في تقييم الدقة في مؤتمر INLG 2021.يعتمد بروتوكول التقييم لدينا على ثلاثة مكونات رئيسية؛القواعد والصفوف النصية المصنفة التي تعلق مسبقا على مجموعة البيانات، وهو عبقري بشري يتحقق من التوضيح المسبق، وواجهة الويب التي تسهل هذا التحقق من الصحة.يتكون التقديم لدينا في حقيقة وجود تقريرين؛نحلل أولا فقط أداء القواعد والصفوفات المصنفة (الشرحين قبل التوضيحية)، ثم التقييم البشري يساعده الشروح السابقة السابقة باستخدام واجهة الويب (الهجين).رمز واجهة الويب والصفوف هو متاح علنا.
We hereby present our submission to the Shared Task in Evaluating Accuracy at the INLG 2021 Conference. Our evaluation protocol relies on three main components; rules and text classifiers that pre-annotate the dataset, a human annotator that validates the pre-annotations, and a web interface that facilitates this validation. Our submission consists in fact of two submissions; we first analyze solely the performance of the rules and classifiers (pre-annotations), and then the human evaluation aided by the former pre-annotations using the web interface (hybrid). The code for the web interface and the classifiers is publicly available.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تركز المهمة المشتركة على تقييم الدقة على التقنيات (كلا اليدين والآلية) لتقييم الدقة الواقعية للنصوص التي تنتجها أنظمة NLG العصبية، في مجال التقارير الرياضية.قدم أربعة فرق تقنيات التقييم لهذه المهمة، باستخدام نهج وتقنيات مختلفة للغاية.طلبت التقديمات ا
غالبا ما يتم دعم الأبحاث في NLP من خلال النتائج التجريبية، وقد يؤدي الإبلاغ المحسن لهذه النتائج إلى فهم أفضل وأكثر استنساخا. في هذه الورقة، نحلل ثلاثة مقدرين إحصائي لأداء التحقق من الصحة المتوقع، وهي أداة تستخدم لأداء الإبلاغ (على سبيل المثال، الدقة)
تقدم هذه الورقة تقديم مركز خدمة الترجمة Huawei (HW-TSC) إلى المهمة المشتركة MT Triangular 2021.نشارك في المهمة الروسية إلى الصينية بموجب الحالة المقيدة.نحن نستخدم بنية المحولات والحصول على أفضل أداء عبر متغير بأحجام أكبر معلمة.نقوم بإجراء بيانات مفصل
تقدم هذه الورقة تقديم مختبر Bering إلى المهام المشتركة للورشة الثامنة حول الترجمة الآسيوية (WAT 2021) على JPC2 و SAP.شاركنا في جميع المهام على JPC2 ومهام مجال تكنولوجيا المعلومات على NICT-SAP.نهجنا لجميع المهام يركز بشكل أساسي على بناء أنظمة NMT في ك
وصفنا نظامنا المقدم لهذه المهمة المشتركة 2021 بشأن السخرية والكشف عن المعنويات باللغة العربية (أبو فرحة وآخرون، 2021).لقد تناولنا كل من المجموعات الفرعية، وهما اكتشاف السخرية (الفرعية 1) وتحليل المعرفات (SubTask 2).استخدمنا نماذج تمثيل نصية محكومة لل