في هذه الورقة، نقدم نظاما يستغل نماذج اللغة المدربة مسبقا مسبقا لتعيين ملصقات المجال إلى Synpesets Wordnet دون أي نوع من الإشراف.علاوة على ذلك، لا يقتصر النظام استخدام مجموعة معينة من ملصقات المجال.نحن نستنفذ المعرفة المشفرة في مختلف نماذج اللغة المدبعة مسبقا على الرف والتركيبات المهمة لاستنتاج تسمية المجال لتعريف Wordnet معين.يحقق نظام الطلقة الصفرية المقترحة حديثة جديدة في مجموعة البيانات الإنجليزية المستخدمة في التقييم.
In this paper we present a system that exploits different pre-trained Language Models for assigning domain labels to WordNet synsets without any kind of supervision. Furthermore, the system is not restricted to use a particular set of domain labels. We exploit the knowledge encoded within different off-the-shelf pre-trained Language Models and task formulations to infer the domain label of a particular WordNet definition. The proposed zero-shot system achieves a new state-of-the-art on the English dataset used in the evaluation.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
للحصول على تضمين الجملة ذات الجودة العالية من نماذج اللغة المحددة مسبقا (PLMS)، يجب أن تكون تؤدي إما بزيادة أهداف محالمنة إضافية أو Finetuned على مجموعة كبيرة من أزواج النص المسمى.في حين أن النهج الأخير يتفوق عادة على السابق، إلا أنه يتطلب جهد إنساني
استفاد من إعادة صياغة الصياغة على نطاق واسع من التقدم الأخير في تصميم الأهداف التدريبية والبنية النموذجية. ومع ذلك، تركز الاستكشافات السابقة إلى حد كبير على الأساليب الخاضعة للإشراف، والتي تتطلب كمية كبيرة من البيانات المسمى ذات مكلفة لجمعها. لمعالجة
التصنيفات هي تمثيل رمزي للعلاقات الهرمية بين المصطلحات أو الكيانات. في حين أن التصنيفات مفيدة في تطبيقات واسعة، فإن تحديثها أو الحفاظ عليها يدويا كثيفة العمالة وصعبة الحجم في الممارسة العملية. تفشل الأساليب الإشرافية التقليدية لهذه المهمة التخصيب هذه
تحظى طرازات اللغة واسعة النطاق (LMS) في كورسورا هائلة من النص، مثل GPT-2، هي مولدات نصية مفتوحة قوية. ومع ذلك، نظرا لأن الفحص المنهجي الخاص بنا يكشف، فمن لا يزال يمثل تحديا لهذه النماذج لتوليد ممرات طويلة طويلة متماسكة من النص (على سبيل المثال، 1000
تركز العمل الحالي على التحقيق في نماذج اللغة المحددة مسبقا (LMS) في الغالب على المهام الأساسية على مستوى الجملة.في هذه الورقة، نقدم إجراء خطاب على مستوى المستندات لتقييم قدرة LMS المسبقة على التقاط العلاقات على مستوى المستندات.نقوم بتجربة 7 LMS محددة