ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

هيكل خطاب أخبار التنميط باستخدام هياكل SubStopic صريحة

Profiling News Discourse Structure Using Explicit Subtopic Structures Guided Critics

208   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

نقدم إطار منتقدي الممثل للحث على الهياكل الفرعية في مقال إخباري لمجموع خطاب الأخبار.يستخدم النموذج منتقدين متعددين يتصرفون وفقا لهياكل رشية معروفة بينما يهدف الممثل إلى تفوقها.تشكل هياكل المحتوى جمل تمثل حدود رائعة كامنة.ثم، نقدم شبكة عصا هرمية تستخدم الجمل الحدودية الرواعية المحددة إلى نموذج التفاعل متعدد المستويات بين الجمل والسلطة الفرعية والوثيقة.يظهر النتائج التجريبية والتحليلات في Corpiscours على أن نموذج الممثل يتعلم بتفصيل وثيقة بفعالية وثيقة إلى فرعية وتحسين أداء النموذج الهرمي في مهمة تنميط الخطاب الأخبار.



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

اقرأ أيضاً

تبدأ معظم الأساليب الموجودة لفحص الحقائق التلقائي مع قائمة مطالبات مسبقة للتحقق منها.نحن نبحث في المشكلة المفهمية لتحديد التصريحات في المقالات الإخبارية تستحق التحقق من الحقيقة.نبحث عن هيكل الوسيطة البالغ 95 مقالة إخبارية في مجال تغير المناخ الذي يتم فحصه من قبل علماء المناخ في ClimateFeedback.org.ونحن نفرج عن أول كائن مشروح متعدد الطبقات لكل من هيكل الخطاب الجدلي (أنواع الوسائط والعلاقات) وعلى البيانات التي تم فحصها في الواقع في المقالات الإخبارية.نناقش العلاقة بين هيكل الوسيطة وتستحق الاختيار البيانات وتطوير العديد من النماذج الأساسية للكشف عن البيانات التي تستحق الاختيار في مجال تغير المناخ.تظهر نتائجنا الأولية أن استخدام معلومات حول هيكل خطاب جدلي يظهر طفيفا ولكن تحسين إحصائيا على خط أساس من هيكل الخطاب المحلي.
نقترح النماذج العصبية لتوليد نص من تمثيلات معناية رسمية بناء على هياكل تمثيل الخطاب (DRSS).DRSS هي تمثيلات على مستوى المستند والتي تشفص بالتفاصيل الدلالية الغنية المتعلقة بالعلاقات الخطابية، والافتراض، والتعايش التعاوني داخل وعبر الجمل.نقوم بإضفاء ال طابع الرسمي على مهمة الجيل العصبي DRS إلى النص وتوفير حلول النمذجة لمشاكل طلب الشرط وتسمية التسمية المتغيرة التي تجعل الجيل من DRSS غير تافهة.يعتمد مولدنا على نموذج Treelstm الرواية القادرة على تمثيل هياكل DRS بدقة وهو مناسب بشكل عام للأشجار ذات فروع واسعة.نحقق أداء تنافسي (59.48 بلو) على معيار GMB ضد العديد من خطوط الأساس القوية.
نقدم نهج عصبي نهاية إلى نهج لإنشاء جمل إنجليزية من تمثيلات المعنى الرسمي، وهياكل تمثيل الخطاب (DRSS).نستخدم نموذج تسلسل ثنائي التسلسل BI-LSTM القياسي بدلا من ذلك، والعمل بتمثيل إدخال DRS SNEARIZED، وتقييم رقائق الرقص على مستوى الأحرف ومستوى الكلمات.ن حصل على نتائج مشجعة للغاية فيما يتعلق بالمقاييس التلقائية المستندة إلى المرجعية مثل بلو.ولكن نظرا لأن هذا المقاييس يقوم فقط بتقييم مستوى السطح من الإخراج الناتج، فإننا نطور متريا جديدا، وارتفعت، والتي تستهدف الظواهر الدلالية المحددة.نحن نقوم بذلك مع خمسة مجموعات تحدي جيل DRS التركيز على العدد القطبي والقطبية والكمييات المسماة.الهدف من مجموعات التحدي هذه هو تقييم تنظيمي المولد العصبي وتعميم المدخلات غير المرئية.
تعتبر البيانات التي يتم إساءة فهمها عن قصد (أو التلاعب) باهتمام كبير للباحثين والحكومة والأمن والنظم المالية. وفقا لأدب الخداع، هناك إشارات موثوقة للكشف عن الخداع والاعتقاد بأن الكذابين يعطون العظة التي قد تشير إلى أن خداعها قريب عالمي. لذلك، بالنظر إلى أن الإجراءات الخادعة تتطلب التطور المعرفي المتقدمة التي لا تتطلب الصدق ببساطة، وكذلك الآليات المعرفية للناس توجيهات واعدة للكشف عن الخداع، في هذه الدكتوراه. البحث المستمر، نقترح فحص أنماط هيكل الخطاب في كورسيا الأخبار الخادعة متعددة اللغات باستخدام إطار نظرية الهيكل البوليكي. بالنظر إلى أن عملنا هو أول من استغلال استراتيجيات إعلانات متعددة اللغات للكشف عن الأخبار المزيفة، يفتقر مجتمع البحث حاليا إلى كورسا المزدحمة الخادعة متعددة اللغات. تبعا لذلك، تصف هذه الورقة التقدم الحالي في هذه الأطروحة، بما في ذلك (1) بناء أول لجنة خادعة متعددة اللغات، مشروح من قبل المتخصصين وفقا لإطار نظرية الهيكل البوليكي، و (2) إدخال اثنين من علاقات بلاطية جديدة : التدخل والحتمية، التي نفترض أن نكون ذات صلة بمهمة الكشف عن الأخبار المزيفة.
نقترح أن نقترح Captioner أخبار البصرية، وهو نموذج كيائن كيائن لمهمة تقسيم صورة الأخبار. نقدم أيضا Visual News، وهو معيار واسع النطاق يتكون من أكثر من مليون صورة إخبارية إلى جانب المقالات الإخبارية المرتبطة، وتستياؤ الصور، ومعلومات المؤلف، والبيانات ا لوصفية الأخرى. على عكس مهمة تقسيم الصور القياسية، تصور الصور الأخبار المواقف التي يكون فيها الأشخاص والمواقع والأحداث ذات أهمية قصوى. يمكن أن تجمع طريقةنا المقترحة بشكل فعال بين الميزات المرئية والنصية لتوليد التسميات التوضيحية مع معلومات أكثر ثراء مثل الأحداث والكيانات. وبشكل أكثر تحديدا، تم تصميمها على بنية المحولات، يتم تزويد نموذجنا بمزيد من المجهز بتقنيات الانصهار متعددة الوسائط على الرواية وآليات الاهتمام، والتي تم تصميمها لتوليد كيانات اسمه أكثر دقة. تستخدم طريقتنا معلمات أقل بكثير مع تحقيق نتائج تنبؤ أفضل قليلا من الأساليب المنافسة. توضح مجموعة بيانات الأخبار المرئية الأكبر والأكثر تنوعا التحديات المتبقية في تصوير الصور الإخبارية.

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