تلعب الحساب دورا رئيسيا في فهم اللغة الطبيعية.ومع ذلك، فإن نهج NLP الحالية، وليس فقط نهج Word2VEC التقليدي أو نماذج اللغة المستندة إلى المحولات السياقية، تفشل في تعلم الحساب.ونتيجة لذلك، فإن أداء هذه النماذج محدود عند تطبيقه على التطبيقات المكثفة في المجالات السريرية والمالية.في هذا العمل، نقترح نهج تضمين عدد بسيط بناء على الرسم البياني للمعرفة.نحن نبني رسم بياني للمعرفة يتكون من كيانات الأرقام وعلاقات الحجم.يتم بعد ذلك تطبيق طريقة تضمين الرسم البياني للمعرفة للحصول على ناقلات الرقم.نهجنا سهل التنفيذ، وتجربة نتائج التجربة على مختلف مهام NLP ذات الصلة بالكمال إظهار فعالية وكفاءة طريقتنا.
Numeracy plays a key role in natural language understanding. However, existing NLP approaches, not only traditional word2vec approach or contextualized transformer-based language models, fail to learn numeracy. As the result, the performance of these models is limited when they are applied to number-intensive applications in clinical and financial domains. In this work, we propose a simple number embedding approach based on knowledge graph. We construct a knowledge graph consisting of number entities and magnitude relations. Knowledge graph embedding method is then applied to obtain number vectors. Our approach is easy to implement, and experiment results on various numeracy-related NLP tasks demonstrate the effectiveness and efficiency of our method.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تعكس العلاقات في معظم الرسوم البيانية المعارف التقليدية (KGS) فقط الاتصالات الثابتة والواقعية، ولكنها تفشل في تمثيل الأنشطة الديناميكية وتغير الدولة حول الكيانات. في هذه الورقة، نؤكد على أهمية دمج الأحداث في تعلم تمثيل KG، واقتراح نموذج Eventke Event
الحوار المرئي هو مهمة الإجابة على سلسلة من الأسئلة التي تأسست في صورة باستخدام سجل الحوار السابق كسياق. في هذه الورقة، ندرس كيفية معالجة تحديين أساسيين لهذه المهمة: (1) التفكير في الهياكل الدلالية الأساسية بين جولات الحوار و (2) تحديد العديد من الإجا
تمت دراسة Graph Basic Knowledge (SKG) (SKGE) بشكل مكثف في السنوات الماضية.في الآونة الأخيرة، ظهرت شركة الرسم البياني للمعرفة (TKG) (TKGE).في هذه الورقة، نقترح إطار عمل تضمين الحقائق الزمنية العودية (RTFE) لإجراء عمليات زراعة النماذج إلى TKGS وتعزيز أ
تم استكشاف Adment Graph Graph (KIGS) بشكل مكثف في السنوات الأخيرة بسبب وعدهم بمجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك، تركز الدراسات الحالية على تحسين أداء النموذج النهائي دون الاعتراف بالتكلفة الحسابية للنهج المقترحة، من حيث التنفيذ والتأثير البيئي. تقتر
توليد الحوار المكيف يعاني من ندرة الردود المسمى.في هذا العمل، استغلالنا بيانات نصية غير حوار مرتبطة بالشرط، والتي هي أسهل بكثير لجمعها.نقترح نهج تعليمي متعدد المهام للاستفادة من كل من الحوار والبيانات النصية المسمى.تقوم المهام الثلاثة بتحسين نفس مهمة