ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

كشف الجدة الدلالي في أوصاف اللغة الطبيعية

Semantic Novelty Detection in Natural Language Descriptions

340   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

تقترح هذه الورقة دراسة مهمة للكشف عن الجدة من الدلالات الدلالية الرائعة، والتي يمكن توضيحها مع المثال التالي.من الطبيعي أن يمشي شخص كلب في الحديقة، ولكن إذا قال شخص ما إن الرجل يمشي في الدجاج في الحديقة "، فهو رواية.بالنظر إلى مجموعة من الأوصاف اللغوية الطبيعية للمشاهد العادية، نريد تحديد أوصاف المشاهد الرواية.نحن لسنا على علم بأي عمل موجود يحل المشكلة.على الرغم من أن خوارزميات الكشف عن الجدة أو الشذوذ الحالية قابلة للتطبيق، نظرا لأنها عادة ما تكون قائمة على الموضوعات، فإنها تؤدي بشكل سيئ في مهمة الكشف عن الجدة الدلالية الدقيقة.تقترح هذه الورقة نموذجا فعالا (يسمى GAT-MA) لحل المشكلة ويساهم أيضا في مجموعة بيانات جديدة.يوضح التقييم التجريبي أن GAT-MA يتفوق على 11 خطوط رئيسية من الهوامش الكبيرة.



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

اقرأ أيضاً

يتم إجراء جيل نصي من الرسوم البيانية الدلالية تقليديا مع الطرق الحتمية، والتي تولد وصفا فريدا نظرا رسم بياني للإدخال.ومع ذلك، تعترف مشكلة الجيل مجموعة من النواتج النصية المقبولة، وعرض الاختلاف المعجمي والمنظمات والدلية.لمعالجة هذا الفصل، نقدم مساهمتي ن رئيسيتين.أولا، نقترح نموذج رسم بياني مؤشر استوكاستكي، حيث يتضمن متغير كامنة في نموذج فك الترميز، واستخدامه في مجموعة.ثانيا، لتقييم تنوع الجمل التي تم إنشاؤها، نقترح مقياس التقييم التلقائي الجديد الذي يقيم بشكل مشترك تنوع المخرجات وجودة في إعداد متعدد المراجع.نقيم النماذج على مجموعات بيانات Webnlg باللغة الإنجليزية والروسية، وإظهار مجموعة من نماذج الاستوكاستك تنتج مجموعات متنوعة من الجمل التي تم إنشاؤها أثناء الاستفيؤ بجودة مماثلة لنماذج أحدث من النماذج.
نسأل الموضوعات سواء كانوا ينظرون إلى وجود مجموعة من النصوص، وبعضها مكتوب بالفعل، في حين يتم إنشاء آخرين تلقائيا.نحن نستخدم هذه البيانات لضبط نموذج GPT-2 لدفعه لتوليد المزيد من النصوص التي يشبه الإنسان، ومراقبة أن هذا النموذج الذي تم ضبطه بشكل جيد ينت ج نصا يشوه بالفعل أكثر من النموذج الأصلي.سيحري، نظهر أن استراتيجية التقييم التلقائي لدينا ترتبط جيدا بأحكام بشرية.كما ندير تحليل لغوي تكشف عن خصائص اللغة التي تتسم بها الإنسان.
الوسائل المضادة هي وسيلة قيمة لفهم القرارات التي اتخذتها أنظمة ML.ومع ذلك، فإن الوسادة المتعرضية الناتجة عن الأساليب المتاحة حاليا لنص اللغة الطبيعية هي غير واقعية أو إدخال تغييرات غير محسوسة.نقترح WilDFactualgan: طريقة تجمع بين GAN الشرطية و AsbeDdi ngs من ترميز بيرت المسبق أن تولد نموذجا حقيقيا باللغة الطبيعية بشكل جزئي لتوضيح مهام الانحدار والتصنيف.تشير النتائج التجريبية إلى أن طريقتنا تنتج بشكل غير قابل للتمييز بشكل ملحوظ، مع تفوق أربعة أساليب خطية على الإخلاص والأحكام البشرية من الطبيعة، عبر مجموعات بيانات متعددة ونماذج تنبؤ متعددة.
يشكل جيل النص المخصب المعرفي تحديات فريدة من نوعها في النمذجة والتعلم، مما يدفع البحوث النشطة في العديد من الاتجاهات الأساسية، بدءا من النمذجة المتكاملة للتمثيل العصبي والمعلومات الرمزية في الهياكل التسلسلية / الهرمية / الهرمية، والتعلم دون إشراف مبا شر بسبب تكلفة الهيكلالتعليق التوضيحي، والتحسين الفعال والاستدلال مع قيود هائلة وعالمية، على أساس اللغة على طرائق متعددة، والمنطق الاسليمي مع المعرفة المنطقية الضمنية ومعرفة الخلفية.في هذا البرنامج التعليمي، سنقدم خريطة طريق لتشكيل الأساليب الحديثة لمعالجة هذه التحديات في هذه المشكلة المتطورة.سنغمر عميقا في مكونات تقنية مختلفة: كيفية تمثيل المعرفة، وكيفية إطعام المعرفة في نموذج الجيل، وكيفية تقييم نتائج الجيل، وما هي التحديات المتبقية؟
تشير الدراسات الحديثة إلى أن العديد من أنظمة NLP حساسة وعرضة للاضطرابات الصغيرة للمدخلات ولا تعميمها بشكل جيد عبر مجموعات البيانات المختلفة. هذا الافتقار إلى المتانة ينطبق على استخدام أنظمة NLP في تطبيقات العالم الحقيقي. يهدف هذا البرنامج التعليمي إل ى زيادة الوعي بالشواغل العملية حول متانة NLP. يستهدف الباحثون والممارسون الخماسيون الذين يهتمون ببناء أنظمة NLP موثوقة. على وجه الخصوص، سنراجع الدراسات الحديثة حول تحليل ضعف أنظمة NLP عند مواجهة المدخلات والبيانات المعديين مع تحول التوزيع. سوف نقدم للجمهور بهدف شامل من 1) كيفية استخدام أمثلة الخصومة لفحص ضعف نماذج NLP وتسهيل تصحيح الأخطاء؛ 2) كيفية تعزيز متانة نماذج NLP الحالية والدفاع ضد المدخلات الخصومة؛ 3) كيف يؤثر النظر في المتانة على تطبيقات NLP العالمية الحقيقية المستخدمة في حياتنا اليومية. سنختتم البرنامج التعليمي عن طريق تحديد اتجاهات البحث في المستقبل في هذا المجال.

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