ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Natherrank: استخراج المفاتيح غير المفتون باستخدام انتباه الذات والتعبير

AttentionRank: Unsupervised Keyphrase Extraction using Self and Cross Attentions

444   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

الكلمات الرئيسية أو استخراج مفاتيح الصوت هي تحديد الكلمات أو العبارات التي تقدم الموضوعات الرئيسية للمستند.تقترح هذه الورقة الاهتمام، وهو نموذج انتباه هجين، لتحديد الرابط القصوى من وثيقة بطريقة غير مخالفة.تعاني Natheatrank حساب اهتمام الذات والاهتمام عبر النموذج اللغوي المدرب مسبقا.تم تصميم اهتمام الذات لتحديد أهمية المرشح في سياق الجملة.يتم احتساب الاعتماد المتبادل لتحديد الأهمية الدلالية بين المرشح والجمل في وثيقة.نحن نقيم الاهتمام بثلاث مجموعات بيانات متاحة للجمهور ضد سبعة خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط فيه.تظهر النتائج أن Natheationrank هو نموذج استخراج مفاتيح مفاتيح غير مؤظفي فعال وقوي على الوثائق الطويلة والقصيرة.يتوفر شفرة المصدر على Github.



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

اقرأ أيضاً

تستخدم الأساليب القائمة على نطاق واسع على نطاق واسع لمهام استخراج مفاتيح المفاتيح غير المنشأة (UKE). بشكل عام، تقوم هذه الأساليب ببساطة بحساب أوجه التشابه بين Aregeddings و Award Action، وهو غير كاف لالتقاط سياق مختلف لنموذج UKE أكثر فعالية. في هذه ا لورقة، نقترح طريقة جديدة ل UKE، حيث يتم تصميم السياقات المحلية والعالمية بشكل مشترك. من وجهة نظر عالمية، نقوم بحساب التشابه بين عبارة معينة والوثيقة بأكملها في مساحة المتجهة كما نماذج تضمينها الانتقالية. من حيث الرأي المحلي، نقوم أولا ببناء هيكل رسم بياني يستند إلى المستند حيث تعتبر العبارات كأعلى رؤوس والحواف هي أوجه التشابه بين القمم. بعد ذلك، اقترحنا طريقة حساب مركزية جديدة لالتقاط المعلومات البارزة المحلية بناء على هيكل الرسم البياني. أخيرا، نكتف على نمذجة السياق العالمي والمحلي للتصنيف. نقوم بتقييم نماذجنا على ثلاثة معايير عامة (Inspec، DUC 2001، Semeval 2010) ومقارنتها مع النماذج الموجودة في أحدث النماذج. تظهر النتائج أن نموذجنا يفوق معظم النماذج أثناء التعميم بشكل أفضل على مستندات المدخلات ذات النطاقات والطول المختلفة. تظهر دراسة الاجتثاث الإضافية أن كل من المعلومات المحلية والعالمية أمر بالغ الأهمية لمهام استخراج المفاتيح غير المنشورة.
تعد استخراج أجهزة القياسات الرائعة التي تلخص النقاط الرئيسية الوثيقة مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية.الأساليب الخاضعة للإشراف لاستخراج الصوت (KPE) تم تطويرها إلى حد كبير بناء على افتراض أن البيانات التدريبية مشروحة بالكامل.ومع ذلك، نظرا لصعوبة ع بوات مفاتيح الصوت، تعاني نماذج KPE بشدة من مشكلة غير مشروعة غير كاملة في العديد من السيناريوهات.تحقيقا لهذه الغاية، نقترح طريقة تدريب أكثر قوة تتعلم التخفيف من سوء الخضوع الذي جلبه خطوط الرعاية القصوى غير المسبقة.نقدم أخذ العينات السلبية لضبط فقدان التدريب، وإجراء تجارب تحت سيناريوهات مختلفة.تظهر الدراسات التجريبية حول مجموعات البيانات الاصطناعية ومجموعات البيانات المفتوحة أن طرازنا قوي للمشكلة المشروحة غير المكتملة وتجاوز الأساس المسبق.تجارب واسعة على خمسة مجموعات بيانات مجال علمي من المقاييس المختلفة توضح أن طرازنا تنافس مع الطريقة التي من بين الفن.
يؤدي استخراج الموجات القصيرة تلقائيا من المستندات العلمية إلى تمثيل موجز قيم يمكن أن يفهم البشر ويمكنهم معالجة الآلات للمهام، مثل استرجاع المعلومات، تجميع المقالات وتصنيف المادة.تهتم هذه الورقة بأجزاء مقالة علمية يجب أن تعطى كمدخلات لطرق استخراج الحر ارة.تأخذ أساليب التعلم العميق الحديثة الألقاب والملخصات كمدخلات بسبب زيادة التعقيد الحسابي في معالجة التسلسلات الطويلة، في حين أن الأساليب التقليدية يمكن أن تعمل أيضا مع النصوص الكاملة.العناوين والملخصات كثيفة في الجماهيرية، ولكن غالبا ما تفوت جوانب مهمة من المقالات، في حين أن النصوص الكاملة من ناحية أخرى أكثر ثراء في الجماهيرية ولكن الكثير من الضويرة.لمعالجة هذه المفاضلة، نقترح استخدام نماذج تلخيص الاستخراجية على النصوص الكاملة للمستندات العلمية.تظهر دراستنا التجريبية على 3 مجموعات مقالات باستخدام 3 طرق استخراج المفاتيح 3 نتائج واعدة.
يعيد هذا العمل أن المعلومات المقدمة من الرسم البياني للكلمات واستخدامها النموذجي من خلال نهج التصنيف المستندة إلى الرسم البياني في سياق استخراج الكلمات الرئيسية.عادة ما تستخدم الأساليب الرسمية القائمة على الرسم البياني المعروف عادة المعرفة من تمثيلات ناقلات Word خلال عملية الترتيب عبر تدابير مركزية شهيرة (على سبيل المثال، تصنيف الصفحات) دون إعطاء الدور الأساسي لتوزيع الناقلات.نحن نعتبر مصفوفة مجاورة تتوافق مع الرسم البياني لكلم وثيقة نصية مستهدفة كتمثيل متجه لمفرداته.نقترح النمذجة القائمة على التوزيع في هذه المصفوفة المجاورة باستخدام خوارزميات (التعلم) غير المعروضة.يتم تأكيد فعالية نهج النمذجة القائمة على التوزيع مقارنة بالأساليب الرسمية القائمة على الرسم البياني في الرسم البياني من خلال دراسة تجريبية واسعة النطاق وفقا لدرجة F1.رمزنا متاح على جيثب.
استخراج العلاقات غير المدعومة من قبل أزواج كيان التجمع التي لها نفس العلاقات في النص. تقوم بعض الأساليب المتنوعة (VAE) المتنوعة (VAE) بتدريب نموذج استخراج العلاقة كترفيه يولد تصنيفات العلاقة. يتم تدريب وحدة فك الترميز جنبا إلى جنب مع التشفير لإعادة ب ناء إدخال التشفير بناء على تصنيفات العلاقة التي يتم إنشاؤها المشن. هذه التصنيفات هي متغير كامن حتى يطلب منهم اتباع توزيع مسبق محدد مسبقا يؤدي إلى تدريب غير مستقر. نقترح تقنية استخراج العلاقات التي تعتمد عليها VAE تقوم بتغيير هذا القيد باستخدام التصنيفات كمتغير متوسط ​​بدلا من متغير كامن. على وجه التحديد، تكون التصنيفات مشروطة بإدخال الجملة، في حين أن المتغير الكامن مشروط على كل من التصنيفات وإدخال الجملة. يتيح ذلك نموذجنا لتوصيل وحدة فك الترميز مع التشفير دون وضع قيود على توزيع التصنيف؛ الذي يحسن استقرار التدريب. يتم تقييم نهجنا على بيانات DataSet NYT وتفوق الطرق الحديثة.

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