ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التحقيق في متانة نماذج الحوار إلى بناء اللغة التصويرية الشعبية

Investigating Robustness of Dialog Models to Popular Figurative Language Constructs

360   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

غالبا ما يستخدم البشر استخدام اللغة التصويرية في التواصل، بما في ذلك أثناء التفاعلات مع أنظمة الحوار. وبالتالي، من المهم أن تكون أنظمة الحوار في العالم الحقيقي لتتمكن من التعامل مع اللغة التصويرية الشعبية تشبه الاستعارة والاشتراك. في هذا العمل، نقوم بتحليل أداء نماذج الحوار الموجودة في المواقف التي يعرضها سياق مربع حوار المدخلات استخدام اللغة التصويرية. نلاحظ فجوات كبيرة في التعامل مع اللغة التصويرية عند تقييم النماذج في مجموعات بيانات حوار المجال المفتوحة. عند مواجهة سياقات الحوار تتكون من لغة مجازية، تظهر بعض النماذج قطرات كبيرة جدا في الأداء مقارنة بالسياقات دون لغة مجازية. نحن نشجع البحث في المستقبل في نمذجة الحوار إلى التحليل بشكل منفصل وتقرير النتائج على اللغة المجازية من أجل تحسين قدرات النماذج بشكل أفضل من استخدام العالم الحقيقي. أخيرا، نقترح حلول خفيفة الوزن لمساعدة النماذج الحالية على أن تصبح النماذج الحالية أكثر قوة في اللغة التصويرية ببساطة عن طريق استخدام مورد خارجي لترجمة اللغة التصويرية إلى النماذج الحرفية (غير المجازة) مع الحفاظ على معنى أكبر قدر ممكن من الأصفار.



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

اقرأ أيضاً

حصلت نماذج اللغة العصبية عالية الأداء على نتائج أحدث النتائج على مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ومع ذلك، غالبا ما لا تعكس نتائج البيانات القياسية المشتركة الموثوقية النموذجية والمتانة عند تطبيقها على بيانات صاخبة عالمية حقيقية. في هذه الدراسة، نقوم بتصميم وتنفيذ أنواع مختلفة من أساليب الاضطرابات على مستوى الأحرف ومستوى الكلمة لمحاكاة السيناريوهات الواقعية التي قد تكون فيها نصوص الإدخال صاخبة قليلا أو مختلفة عن توزيع البيانات التي تم تدريبها على أنظمة NLP عليها. إجراء تجارب شاملة على مهام NLP المختلفة، فإننا نبحث في قدرة نماذج اللغة العالية الأداء مثل Bert و Xlnet و Roberta و ELMO في التعامل مع أنواع مختلفة من اضطرابات الإدخال. تشير النتائج إلى أن نماذج اللغة حساسة للاضطرابات الإدخال ويمكن أن تنخفض أدائها حتى عند تقديم تغييرات صغيرة. نسلط الضوء على هذه النماذج تحتاج إلى مزيد من المحسن وأن المعايير الحالية لا تعكس متانة النموذج جيدا. نقول أن التقييمات بشأن المدخلات المضطربة يجب أن تكمل المعايير المستخدمة بشكل روتيني من أجل تحقيق فهم أكثر واقعية لمتانة أنظمة NLP.
أظهرت LMS المدربة مسبقا أداء مثير للإعجاب على مهام NLP المصب، لكننا لم ننشئ بعد فهم واضح للتطور عندما يتعلق الأمر بمعالجة المعلومات والاحتفاظ بها وتطبيقها المقدمة في مدخلاتها. في هذه الورقة، نتعامل مع مكون من هذه المسألة من خلال دراسة قدرة النماذج عل ى نشر معلومات السياق ذات الصلة في مواجهة مشتت المحتوى. نقدم نماذج مع مهام كتين تتطلب استخدام معلومات السياق النقدي، وإدخال محتوى مشتت لاختبار مدى احتفاظ النماذج بقوة واستخدام هذه المعلومات الهامة للتنبؤ بها. نحن أيضا التلاعب بشكل منهجي بطبيعة هؤلاء الملذات، لإلقاء الضوء على ديناميات استخدام النماذج من العظة السياقية. نجد أنه على الرغم من أن النماذج تظهر في سياقات بسيطة لجعل التنبؤات بناء على فهم الحقائق ذات الصلة وتطبيقها من السياق المسبق، فإن وجود محتوى مشتت ولكنه غير ذي صرف له تأثير واضح في التنبؤات النموذجية المربكة. على وجه الخصوص، تظهر النماذج عرضة بشكل خاص لعوامل التشابه الدلالي وموقف كلمة. تتسق النتائج مع استنتاج مفادها أن تنبؤات LM مدفوعة بجزء كبير من العظة السياقية السطحية، وليس عن طريق تمثيلات قوية لمعنى السياق.
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 مسبقا، 4 لغات، و 7 مهام قيد الخطاب، والعثور على بارت ليكون بشكل عام أفضل نموذج في التقاط الخطاب - - ولكن فقط في تشفيرها، مع بيرت أداء بشكل مفاجئ نموذج الأساس.عبر النماذج المختلفة، هناك اختلافات كبيرة في أفضل طبقات في التقاط معلومات خطاب، والتفاوتات الكبيرة بين النماذج.
يحقق نماذج اللغة المستردة مسبقا للمحولات نتائج رائعة في العديد من معايير NLU المعروفة. ومع ذلك، في حين أن أساليب المحاكمات مريحة للغاية، فهي مكلفة من حيث الوقت والموارد. هذا يدعو إلى دراسة تأثير حجم البيانات المحدد على معرفة النماذج. نستكشف هذا التأث ير على القدرات النحوية لروبيرتا، باستخدام النماذج المدربة على الأحجام الإضافية لبيانات النص الخام. أولا، نستخدم التحقيقات الهيكلية النحوية لتحديد ما إذا كانت الطرز المحددة على مزيد من البيانات ترمز كمية أعلى من المعلومات النحوية. ثانيا، نقوم بإجراء تقييم نصلي مستهدف لتحليل تأثير حجم البيانات المحدد على أداء التعميم النحوي للنماذج. ثالثا، قارنا أداء النماذج المختلفة على ثلاثة تطبيقات المصب: وضع علامات جزء من الكلام وتحليل التبعية وإعادة صياغة الحساب. نحن نتكمل دراستنا بتحليل مفاضلة التكلفة - المنفعة للتدريب مثل هذه النماذج. تظهر تجاربنا أنه في حين أن النماذج المحددة على مزيد من البيانات ترمز المزيد من المعرفة النحوية وأداء أفضل في تطبيقات المصب، فإنها لا تقدم دائما أداء أفضل عبر الظواهر الأساسية المختلفة وتأتي بتكلفة مالية وبيئية أعلى.
نماذج اللغة المحددة مسبقا (PTLMS) تسفر عن الأداء الحديث في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك بناء الجملة والدلالات والعموم.في هذه الورقة، نركز على التعرف على أي مدى تلتقط PTLMS السمات الدلالية وقيمها، على سبيل المثال، الارتباط بين القي مة الغنية والعالية الصافية.نستخدم ptlms للتنبؤ الرموز الملثمين باستخدام أنماط وقوائم العناصر من Wikidata من أجل التحقق من مدى احتمال ترميز PTLMS السمات الدلالية جنبا إلى جنب مع قيمها.مثل هذه الاستنتاجات القائمة على دلالات بديهية للبشر كجزء من فهم لغتنا.نظرا لأن PTLMS يتم تدريبها على كمية كبيرة من بيانات ويكيبيديا، فسوف نفترض أنها يمكن أن تولد تنبؤات مماثلة، ومع ذلك تكشف نتائجنا أن PTLMS لا تزال أسوأ بكثير من البشر في هذه المهمة.نوضح الأدلة والتحليل في شرح كيفية استغلال منهجيةنا لدمج سياق ودواني أفضل في PTLMS باستخدام قواعد المعرفة.

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