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.
Humans often employ figurative language use in communication, including during interactions with dialog systems. Thus, it is important for real-world dialog systems to be able to handle popular figurative language constructs like metaphor and simile. In this work, we analyze the performance of existing dialog models in situations where the input dialog context exhibits use of figurative language. We observe large gaps in handling of figurative language when evaluating the models on two open domain dialog datasets. When faced with dialog contexts consisting of figurative language, some models show very large drops in performance compared to contexts without figurative language. We encourage future research in dialog modeling to separately analyze and report results on figurative language in order to better test model capabilities relevant to real-world use. Finally, we propose lightweight solutions to help existing models become more robust to figurative language by simply using an external resource to translate figurative language to literal (non-figurative) forms while preserving the meaning to the best extent possible.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
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
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
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
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
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