ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

IITK @ LCP في مهمة Semeval-2021 1: تصنيف مهمة انحدار التعقيد المعجمي

IITK@LCP at SemEval-2021 Task 1: Classification for Lexical Complexity Regression Task

439   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

تصف هذه الورقة مساهمتنا في مهمة Semeval 2021 1 (Shardlow et al.، 2021): تنبؤ التعقيد المعجمي.في نهجنا، نستفيد النموذج Electra ومحاولة تعكس نظام شرح البيانات.على الرغم من أن المهمة مهمة الانحدار، إلا أننا نوضح أننا نستطيع التعامل معها كجميع العديد من نماذج التصنيف والانحدار.حقق هذا النهج المضاد بشدة إلى حد ما درجة مياه 0.0654 للمهمة الفرعية 1 و MAE من 0.0811 بشأن المهمة الفرعية 2. بالإضافة إلى ذلك، استخدمنا مفهوم إشارات الإشراف الضعيفة من برت لمعان في عملنا، وتحسن بشكل كبيردرجة ماي في المهمة الفرعية 1.



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

اقرأ أيضاً

في هذه المساهمة، وصفنا النظام الذي قدمه فريق Polyu CBS-Comp في المهمة 1 من Semeval 2021، حيث كان الهدف هو تقدير تعقيد الكلمات في سياق عقوبة معينة.نظامنا العلوي، بناء على مزيج من ميزات المعجميات والجنسية، والكلمات الميزات والمشتقات المحولات وعلى زيادة التراجع، يحقق درجة الارتباط أعلى من 0.754 على التراكب الفرعي 1 للكلمات الفردية و 0.659 على المراكب الفرعي 2 لتعبيرات متعددة الكلماتوبعد
توضح هذه الورقة تقديم فريق LCP-RIT إلى مهمة Semeval-2021 1: تنبؤ التعقيد المعجمي (LCP).قدم منظمو المهام للمشاركين نسخة معدية من المعقد (Shardlow et al.، 2020)، ومجموعة بيانات إنجليزية متعددة المجالات التي تم تفاحها الكلمات في السياق فيما يتعلق بعقوده ا باستخدام مقياس ليكرت خمس نقاط.يستخدم نظامنا الانحدار اللوجستي والمجموعة واسعة من الميزات اللغوية (على سبيل المثالنقوم بتحليل تأثير الميزات اللغوية المختلفة على أداء التصنيف ونقوم بتقييم النتائج من حيث الخطأ المطلق، ويعني الخطأ التربيعي، وارتباط بيرسون، وارتباط سبيرمان.
تصف هذه الورقة نظام مقدم من فريق Biggreen إلى LCP 2021 للتنبؤ بالتعقيد المعجمي للكلمات الإنجليزية في سياق معين.نحن نكرب نموذجا يعتمد على الهندسة مع نموذج شبكة عصبي عميق تأسست على بيرتف.بينما ينفذ بيرت نفسها بشكل تنافسي، فإن نموذجنا القائم على الهندسة يساعد في الحالات القصوى، على سبيل المثال.فصل حالات الصعوبة السهلة والمحايدة.تضم ميزاتنا المصنوعة يدويا اتساعا من التدابير الصوفية المعجمية والدلية والمعنية والرواية.تقدم تصورات خرائط بيرت اهتماما نظرة ثاقبة للميزات المحتملة التي قد تتعلمها نماذج المحولات عند ضبطها من أجل تنبؤ التعقيد المعجمي.تنقيح تنبؤاتنا المعقولة بشكل معقول بالنسبة للكلمة الفرعية الواحدة، ونظهر كيف يمكن تسخيرها لأداء الاستاحا الفرعي للتعبير المتعدد الآن.
في هذه الورقة، نقدم مساهمتنا في مهمة Semeval-2021 1: تنبؤ التعقيد المعجمي، حيث ندمج الممتلكات اللغوية والإحصائية والدلية للكلمة المستهدفة وسياقها كميزات ضمن إطار تعلم الجهاز (ML) للتنبؤ بالتعقيد المعجميوبعدعلى وجه الخصوص، نستخدم شركة Bert Contentrali zed Word Adgeddings لتمثيل المعنى الدلالي للكلمة المستهدفة وسياقها.شاركنا في المهمة الفرعية المتمثلة في التنبؤ بدرجة تعقيد كلمات واحدة
إن تقييم تعقيد كلمة مستهدفة في سياق حكومي هو الهدف من مهمة تنبؤ التعقيد المعجمية في Semeval-2021.تقدم هذه الورقة النظام الذي تم إنشاؤه لتقييم تعقيد كلمات واحدة معجمية، والجمع بين المتغيرات اللغوية والنفسية في مجموعة من التجارب التي تنطوي على غابة عشو ائية و XGBOOST Regrations.ما وراء ترميز معلومات خارج السياق حول LEMMA، نفذنا ميزات بناء على نماذج اللغة المدربة مسبقا لنموذج تعقيد الكلمة المستهدف في السياق.

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