ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

C3SL في مهمة Semeval-2021 1: التنبؤ بالتعقيد المعجمي للكلمات في سياقات محددة مع embeddings الجملة

C3SL at SemEval-2021 Task 1: Predicting Lexical Complexity of Words in Specific Contexts with Sentence Embeddings

261   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

نقدم نهجنا في التنبؤ بالتعقيد المعجمي للكلمات في سياقات محددة، على النحو الذي أدخلته المهمة المشتركة LCP 1 في Semeval 2021. يتكون النهج من الجمل الفاصلة إلى قطع أصغر، وتضمينها مع SENT2VEC، وتقليل المدينات إلى متجه أبسط يستخدم كمدخلإلى شبكة عصبية، هذا الأخير للتنبؤ بعقد الكلمات والتعبيرات.تشير النتائج إلى أن تضيير الجملة المدربة مسبقا غير قادرة على التقاط التعقيد المعجمي من اللغة عند تطبيقها في تطبيقات عبر المجال.



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

اقرأ أيضاً

في هذه الورقة، نقدم ثلاثة أنظمة مختلفة للإشراف على تنبؤ التعقيد المعجمي باللغة الإنجليزية للتعبيرات الفردية والمتعددة المهام ل Semeval-2021.الرمز المستهدف في السياق.تجمع أفضل نظامنا بين المعلومات من هذه المصادر الثلاث.تشير النتائج إلى أن المعلومات ال واردة من نماذج اللغة الملثمين ويمكن دمج ترميز مستوى الطابع لتحسين تنبؤ التعقيد المعجمي.
تتميز هذه المراجعات الورقية بهذه الأساليب الهندسية للتنبؤ بمستوى تعقيد الكلمات الإنجليزية في سياق معين باستخدام تقنيات الانحدار.احتلت أفضل طلب لدينا في مهمة التعقيد المعجمية (LCP) المرتبة الثالثة من 48 شركة للمهمة الفرعية 1 وحققت معاملات ارتباط بيرسو ن من 0.779 و 0.809 لكلمات واحدة وتعبيرات متعددة الكلمات على التوالي.الاستنتاج هو أن مزيج من الميزات المعجمية والسياقية والدلية لا يزال بإمكانه إنتاج خطوط خطوط خطوط خطوط قوية عند مقارنتها ضد الحكم الإنساني.
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، نقترح طريقة لاستدادتها معلومات جملة المعلومات ومعلومات تردد الكلمات الخاصة بمهمة التعقيد ذات التعقيد 1-LCP (LCP). في نظامنا، تأتي معلومات الجملة من نموذج روبرتا، وتأتي معلومات تردد الكلمات من خوارزمية TF-IDF. استخدم Black Block كطبقة م شتركة لتعلم العقوبة ومعلومات تردد الكلمات وصفنا تنفيذ أفضل نظامنا وناقش أساليبنا وتجاربنا في المهمة. تنقسم المهمة المشتركة إلى مهمتين فرعيتين. الهدف من المهام الفرعية هو التنبؤ بعقد كلمة محددة سلفا. تنقسم المهمة المشتركة إلى قسمين فرعيين. الهدف من اثنين من المهن الفرعية هو التنبؤ بعقد كلمة محددة سلفا. مؤشر تقييم المهمة هو معامل الارتباط بيرسون. يحتوي أفضل نظام الأداء لدينا على معاملات ارتباط بيرسون من 0.7434 و 0.8000 في مجموعة اختبار المراكز الفرعية ذات الرمز الفرعي واحد ومجموعة اختبار الترجمة الفرعية متعددة رميات، على التوالي.
في هذه الورقة، نصف مشاركتنا في مهمة تقوية المعقدة المعجمية (LCP) مهمة Semeval 2021، والتي تنطوي على التنبؤ بتصنيفات ذاتية للتعقيد للكلمات الفردية الإنجليزية وتعبيرات متعددة الكلمة، المقدمة في السياق.يعتمد نهجنا على مزيج من النماذج التوزيعية، كل من ال سياق المعال والسياق المستقل، إلى جانب المعايير السلوكية والموارد المعجمية.

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