ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

MT5: محول نص إلى نص إلى نص متعدد اللغات

mT5: A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer

319   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

إن محول نقل النص إلى النص الأخير "'(T5) عند الاستفادة من تنسيق نصي إلى نص موحد ومقياس لتحقيق النتائج الحديثة على مجموعة واسعة من مهام NLP باللغة الإنجليزية.في هذه الورقة، نقدم MT5، وهو متغير متعدد اللغات من T5 الذي تم تدريبه مسبقا على مجموعة بيانات جديدة تستند إلى الزواحف تغطي 101 لغات.نحن تفصل على التصميم والتدريب المعدل ل MT5 وإظهار أدائه من أحدث المعايير متعددة اللغات.وصف أيضا تقنية بسيطة لمنع الترجمة العرضية "في إعداد الطلقة الصفرية، حيث يختار طراز عام (جزئيا) تنبؤه بلغة خاطئة.جميع الكود ونقاط التفتيش النموذجية المستخدمة في هذا العمل متاحة للجمهور.



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

اقرأ أيضاً

تعدد اللغات T5 Pretrains نموذج تسلسل إلى تسلسل على نصوص أحادية الأبعاد ضخمة، والتي أظهرت نتائج واعدة على العديد من المهام المتبقية اللغوية.في هذه الورقة، نحسن محول نقل النص إلى النص متعدد اللغات مع أزواج الترجمة (MT6).على وجه التحديد، نستكشف ثلاثة مه ام ما قبل التدريب النصي عبر اللغات، وهي الترجمة الآلية، والفساد زوج الترجمة، وتمضم الفساد المشترك.بالإضافة إلى ذلك، نقترح هدف جزئيا غير التلقائي للتدريب المسبق للنص.نقيم الأساليب على سبع مجموعات بيانات معيار متعددة اللغات، بما في ذلك تصنيف الجملة، والاعتراف بالكياء المسمى، والإجابة على الأسئلة، والتلخيص الجماعي.تظهر النتائج التجريبية أن MT6 المقترح يحسن عملية النقل عبر اللغات عبر MT5.
في الآونة الأخيرة، حقق نموذج لغوي كبير مدرب مسبقا يسمى T5 (محول نقل النصوص الموحد للنصوص) أداء حديثة في العديد من مهام NLP.ومع ذلك، لم يتم العثور على أي دراسة باستخدام هذا النموذج المدرب مسبقا على تبسيط النص.لذلك في هذه الورقة، نستكشف استخدام T5 Bric k-Tuning على تبسيط النص الجمع بين آلية يمكن التحكم فيها لتنظيم مخرجات النظام التي يمكن أن تساعد في إنشاء نص مكيفات للجماهير المستهدفة المختلفة.تبين تجاربنا أن نموذجنا يحقق نتائج رائعة مع مكاسب بين +0.69 و +1.41 عبر أحدث الولاية الحالية (بارت + الوصول).نقول أن استخدام نموذج مدرب مسبقا مثل T5، المدربين على عدة مهام مع كميات كبيرة من البيانات، يمكن أن يساعد في تحسين تبسيط النص.
نقدم COTEXT، وهو نموذج ترميز ترميز مدرب مسبقا مدرب مسبقا، يتعلم السياق التمثيلي بين اللغة الطبيعية (NL) ولغة البرمجة (PL). باستخدام الإشراف الذاتي، تم تدريب COTEX مسبقا على لغة البرمجة الكبيرة لشركة Corpora لتعلم فهم عام للغة والرمز. يدعم COTEXT مهام NL-PL المصب مثل الرمز الملخص / الوثائق، وتوليد الرموز، والكشف عن العيوب، وتصحيح التعليمات البرمجية. نحن ندرب مشعك على مجموعات مختلفة من Corpus المتوفرة المتوفرة بما في ذلك البيانات BIMODAL 'و Unimodal'. هنا، بيانات BIMODAL هي مزيج من النصوص النصية والنصوص المقابلة، في حين أن البيانات غير المستخدمة هي مجرد مقتطفات رمز. نقيم أولا COTEXT مع التعلم متعدد المهام: نقوم بإجراء تلخيص الكود على 6 لغات برمجة مختلفة وصقل التعليمات البرمجية على كل من الحجم الصغير والمتوسط ​​المميز في DataSet Codexglue. كلنا إجراء تجارب مكثفة للتحقيق في COTEXT على مهام أخرى ضمن DataSet Codexglue، بما في ذلك توليد التعليمات البرمجية والكشف عن العيوب. نحن نتحمل باستمرار نتائج SOTA في هذه المهام، مما يدل على تنوع نماذجنا.
تعني اعتمادنا المتزايد على تطبيقات الهاتف المحمول الكثير من اتصالاتنا بوساطة بدعم أنظمة النص التنبؤية.كيف تؤثر هذه الأنظمة على التواصل بين الأطراف الشخصية والمجتمع الأوسع؟في أي الطرق هي أنظمة النص التنبؤية ضارة، ولمن، ولماذا؟في هذه الورقة، نركز على أ نظمة نصية تنبؤية على الأجهزة المحمولة ومحاولة الإجابة على هذه الأسئلة.نقدم مفهوم تدخل إدخال نصي "كوسيلة لتقييم أنظمة النص التنبؤية من خلال عدسة تدخلية، والنظر في الوصول والفعالية والتبني والتنفيذ والصيانة (إعادة الهدف) من أنظمة النص التنبؤية.ننتهي مع مناقشة الفرص ل NLP.
على الرغم من التطورات الأخيرة في تطبيق نماذج اللغة المدربة مسبقا لتوليد نصوص عالية الجودة، فإن توليد مقاطع طويلة تحافظ على تماسك طويل المدى أمر صعب للغاية لهذه النماذج.في هذه الورقة، نقترح Discodvt، وهو محول متغيرات منفصلة على درايته لمعالجة مشكلة عد م الاتساق.يتعلم Discodvt تسلسل متغير منفصل يلخص الهيكل العالمي للنص، ثم ينطبق عليه لتوجيه عملية التوليد في كل خطوة فك التشفير.لزيادة تضمين المعلومات التي تدرك الخطاب في التمثيلات الكامنة المنفصلة، نقدم هدف إضافي لنموذج علاقات الخطاب داخل النص.نقوم بإجراء تجارب واسعة على مجموعة من مجموعات بيانات من القصة المفتوحة وإثبات أن الرموز الكامنة تعلم مراسلات ذات معنى لهياكل الخطاب التي توجه النموذج لتوليد النصوص الطويلة مع التماسك طويل المدى أفضل.

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