ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

محلل محلل يسترعي الانتقال للأشكال المنطقية العنصرية

A Transition-based Parser for Unscoped Episodic Logical Forms

279   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

منطق episodic: نموذج منطقي غير مشدود '' (el-elf) هو تمثيل دلالي يلتقط بنية حجة المسنون وكذلك جوانب أكثر تحديا للغة داخل الشكليات المنطقية الباردة.نقدم النهج المستفاد الأول لأول مرة لتحليل الجمل إلى ULFS، باستخدام مجموعة متزايدة من الأمثلة المشروحة.توفر النتائج خط أساس قوي للتحسين في المستقبل.تتعلم طريقتنا نموذج تسلسل إلى تسلسل للتنبؤ بتسلسل إجراء الانتقال داخل نظام انتقال ذاكرة التخزين المؤقت المعدلة.نقوم بتقييم فعالية القيود القائمة على القواعد، معجم من كلمة إلى رمز، وميزات ولاية نظام الانتقال في هذه المهمة.نظامنا متاح في https://github.com/genelkim/ulf-transition-parser.ونحن نقدم أيضا بيانات Oulf Oullf الرسمية الأولى في HTTPS://www.cs.rochester.edu/u/gkim21/ulf/resources/.



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

اقرأ أيضاً

في حين أن العديد من خطوط أنابيب NLP تفترض أن النصوص النظيفة النظيفة، فإن العديد من النصوص التي نواجهها في البرية، بما في ذلك الغالبية العظمى من المستندات القانونية، ليست نظيفة للغاية، حيث يجري العديد منهم وثائق منظم بصريا (VSDS) مثل PDF. تقوم الأدوات المعالجة التقليدية ل VSDS تركز بشكل أساسي على تجزئة الكلمات وتحليل التخطيط الخشن، في حين أن تحليل الهيكل المنطقي المحلقات الدقيقة (مثل تحديد حدود الفقرة وهرميها) من VSDS هي غير متكسدة. تحقيقا لهذه الغاية، اقترحنا صياغة المهمة كتنبؤ بملميات الانتقال "بين شظايا الرسائل النصية التي تعرض الشظايا إلى شجرة، وتطوير نظام لتعلم الماكينات المستندة إلى ميزة يمبرص إشارات مرئية ونصية ودلية. يتم تخصيص نظامنا بسهولة إلى أنواع مختلفة من VSDS وكانت خطوط الأساس بشكل كبير في تحديد الهياكل المختلفة في VSDS. على سبيل المثال، حصل نظامنا على درجة الكشف عن حدود الفقرة 0.953 أفضل بكثير من أداة PDF-To-to-todly ذات درجة كبيرة مع درجة F1 من 0.739.
نقوم بتطبيق إضفاء الطابع الرسمي على الاستدلال الطبيعي الذي يشبه المنطق الطبيعي باستخدام أشكال منطقية غير مستقرة غير مستقرة (ULFS) بواسطة كيم وآخرون.(2020).نوضح قدرة هذا النظام على التعامل مع مجموعة متنوعة من الظواهر الدلالية الصعبة باستخدام DataSet F racas (Cooper et al.، 1996).تعطي هذه النتائج أدلة تجريبية للمطالبات السابقة أن ULF هو تمثيل مناسب للتوسط في استنتاجات من المنطق الطبيعي.
الملخص، نحن نصف محلل اللغة الإنجليزية التي تقوم بها الخلايا العصبية المعقولة بيولوجيا ونقل الأخطات، وتنفيذها من خلال حساب التفاضل والتكامل الجمعية، إطارا حسابيا اقترح مؤخرا للوظيفة المعرفية.نوضح أن هذا الجهاز قادر على تحليل الجمل غير المعقولة بشكل مع قول .1 بينما تنطيب تجاربنا جمل بسيطة إلى اللغة الإنجليزية، تشير نتائجنا إلى أن المحلل يمكن تمديده بعد ما نفذناه، إلى عدة اتجاهات تشمل الكثير من اللغة.على سبيل المثال، نقدم نسخة روسية بسيطة من المحلل، ومناقشة كيفية التعامل مع العودية والضمان والبوليزمي.
المهمة الأساسية في استخراج المعلومات هي اكتشاف الحدث الذي يحدد مشغلات الحدث في الجمل التي يتم تصنيفها عادة في أنواع الأحداث. في هذه الدراسة، يعتبر الحدث وحدة لقياس التنوع والتشابه في مقالات إخبارية في إطار نظام أخبار التوصية. فشلت نهج اكتشاف الحدث ال مستندة إلى التصنيف الحالي في التعامل مع مجموعة متنوعة من الأحداث المعبر عنها في مواقف العالم الحقيقي. للتغلب على ذلك، نهدف إلى أداء تصنيف حفلات الأحداث واستكشاف ما إذا كان نموذج محول قادر على تصنيف معلومات جديدة في فصول بروز أقل وأكثر عمومية. بعد مقارنة خط الأساس من آلة ناقلات الدعم (SVM) وعروض التصنيف القائم على المحولات لدينا في العديد من تنسيقات سبين الأحداث، فقد تم تصميمنا حدث متعدد الكلام يمتد كشروط سليمة. يتم تغذية تلك الموجودة في تصنيفنا البرز الذي يتم ضبطه بشكل جيد على Adgeddings الهولندية المدربة مسبقا. علاوة على ذلك، نحن نتفوق على خط أنابيب لنهج حقل عشوائي مشروط (CRF) في اكتشاف كلمة الزناد في الأحداث والتصنيف المستند إلى BERT. إلى حد ما من معرفتنا، نقدم أول نهج استخراج الأحداث الذي يجمع بين محلل نصلي مقصورات مقره الخبراء مع مصنف تحويل محول للهولندية.
نحن تصف محلول Nuig لمهمة IWPT 2021 بمهمة التعبير المعزز (ED) معزز بلغات متعددة.بالنسبة لهذه المهمة المشتركة، نقترح وتقييم محلل إد المحلي المستند SEQ2SEQ SEQ2SEQ ومقرها SEQ2SEQ الذي يتنبأ بمجموعة ED-Parse من جملة مدخلات معينة كأسلسلة موضعية موضعية للن موذج النسبي.نموذجنا المقترح هو شبكة عصبية متعددة الاستخدامات تؤدي خمس مهام رئيسية في وقت واحد وهي وضع علامات UPOS، ووضع العلامات UFEAT، والليمون، والتحليل التبعية والحد من التحليل.علاوة على ذلك، نستخدم النموذج اللغوي المتاح في قاعدة بيانات Wals لتحسين قدرة محللنا المحترفين المقترحين على الانتقال عبر اللغات.تشير النتائج إلى أن SEQ2SEQ ED-Parser المقترح لدينا يؤدي على قدم المساواة مع محلل ED-Art-Art على الرغم من وجود علامة أبسط.

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