اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدالتدريس من خلال وضع العلامات --- دلالات المعجمية التفاعلية
Teaching Through Tagging --- Interactive Lexical Semantics
499
0 0
0.0
(
0
)
نشر من قبل
جمعية اللغويات الحاسوبية ACL مقالة
تاريخ النشر
2021
مجال البحث
الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة
English
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
في هذه الورقة نناقش جهدا مستمرا لإثراء تعلم الطلاب من خلال إشراكهم بمعنى معنى.الهدف الرئيسي هو قيادة الطلاب لاكتشاف كيف يمكننا تمثيل معنى وحيث تقع حدود نظرياتنا الحالية.الهدف الفرعي هو خلق معنى الموسومة والمعجم المرتبط المرتبط (في حالتنا الوصية).نقدم نتائج وضع العلامات على العديد من النصوص وتشير إلى بعض الطرق التي يمكن بها تحسين عملية وضع العلامات.يقدم مؤلفان من هذه الورقة تجربتهم الخاصة كطلاب.بشكل عام، أبلغ الطلاب أنهم وجدوا وضع العلامات تجربة تخصيبها.تتوفر Corpora والتغييرات المشروحين في Wordnet من خلال Corpus متعدد اللغات NTU و WordNets المرتبطة (NTU-MC).
In this paper we discuss an ongoing effort to enrich students' learning by involving them in sense tagging. The main goal is to lead students to discover how we can represent meaning and where the limits of our current theories lie. A subsidiary goal is to create sense tagged corpora and an accompanying linked lexicon (in our case wordnets). We present the results of tagging several texts and suggest some ways in which the tagging process could be improved. Two authors of this paper present their own experience as students. Overall, students reported that they found the tagging an enriching experience. The annotated corpora and changes to the wordnet are made available through the NTU multilingual corpus and associated wordnets (NTU-MC).
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
المهام المشتركة لها تاريخ طويل وأصبحت السائدة لأبحاث NLP. تتطلب معظم المهام المشتركة المشاركين تقديم مخرجات وأوصاف النظام فقط. من غير المألوف أن تطلب المهمة المشتركة تقديم النظام نفسه بسبب قضايا الترخيص وفروق التنفيذ. لذلك، يتم التخلي عن العديد من ال
أنظمة دون استخدامها في التطبيقات الحقيقية أو المساهمة في أنظمة أفضل. في هذا البحث، نقترح مخططا للاستفادة من كل تلك النظم التي شاركت في المهام المشتركة. نستخدم جميع مخرجات النظام المشارك كمعلمي المهام في هذا المخطط وتطوير نموذج جديد كطالب يهدف إلى تعلم خصائص كل نظام. نسمي هذا التدريس المشترك بين المخطط. "هذا المخطط يخلق نظام موحد يؤدي أفضل من أفضل نظام المهام الموحد. يتطلب فقط مخرجات النظام، والجهد الإضافي قليلا هناك حاجة إلى المشاركين والمنظمين. نحن نطبق هذا المخطط على المهمة المشتركة Shinra2019-JP، التي لديها تسعة مشاركين بدقة مختلفة من الإخراج، مما يؤكد أن النظام الموحد يتفوق على أفضل نظام. علاوة على ذلك، تم إصدار الرمز المستخدم في تجاربنا.
نقدم مجموعة من المهام لدورة NLP على مستوى الدراسات العليا.تم تصميم المهام لتكون تفاعلية، قابلة للتدريج بسهولة، وإعطاء الطلاب التدريب العملي مع العديد من أنواع الهيكل الأساسي (التسلسلات، العلامات، أشجار التحليل، والأشكال المنطقية)، والبنية العصبية الح
ديثة (LSTMS والمحولات)، خوارزميات الاستدلال (ديناميكيةالبرامج والبحث التقريبي) وأساليب التدريب (الإشراف الكامل والضعفاء).لقد صممنا المهام المبذولة على حد سواء تدريجيا داخل كل مهمة وعبر المهام، بهدف تمكين الطلاب من إجراء بحث على مستوى الدراسات العليا في NLP بحلول نهاية الدورة.
وصفنا العمل بالتقدم المحرز في تدريب روبوت بشري لإنتاج ذراع أيقونة وإيماءات الرأس كجزء من تفاعل الحوار الموجه نحو المهام.ينطوي ذلك على تطوير واستخدام مدير حوار متعدد الوسائط لغير الخبراء في البرنامج بسرعة "الروبوت من خلال الكلام والرؤية.باستخدام مدير
الحوار هذا، يتم جمع مقاطع الفيديو من مظاهرات الإيماءات.يتم استخراج مراكز السيارات من مقاطع الفيديو هذه لتحديد مسارات السيارات حيث تستخدم مجموعات من مسارات السيارات لإنتاج إيماءات الروبوت بعد نهج مخاليط غاوسي.تعتبر المناقشة الختامية كيف يمكن استخدام التمثيلات المستفادة لإيماءة الإيماءات من قبل الروبوت، وكيف قد ينضج الإطار في نظام لمعالجة التأسيس اللغوي والتمثيل الدلالي.
تحتاج أنظمة الإنتاج NMT عادة إلى خدمة مجالات المتخصصة التي لا تغطيها كوربيا كبيرة ومتاحة بسهولة بشكل مناسب.ونتيجة لذلك، غالبا ما يكون الممارسون نماذج غرضا عاما نماذج عامة على كل من المجالات التي يلبيها منظمةها.ومع ذلك، يمكن أن يصبح عدد المجالات كبيرا
، مما يتجمع مع عدد اللغات التي تحتاج إلى خدمة يمكن أن تؤدي إلى وضع أسطول غير قابل للحل من النماذج والمحافظة عليها.نقترح علامات متعددة الأبعاد، وهي طريقة لضبط نموذج NMT واحد على عدة مجالات في وقت واحد، وبالتالي تقليل تكاليف التطوير والصيانة بشكل كبير.نحن ندير تجارب حيث يقارن نموذج واحد MDT بشكل إيجابي لمجموعة من نماذج SOTA متخصصة، حتى عند تقييمها على المجال كانت تلك الأساس التي تم ضبطها بشكل جيد.إلى جانب بلو، نبلغ عن نتائج التقييم البشري.تعيش نماذج MDT الآن في Booking.com، مما يؤدي إلى تشغيل محرك MT الذي يخدم ملايين الترجمات يوميا في أكثر من 40 لغة مختلفة.
أظهرت الدراسات الحديثة أن النماذج المتبادلة المدربة مسبقا تحقق أداء مثير للإعجاب في المهام المتقاطعة المتبادلة. يستفيد هذا التحسن من تعلم كمية كبيرة من مونوللقي والموازيات. على الرغم من أنه من المعترف به عموما أن شركة فورانيا الموازية أمر بالغ الأهمي
ة لتحسين الأداء النموذجي، فإن الأساليب الحالية غالبا ما تكون مقيدة بحجم Corpora المتوازي، خاصة لغات الموارد المنخفضة. في هذه الورقة، نقترح Ernie-M، وهي طريقة تدريب جديدة تشجع النموذج على محاذاة تمثيل لغات متعددة مع شركة أحادية الأحادية، للتغلب على القيد أن أماكن حجم Corpus الموازي على الأداء النموذجي. إن رؤيتنا الرئيسية هي دمج الترجمة الخلفي في عملية التدريب المسبق. نحن نولد أزواج جملة زائفة بالموازاة على كائن أحادي مونولينغ لتمكين تعلم المحاذاات الدلالية بين لغات مختلفة، وبالتالي تعزيز النمذجة الدلالية للنماذج المتبقية. تظهر النتائج التجريبية أن Ernie-M يتفوق على النماذج الحالية عبر اللغات الحالية ويوفر نتائج حالة جديدة من بين الفنين في مختلف مهام المصب عبر اللغات. سيتم إجراء الرموز والنماذج المدربة مسبقا متاحة للجمهور.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
