ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Google-trickers، Yaminjeongeum، و Leetspeak: تصنيف تجريبي للنص المولّد من المستخدم الحاوي على ضجيج

Google-trickers, Yaminjeongeum, and Leetspeak: An Empirical Taxonomy for Intentionally Noisy User-Generated Text

503   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

تحذير: تحتوي هذه المقالة على محتويات قد تسيء إلى القراء. الاستراتيجيات التي تنشر ضجيجا متعمدا في نص عند نشرها شائعة في فضاء الإنترنت، وأحيانا تهدف إلى السماح لبعض أفراد المجتمع فقط بفهم الدلالات الحقيقية. في هذه الورقة، نستكشف الغرض من هذه الإجراءات عن طريق تصنيفها إلى حيل و ميمز وفلاتر والأكواد، وتنظيم الاستراتيجيات اللغوية المستخدمة في كل غرض. من خلال ذلك، نحدد أن يتم إجراء هذه الاستراتيجيات من قبل مؤلفين لأغراض متعددة، فيما يتعلق بوجود أصحاب المصلحة مثل الأقران والآخرين.ونحلل أخيرا كيفية ظهور هذه الاستراتيجيات بشكل مختلف في كل ظرف من الظروف، إلى جانب الأمثلة المصاحبة للتصنيف الموحد.



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

اقرأ أيضاً

من المعروف أن حساسية النماذج العميقة العصبية لضوضاء الإدخال مشكلة صعبة.في NLP، يتدهور أداء النموذج غالبا مع الضوضاء التي تحدث بشكل طبيعي، مثل الأخطاء الإملائية.لتخفيف هذه المشكلة، قد تستفيد النماذج البيانات الوكيل بشكل مصطنع.ومع ذلك، تم تحديد كمية ون وع الضوضاء التي تم إنشاؤها حتى الآن بشكل تعسفي.لذلك نقترح نموذج الأخطاء الإحصائية من كورسا - تصحيح الأخطاء النحوية.نقدم تقييم شامل للعديد من متواك أنظمة NLP الحديثة لغات متعددة، مع المهام بما في ذلك التحليل المورفو النحوي، التعرف على الكيان المسمى، الترجمة الآلية العصبية، مجموعة فرعية من مرجع الغراء والفهم القراءة.نحن نقارن أيضا مناهضين لمعالجة انخفاض الأداء: أ) تدريب نماذج NLP مع البيانات الوكيل التي تم إنشاؤها بواسطة إطار عملائنا؛و ب) تقليل ضوضاء الإدخال بالنظام الخارجي لتصحيح اللغة الطبيعية.يتم إصدار الرمز في https://github.com/ufal/kazitext.
تحليل مورفولوجي (MA) والتطبيع المعجمي (LN) هي مهام مهمة للنص الياباني الذي تم إنشاؤه بواسطة المستخدمين (UGT).لتقييم ومقارنة أنظمة MA / LN المختلفة، قمنا ببناء كوربوس UGT اليابانية المتاحة للجمهور.يشتمل كوربوس لدينا على 929 جمل مشروحة مع معلومات مورفو لوجية وتطبيعا، إلى جانب معلومات الفئة المصنفة لظواهر خاصة بوحشية UGT.أظهرت التجارب على الجثة أداء أداء منخفضة من أساليب MA / LN الحالية للكلمات غير العامة والنماذج غير القياسية، مما يشير إلى أن الكائن ستكون معيارا صعبا لمزيد من البحث حول UGT.
تشمل النصوص التي تم إنشاؤها من قبل المستخدم أنواعا مختلفة من الخصائص الأسلوبية، أو الضوضاء.لا تتم معالجة مثل هذه النصوص بشكل صحيح من خلال محلل مورفيم الحاليين أو نماذج اللغة القائمة على النصوص الرسمية مثل الموسوعات أو المقالات الإخبارية.في هذه الورقة ، نقترح أذكيلة بسيطة مناسبة مورفولوجية (K-MT) التي يمكن أن تعالج بشكل أفضل الأسماء المعدنية والتعاوض واللغة العامية الإنترنت من بين أنواع أخرى من الضوضاء في النصوص التي تم إنشاؤها من قبل المستخدمين الكورية.لقد اختبرنا خصومنا من خلال إجراء مهام التصنيف في مراجعات الأفلام الكورية التي أنشأها المستخدم ومجموعات بيانات الكلام الكراهية، ومجموعات بيانات التعرف على الكيان الكورية.من خلال اختباراتنا، وجدنا أن K-MT مناسبا بشكل أفضل لمعالجة علاوات الإنترنت والأسماء المناسبة والتعاملات المعدنية، مقارنة بمحلل مورفيم ومزمله لوائح التحميم على مستوى الطابع.
نقدم خوارزمية استنادا إلى محولات متعددة الطبقات لتحديد ردود الفعل الدوائية الضارة (ADR) في بيانات وسائل التواصل الاجتماعي.يعتمد نموذجنا على خصائص المشكلة وخصائص ASTDDings Word السياقي لاستخراج وجهات نظرتين من المستندات.ثم يتم تدريب المصنف على كل طريق ة عرض لتسمية مجموعة من المستندات غير المستخدمة لاستخدامها كتهيئة لتصنيف جديد في الرأي الآخر.أخيرا، يتم تدريب المصنف التهيئي في كل طريقة عرض باستخدام أمثلة التدريب الأولي.قمنا بتقييم نموذجنا في أكبر مجموعة بيانات ADR المتاحة للجمهور.تشهد التجارب أن نموذجنا يتفوق بشكل كبير على النماذج القائمة على المحولات مسبقا على البيانات الخاصة بالمجال.
يعبّر التصحيح العمودي (أو إنتاج الأورتوفوتو) للصور عن عملية تصحيح الصورة هندسياً من التشوهات التي تسببها الطبوغرافية , هندسية آلة التصوير و الأخطاء المرتبطة بالمستشعر. إن ناتج التصحيح العمودي هو صورة مستوية لها الميزات الهندسية للخارطة التقليدية. و ل كن يعتبر الحصول على صور جوية أو فضائية عمليةً مكلفة و تتطلب إجراءات إدارية معقدة. نقترح في هذه الدراسة فكرة و منهجية جديدتين للاستفادة من الصور المجانية المتوفرة في المتصفح Google Earth و ذلك من أجل إنتاج الأورتوفوتو و من ثم سنقوم بتقييم الدقة الأفقية للأورتوفوتو الناتج و ذلك لمعرفة حدود استخدامه تطبيقات هندسية مثل صناعة الخرائط و المخططات و تحديثها. المنهجية المقترحة تقوم على محاكاة عملية الطيران ضمن Google Earth لاقتطاع مزدوج تجسيمي من الصور المتداخلة. بعد ذلك سيتم توجيه المزدوج باستخدام نقاط ضبط. من المزدوج الموجه سيتم توليد نموذج رقمي للأرض و استخدامها في توليد الأورتوفوتو. سيتم لاحقاً دراسة دقة الأورتوفوتو عبر مقارنته بمخطط طبوغرافي مقياس 1/1000 لنفس المنطقة و بصورة فضائية مرجعة بطريقة تقليدية.

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