ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Bertweetfr: تكييف المجال لنماذج اللغة المدربة مسبقا للتغريدات الفرنسية

BERTweetFR : Domain Adaptation of Pre-Trained Language Models for French Tweets

176   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 Bertweetfr، أول نموذج لغوي مدرب مسبقا على نطاق واسع للتغريدات الفرنسية.يتم تهيئ نموذجنا باستخدام نموذج اللغة الفرنسية المجال للمجال Camembert الذي يتبع بنية Base Bert.تظهر التجارب أن Bertweetfr Outperforms جميع نماذج اللغة الفرنسية العامة في المجال السابق على اثنين من مهام Twitter Twitter من Twitter من تحديد الاجثافية التعرف على الكيان المسمى.تم إنشاء DataSet المستخدمة في مهمة كشف الاجزاسية أولا وشروحة من قبل فريقنا، وملء فجوة هذه البيانات التحليلية في الفرنسية.نجعل نموذجنا متاحا علنا في مكتبة المحولات بهدف تعزيز البحث في المستقبل في المهام التحليلية للتغريدات الفرنسية.

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

اقرأ أيضاً

في حين أن النماذج اللغوية المدربة مسبقا (PLMS) هي محلول الذهاب لمعالجة العديد من مشاكل معالجة اللغة الطبيعية، فإنها لا تزال محدودة للغاية في قدرتها على التقاط ومعرفة المعيشية المشتركة. في الواقع، حتى إذا كانت المعلومات متوفرة في شكل قواعد منطقية تقري بية (ناعمة)، فليس من الواضح كيفية نقلها إلى PLM من أجل تحسين أدائها لمهام التفكير الاستنتاجي. هنا، نهدف إلى سد هذه الفجوة من خلال تدريس PLMS كيفية التفكير مع قواعد القرن الناعمة. نقدم مهمة التصنيف حيث، بالنظر إلى الحقائق والقواعد الناعمة، يجب أن تعيد PLM التنبؤ باحتمال فرضية معينة. نقوم بإصدار بيانات البيانات الأولى لهذه المهمة، ونقترح وظيفة الخسارة المنقحة التي تمكن PLM لتعلم كيفية التنبؤ بحتميات دقيقة للمهمة. تظهر نتائج التقييم الخاصة بنا أن النماذج الناتجة عن القسرية تحقق أداء عال للغاية، حتى على القواعد المنطقية التي كانت غير مرئية في التدريب. علاوة على ذلك، فإننا نوضح أن المفاهيم المنطقية التي أعربنا عنها القواعد يتم نقلها إلى النموذج الدقيق، مما يؤدي إلى نتائج أحدث النتائج على مجموعات البيانات الخارجية.
يتعين على نماذج اللغة المدربة مسبقا (PRLM) لإدارة وحدات الإدخال بعناية عند التدريب على نص كبير جدا مع مفردات تتكون من ملايين الكلمات. أظهرت الأعمال السابقة أن دمج معلومات المسيح على مستوى الأمان بشأن الكلمات المتتالية في التدريب المسبق يمكن أن تحسن أ داء PRLMS. ومع ذلك، بالنظر إلى أن أدلة المسكنات المستفادة مقدمة وإثباتها في التدريب المسبق، فإن الطرق السابقة تستغرق وقتا طويلا ونقص المرونة. لتخفيف الإزعاج، تقدم هذه الورقة طريقة رواية تمتد دقيقة لضبط PRLMS، مما يسهل إعداد SPES يتم تحديده على تكيفه بواسطة مهام معينة من المصب أثناء مرحلة الضبط الجميلة. بالتفصيل، سيتم تجزئة أي جمل تتم معالجتها من قبل PRLM في تمديدات متعددة وفقا لقاموس ما قبل العينات. ثم سيتم إرسال معلومات التجزئة من خلال وحدة CNN الهرمية مع مخرجات التمثيل من PRLM وتولد في نهاية المطاف تمثيلا محسن. تشير التجارب على معيار الغراء إلى أن طريقة ضبط الدقيقة المقترحة تعزز بشكل كبير PRLM، وفي الوقت نفسه، تقدم المزيد من المرونة بطريقة فعالة.
نماذج اللغة المحددة مسبقا (PTLMS) تسفر عن الأداء الحديث في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك بناء الجملة والدلالات والعموم.في هذه الورقة، نركز على التعرف على أي مدى تلتقط PTLMS السمات الدلالية وقيمها، على سبيل المثال، الارتباط بين القي مة الغنية والعالية الصافية.نستخدم ptlms للتنبؤ الرموز الملثمين باستخدام أنماط وقوائم العناصر من Wikidata من أجل التحقق من مدى احتمال ترميز PTLMS السمات الدلالية جنبا إلى جنب مع قيمها.مثل هذه الاستنتاجات القائمة على دلالات بديهية للبشر كجزء من فهم لغتنا.نظرا لأن PTLMS يتم تدريبها على كمية كبيرة من بيانات ويكيبيديا، فسوف نفترض أنها يمكن أن تولد تنبؤات مماثلة، ومع ذلك تكشف نتائجنا أن PTLMS لا تزال أسوأ بكثير من البشر في هذه المهمة.نوضح الأدلة والتحليل في شرح كيفية استغلال منهجيةنا لدمج سياق ودواني أفضل في PTLMS باستخدام قواعد المعرفة.
ينقل التعرف على الكيان المسمى عبر المجال (NER) المعرفة NER من مجالات الموارد العالية إلى المجال المستهدف منخفض الموارد. نظرا للموارد المحدودة المسمى وانعكاف المجال، تعد Nor Cross-Domain مهمة صعبة. لمعالجة هذه التحديات، نقترح نهج تقطير المعرفة في مجال التكيف في مجال التدريجي - PDALN. أنه يحقق إمكانية التكيف المجال المتفوق من خلال توظيف ثلاثة مكونات: (1) تقنيات تكبير البيانات التكيفية، والتي تخفف فجوة عبر المجال وتسمية مضيفية في وقت واحد؛ (2) ميزات ثابتة نطاق المجال متعدد المستويات، مشتقة من نهج MMD متعدد الحبيبات (الحد الأقصى للتناقض المتوسط)، لتمكين نقل المعرفة عبر المجالات؛ (3) مخطط KD المتقدمة، والذي يتيح تدريجيا نماذج اللغة المدربة مسبقا مسبقا لأداء تكيف المجال. تشير تجارب واسعة على أربعة معايير إلى أن PDALN يمكن أن تتكيف بشكل فعال مجالات الموارد العالية إلى المجالات المستهدفة من الموارد المنخفضة، حتى لو كانت متنوعة من حيث الأنماط والكتابة. تشير المقارنة مع خطوط الأساس الأخرى إلى أداء الدولة الواحد لدليلن.
تحدث نماذج اللغات القائمة على المحولات الحديثة ثورة في NLP. ومع ذلك، كانت الدراسات الحالية في النمذجة اللغوية مع بيرت تقتصر في الغالب على المواد باللغة الإنجليزية ولا تدفع اهتماما كافيا لمعرفة اللغة الضمنية باللغة، مثل الأدوار الدلالية والتفترض واللب ن، والتي يمكن الحصول عليها من قبل النموذج أثناء التدريب. وبالتالي، فإن الهدف من هذه الدراسة هو فحص السلوك لنموذج الموديل في مهمة النمذجة اللغوية الملثمين ولتقديم التفسير اللغوي إلى الآثار والأخطاء غير المتوقعة التي ينتجها النموذج. لهذا الغرض، استخدمنا مجموعة بيانات جديدة باللغة الروسية بناء على النصوص التعليمية للمتعلمين باللغة الروسية والمصفحة بمساعدة الشقوق الوطنية للغة الروسية. من حيث مقاييس الجودة (نسبة الكلمات، ذات الصلة دلالة الكلمة المستهدفة)، يتم التعرف على بيرت متعددة اللغات كأفضل نموذج. بشكل عام، كل طراز لديه نقاط قوة متميزة فيما يتعلق بظاهرة لغوية معينة. هذه الملاحظات لها آثار ذات مغزى على البحث في اللغويات المطبقة والبيتاجوجية، والمساهمة في تطوير نظام الحوار، وجعل التمارين التلقائية، وتجول النص، ويمكن أن يحتمل أن يحسن جودة التقنيات اللغوية الحالية

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