ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تحسين مصنف إشراف لمشكلة تحديد اللغة الصعبة

Optimizing a Supervised Classifier for a Difficult Language Identification Problem

183   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

توضح هذه الورقة النظام الذي طورته STATITATIAIRE D'Analyze StatistIck Des Tyses لتحديد الهوية الحالية (DLI) المهمة المشتركة لعام 2021. هذه المهمة صعبة للغاية لأن المواد تتكون من تعليقات YouTube قصيرة، مكتوبة في البرنامج النصي الروماني، من ثلاثةلغات Dravidian ذات الصلة ارتباطا وثيقا، وفئة رابعة تتكون من العديد من اللغات الأخرى في أبعاد متفاوتة، كلها مختلطة مع اللغة الإنجليزية.يتكون النظام المقترح من نموذج الانحدار اللوجستي الذي يستخدمه كلما يتميز فقط N-Grams من الشخصيات بحد أقصى طول 5. بعد تحسينها من حيث ترجيح الميزة ومعلمات المصنف، فهو المرتبة الأولى في التحدي.تقوم التحليلات الإضافية التي أجريت تسطير أهمية التحسين، خاصة عندما يكون مقياس الفعالية هو الماكرو F1.

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

اقرأ أيضاً

تقدم هذه الورقة تقنية لتحديد فتحات المشارك في عقود اللغة الإنجليزية.من خلال الإلهام من تقنيات استخراج فتحة غير مدفوعة غير المنشورة، يستخدم النظام المعروض هنا نهجا مختلفا لتحديد المصطلحات المستخدمة للإشارة إلى فتحة خاصة بالهيئة في العقود الجديدة.نقوم بتقييم النظام في تكوينات ميزة متعددة لإظهار أن أفضل نظام أداء في كلا النوعين من العقود يحملون الإشارة الدقيقة للنظر فيها - على الرغم من أن النماذج المذكورة غالبا ما تكون اسم الفتحة قيد النظر - - وهي بدلا من ذلكبناء فقط على تسمية التبعية والوالد؛بمعنى آخر، يتم العثور على كمية أكثر موثوقية لدور الحزب في عقد في ما يفعلونه بدلا من ما يتم تسميته.
تجزئة خطاب وقطع الخطاب على مستوى الجملة تلعب أدوارا مهمة لمختلف مهام NLP للنظر في التماسك النصي.على الرغم من الإنجازات الأخيرة في كلا المهام، لا يزال هناك مجال للتحسين بسبب ندرة البيانات المسمى.لحل المشكلة، نقترح مصنف إنتاج نموذجي في اللغة (LMGC) لاس تخدام مزيد من المعلومات من الملصقات عن طريق معالجة الملصقات كمدخلات أثناء تعزيز تمثيلات التسمية من خلال تضمين أوصاف لكل ملصق.علاوة على ذلك، نظرا لأن هذا يتيح LMGC من إعداد تمثيلات الملصقات، غير المرئي في خطوة ما قبل التدريب، يمكننا استخدام نموذج لغة مدرب مسبقا في LMGC.تظهر النتائج التجريبية على DTSET RST-DT أن LMGC حققت النتيجة F1 من أصل 96.72 في تجزئة الخطاب.وقد حقق المزيد من درجات الولاية F1 عشرات من 84.69 مع حدود الذهب EDU و 81.18 مع حدود مجزأة تلقائيا، على التوالي، في تحليل خطاب على مستوى الجملة.
نقدم تحسين الحالة المخفية (HSO)، وهي طريقة قائمة على التدرج لتحسين أداء نماذج لغة المحولات في وقت الاستدلال.على غرار التقييم الديناميكي (Krause et al.، 2018)، يقوم HSO بتحسين التدرج على احتمال تسجيل الدخول يعين نموذج اللغة لنص التقييم، ولكنه يستخدمه لتحديث الدول المخففة المخزنة مؤقتا بدلا من المعلمات النموذجية.نقوم باختبار HSO مع نماذج لغة محول XL و GPT-2، وإيجاد تحسن على مجموعات بيانات Wikitext-103 و PG-19 من حيث الحيرة، خاصة عند تقييم نموذج خارج توزيع التدريب الخاص به.نحن نوضح أيضا إمكانية تطبيق المصب من خلال إظهار المكاسب في إعداد تقييم القليل من القليل من القليل من القليل من الطوابق المتقدما مؤخرا، مرة أخرى دون أي معلمات إضافية أو بيانات تدريبية.
تصف هذه الورقة النموذج المدمج للمهمة المشتركة SIGTYP 2021 التي تهدف إلى تحديد 18 لغة مختلفة عن تسجيلات الكلام.يتم تحويل معاملات CEPSTRAL Mel-تردد Mel المستمدة من الملفات الصوتية إلى طفرات، ثم تغذيها بعد ذلك في بنية CNN المستند إلى 50.حصل النموذج النه ائي على التحقق من الصحة واختبار بدلة 0.73 و 0.53، على التوالي.
تعلم تمثيل كامن جيد ضروري لنقل نمط النص، والذي يولد جملة جديدة عن طريق تغيير سمات جملة معينة مع الحفاظ على محتواها.تعتمد معظم الأعمال السابقة تمثيل تمثيل كامن Disentangled تعلم تحقيق نقل النمط.نقترح خوارزمية نقل نمط النص الجديد مع تمثيل كامن متشابكا، وإدخال مصنف نمط يمكن أن ينظم الهيكل الكامن ونقل النقل.علاوة على ذلك، تنطبق خوارزمية لنقل النمط على كل من سمة واحدة ونقل السمة المتعددة.تظهر النتائج التجريبية الواسعة أن طريقتنا تتفوق بشكل عام على النهج الحديثة.

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