ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نظام القائم على شركات الكشف عن متطلبات المراجعة

A Mention-Based System for Revision Requirements Detection

288   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

إن استكشاف جوانب المعنى السورية الضمني أو غير المحدود في السياق مهم لفهم الجملة.في هذه الورقة، نقترح هندسة رواية قائمة على الإحلال في اكتشاف متطلبات المراجعة.الهدف هو تحسين التفاهم، معالجتها بعض الأنواع من المراجعات، خاصة بالنسبة لنوع الضمير المستبدل.نظرا لأن نظامنا القائم على الأسطلات يمكن أن يتوقع الضمائر محلها جيدا على مستوى الإشارة.ومع ذلك، فإن نظامنا المشترك على مستوى الجملة لا يتحسن في خط الأساس بيرت على مستوى الجملة.نقدم أيضا أنظمة تناقض إضافية، وإظهار النتائج لكل نوع من التحرير.

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

اقرأ أيضاً

المواد الحيوية هي المواد الاصطناعية أو الطبيعية المستخدمة لبناء الأعضاء الاصطناعية، أو تصنيع الأطراف الاصطناعية، أو استبدال الأنسجة. شهد القرن الماضي تطور الآلاف من المواد الحيوية الجديدة، ونتيجة لذلك، زيادة أسية في المنشورات العلمية في هذا المجال. ي مكن أن تمكن تحليل واسع النطاق من المواد الحيوية وأدائها اختيار المواد التي يحركها البيانات وتصميم الزرع. ومع ذلك، يتطلب مثل هذا التحليل تحديد وتنظيم المفاهيم، مثل المواد والهياكل، من النصوص المنشورة. لتسهيل استخراج المعلومات في المستقبل وتطبيق تقنيات تعلم الآلات، قمنا بتطوير Annotator الدلالي خصيصا مصممة خصيصا لأدبيات المواد الحيوية. تم تنفيذ Annetator SNANTATATATATATOR باتباع منظمة وحدات تستخدم حاويات البرمجيات للمكونات المختلفة وتزويرها باستخدام nextflow كدير سير العمل. تم تطوير مكونات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل أساسي في Java. سمح هذا الإعداد بالاعتراف الكي في الكيان المسمى بدقة سبعة عشر فئة ذات صلة بمجال المواد الحيوية. نحن هنا تفصيل تطوير وتقييم وأداء النظام، وكذلك إصدار المجموعة الأولى من ملخصات المواد الحيوية المشروحة. نجعل كل من الجور والنظام المتاح للمجتمع لتعزيز الجهود المستقبلية في هذا المجال والمساهمة في استدامتها.
خلال السنوات القليلة الماضية، يكون عدد مستخدمي الإنترنت العربي والمحتوى العربي عبر الإنترنت في النمو الأسي.تعتبر التعامل مع مجموعات البيانات العربية واستخدام الجمل غير الصريحة للتعبير عن الرأي هي التحديات الرئيسية في مجال معالجة اللغات الطبيعية.وبالت الي، اكتسبت السخرية وتحليل المعنويات اهتماما كبيرا من مجتمع البحث، وخاصة في هذه اللغة.يمكن تطبيق الكشف التلقائي للاستخراج وتحليل المعنويات باستخدام ثلاث نهج، وهي نهج إشراف على الإشراف وغير الخاضع للإشراف والجاذبية.في هذه الورقة، تم استخدام نموذج يعتمد على خوارزمية لتعلم الآلة الإشراف يسمى آلة ناقلات الدعم (SVM) بهذه العملية.تم تقييم النموذج المقترح باستخدام DataSet Arsarcasm-V2.تمت مقارنة أداء النموذج المقترح مع النماذج الأخرى المقدمة إلى تحليل المعنويات والكشف عن السخرية المهمة المشتركة.
تقدم هذه الورقة استراتيجيتنا لمعالجة المهمة المشتركة EACL WANLP-2021: السخرية والكشف عن المعنويات.يهدف أحد المهن الفرعية إلى تطوير نظام يحدد ما إذا كانت سقسقة عربية معينة ساخرة في الطبيعة أم لا، في حين أن الآخر يهدف إلى تحديد مشاعر سقسقة اللغة العربي ة.نحن نقترب من المهمة في خطوتين.تتضمن الخطوة الأولى مسبقا لمعلومات البيانات المقدمة من خلال إجراء الإدراج والحذف وعمليات التجزئة في أجزاء مختلفة من النص.تنطوي الخطوة الثانية على تجربة متغيرات متعددة من نماذج محولتين، Araelectra وعربت.تم تصنيف نهجنا النهائي في المرتبة السابعة والرابعة في المهاجمين والكشف عن المشاعر الفرعية على التوالي.
لا يزال تقييم التلخيص مشكلة بحث مفتوحة: من المعروف أن المقاييس الحالية مثل الحمر محدودة وربطها بشكل سيء بأحكام بشرية.لتخفيف هذه المسألة، اقترحت العمل الحديث مقاييس التقييم التي تعتمد على الأسئلة في الإجابة على النماذج لتقييم ما إذا كان الملخص يحتوي ع لى جميع المعلومات ذات الصلة في وثيقتها المصدر.على الرغم من الواعدة، إلا أن النهج المقترحة فشلت حتى الآن في الارتباط بشكل أفضل من الحمر بأحكام بشرية.في هذه الورقة، نقدم النهج السابقة واقتراح إطار موحد، يدعى Questeval.على عكس مقاييس ثابتة مثل Rouge أو Bertscore، لا يتطلب Questeval أي مرجع حقيقي في الحقيقة.ومع ذلك، فإن Questeval يحسن بشكل كبير من الارتباط بالأحكام البشرية على أربع أبعاد تقييم (الاتساق والتماسك والطلاقة والأهمية)، كما هو مبين في تجارب واسعة النطاق.
حققت نماذج المحولات الحديثة أداء قويا على مجموعة متنوعة من مهام NLP.توظف العديد من هذه الأساليب مهام التدريب المرجعية للمجال لتدريب النماذج التي تسفر عن تمثيلات جماعية عالية للغاية يمكن أن تكون ذات صقل مهام محددة في المصب.نقترح تكرير نموذج NLP المدرب مسبقا باستخدام هدف الكشف عن الرموز المخلوطة.نستخدم نهج متسلسل من خلال بدء تشغيل نموذج روبرتا المدرب مسبقا وتدريبه باستخدام نهجنا.تطبيق استراتيجية خلط عشوائية على مستوى الكلمة، وجدنا أن نهجنا يتيح لنموذج روبرتا يحقق أداء أفضل في 4 من أصل 7 مهام الغراء.تشير نتائجنا إلى أن تعلم الكشف عن الرموز المنفصلة هو نهج واعد لمعرفة المزيد من تمثيلات الجملة متماسكة.

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