ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تلخيص الرأي الاستخراجي في مساحات محول كمية

Extractive Opinion Summarization in Quantized Transformer Spaces

416   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

الملخص نقدم المحول الكمي (كيو تي)، نظام غير مؤظفي لتلخيص الرأي الاستخراجي.يستلهم كيو تي عن طريق السيارات الآلية المتناقلة الكمية، والتي نعدها لتلخيص الشعبية.يستخدم تفسير تجميع الفضاء الكمي وقواريل استخراج جديدة لاكتشاف الآراء الشعبية بين مئات من المراجعات، وهي خطوة كبيرة نحو تلخيص الرأي للنطاق العملي.بالإضافة إلى ذلك، تتيح كيو تي تلخيص قابل للتحكم دون مزيد من التدريب، من خلال الاستفادة من خصائص المساحة الكمي لاستخراج الملخصات الخاصة بالجانب.كما نجعل مساحة متاحة للجمهور، معيار تقييم واسع النطاق لرموز الرأي، يشتمل على ملخصات عامة وجوقية خاصة ب 50 فندقا.توضح التجارب وعد نهجنا، والتي تتم التحقق من صحتها عن طريق الدراسات الإنسانية حيث أظهر القضاة تفضيل واضح لطريقنا على خطوط الأساس التنافسية.



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

اقرأ أيضاً

يمكن أن تكون كمية المعلومات المتاحة عبر الإنترنت ساحقة للمستخدمين من هضمها، خاصة عند التعامل مع تعليقات المستخدمين الآخرين عند اتخاذ قرار بشأن شراء منتج أو خدمة. في هذا السياق، تكون أنظمة تلخيص الرأي ذات قيمة كبيرة، واستخراج معلومات مهمة من النصوص وت قديمها للمستخدم بطريقة أكثر فهمة. من المعروف أيضا أن استخدام التمثيلات الدلالية يمكن أن يفيدن جودة الملخصات التي تم إنشاؤها. تهدف هذه الورقة إلى تطوير أساليب تلخيص الرأي بناء على مجردة معنى تمثيل النصوص في اللغة البرتغالية البرازيلية. تم التحقيق في أربع طرق مختلفة، إلى جانب بعض مناهج الأدب. تظهر النتائج أن الأسلوب المستند إلى جهاز التعلم الآلي أنتج ملخصات ذات جودة أعلى، مما يتفوق على تقنيات الأدب الأخرى على الرسوم البيانية الدلالية المصنوعة يدويا. نعرض أيضا أن استخدام الرسوم البيانية المحيطة بها أكثر من تلك المشروح يدويا ضرر بالإخراج. أخيرا، يشير تحليل مدى أهمية أنواع المعلومات المختلفة لعملية التلخيص إلى أن استخدام ميزات تحليل المعرفات لم يحسن جودة ملخص.
تلخيص استخراج الجملة تقصر وثيقة عن طريق اختيار الجمل للحصول على ملخص مع الحفاظ على محتوياتها المهمة.ومع ذلك، فإن إنشاء ملخص متماسك وغني مفيد صلب باستخدام ترميز مدرب مسبقا مدربا مسبقا لأنه لا يتم تدريبه صراحة على تمثيل معلومات الجمل في وثيقة.نقترح نمو ذج تلخيص الاستخراج المستخرج في الأشجار المتداخلة على روبرتا (Neroberta)، حيث تتكون هياكل الأشجار المتداخلة من أشجار النحوية والخطاب في وثيقة معينة.النتائج التجريبية على Dataset CNN / DailyMail أظهرت أن Neroberta تتفوق النماذج الأساسية في Rouge.كما أظهرت نتائج التقييم البشري أن Neroberta تحقق نتائج أفضل بكثير من خطوط الأساس من حيث الاتساق وتصل إلى درجات قابلة للمقارنة إلى النماذج التي من بين الفنون.
ينتج العمل الأخير بشأن تلخيص الرأي ملخصات عامة بناء على مجموعة من مراجعات المدخلات وشعبية الآراء المعبر بها فيها.في هذه الورقة، نقترح نهج يسمح بتوليد ملخصات مخصصة بناء على استفسارات الجانب (E.G.، ووصف موقع وغرفة فندق).باستخدام مراجعة Corpus، نقوم بإن شاء مجموعة بيانات تدريبية صناعية من (مراجعة، ملخص) أزواج مخصبة بوحدات التحكم في الارتفاع التي يسببها نموذج تعليمي متعدد الأمثلة يتنبأ بجوانب وثيقة على مستويات مختلفة من الحبيبية.نحن نغلق نموذج مسبق باستخدام مجموعة البيانات الاصطناعية لدينا وإنشاء ملخصات محددة من جانب جانب من خلال تعديل وحدات التحكم في الجانب.تشير التجارب في معيارين إلى أن نموذجنا يفوق على الحالة السابقة من الفن ويولد ملخصات شخصية عن طريق التحكم في عدد الجوانب التي تمت مناقشتها فيها.
لالتقاط بنية الرسم البياني الدلالي من النص الخام، يتم بناء معظم طرق التلخيص الموجودة على GNNS مع نموذج مدرب مسبقا.ومع ذلك، فإن هذه الأساليب تعاني من إجراءات مرهقة وحسابات غير فعالة وثائق نصية طويلة.لتخفيف هذه المشكلات، تقترح هذه الورقة HETFORMER، وهو نموذج مدرب مسبقا من المحولات مع انتباه متفرج متعدد الحبيبات لتلخيص الاستخراجي لفترة طويلة.على وجه التحديد، نقوم بالنماذج أنواع مختلفة من العقد الدلالية في النص الخام كشركة بيانية غير متجانسة محتملة وتعلم العلاقات المخللة بشكل مباشر (حواف) بين العقد بواسطة المحول.تظهر تجارب واسعة النطاق على كل من مهام تلخيص مستندات واحدة ومتعددة المستندات أن HETFORMER تحقق أداء حديثة في Rouge F1 أثناء استخدام ذاكرة أقل ومعلمات أقل.
تلخيص ScreenPlay هي مهمة استخراج مشاهد إعلامية من سيناريو.يحتوي ScensingPlay على أحداث نقطة الدوران (TP) التي تغير اتجاه القصة وبالتالي تحديد هيكل القصة بشكل حاسم.وفقا لذلك، يمكن تعريف هذه المهمة باعتبارها مهمة تحديد TP.نقترح استخدام معلومات الحوار، وسمة واحدة من ScreenPlays، بدافع من العمل السابق الذي اكتشف أن TPS لها علاقة مع الحوارات التي تظهر في screenplays.لتعليم نموذج هذه الخصائص، نضيف ميزة حوار إلى إدارة الإدخال.علاوة على ذلك، في محاولة لتحسين الهندسة المعمارية النموذجية للدراسات السابقة، نحل محل LSTM مع محول.لاحظنا أن النموذج يمكن أن يحدد أفضل من TPS في سيناريو عن طريق استخدام معلومات الحوار وأن نموذج يعتمد المحولات تفوق النماذج المستندة إلى LSTM.

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