ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

محاذاة التفسيرات المؤمنة مع إسنادتهم الاجتماعية

Aligning Faithful Interpretations with their Social Attribution

84   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

مجلة نجد أن متطلبات الترجمة النموذجية لتكون مخلصا غامضة وغير مكتملة. مع التفسير من خلال أبرز النصوص النصية كدراسة حالة، نقدم العديد من حالات الفشل. استعارة مفاهيم الاقتراض من العلوم الاجتماعية، نحدد أن المشكلة هي اختلال بين السلسلة السببية للقرارات (الإسناد السببية) وإقامة السلوك الإنساني للتفسير (الإسناد الاجتماعي). إننا نعيد بإعادة صياغة الإخلاص كإسعار دقيق للسببية للنموذج، وإدخال مفهوم الإخلاص المحاذاة: سلاسل سببية مخلصة تتماشى مع سلوكها الاجتماعي المتوقع. خطوتين من الإسناد السببي والإسناد الاجتماعي معا إكمال عملية شرح السلوك. مع هذه الإجراءات الرسمية، فإننا نورد إخفاقات مختلفة من التفسيرات النادرة المؤمنة المخيفة، واقتراح سلسلة سببية بديلة لعلاج القضايا. أخيرا، نقوم بتنفيذ توضيحات تسليط الضوء على التنسيق السببي المقترح باستخدام تفسيرات مضادة للتناقض.

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

اقرأ أيضاً

في هذه الورقة، نقترحنا بمحاذاة تمثيلات الجملة من لغات مختلفة إلى مساحة تضمين موحدة، حيث يمكن حساب أوجه التشابه الدلالي (كل من الصليب اللغوي والأونولينغ) بمنتج نقطة بسيطة.نماذج اللغة المدربة مسبقا صقلها بشكل جيد مع مهمة تصنيف الترجمة.يستخدم العمل الحا لي (فنغ وآخرون.، 2020) جمل داخل الدفعة مثل السلبيات، والتي يمكن أن تعاني من مسألة السلبيات السهلة.نحن نتكيف مع MOCO (هو et al.، 2020) لمزيد من تحسين جودة المحاذاة.نظرا لأن النتائج التجريبية تظهر، فإن تمثيلات الجملة التي تنتجها نموذجنا لتحقيق أحدث الولاية الجديدة في العديد من المهام، بما في ذلك البحث عن التشابه التشابه TATOEBA EN-ZH (Artetxe Andschwenk، 2019b)، Bucc En-Zh BiteXTالتشابه النصي في 7 مجموعات البيانات.
أظهرت الدراسات الحديثة أن النماذج المتبادلة المدربة مسبقا تحقق أداء مثير للإعجاب في المهام المتقاطعة المتبادلة. يستفيد هذا التحسن من تعلم كمية كبيرة من مونوللقي والموازيات. على الرغم من أنه من المعترف به عموما أن شركة فورانيا الموازية أمر بالغ الأهمي ة لتحسين الأداء النموذجي، فإن الأساليب الحالية غالبا ما تكون مقيدة بحجم Corpora المتوازي، خاصة لغات الموارد المنخفضة. في هذه الورقة، نقترح Ernie-M، وهي طريقة تدريب جديدة تشجع النموذج على محاذاة تمثيل لغات متعددة مع شركة أحادية الأحادية، للتغلب على القيد أن أماكن حجم Corpus الموازي على الأداء النموذجي. إن رؤيتنا الرئيسية هي دمج الترجمة الخلفي في عملية التدريب المسبق. نحن نولد أزواج جملة زائفة بالموازاة على كائن أحادي مونولينغ لتمكين تعلم المحاذاات الدلالية بين لغات مختلفة، وبالتالي تعزيز النمذجة الدلالية للنماذج المتبقية. تظهر النتائج التجريبية أن Ernie-M يتفوق على النماذج الحالية عبر اللغات الحالية ويوفر نتائج حالة جديدة من بين الفنين في مختلف مهام المصب عبر اللغات. سيتم إجراء الرموز والنماذج المدربة مسبقا متاحة للجمهور.
نصوص وصفة هي شكل خصوصي للغة التعليمية التي تشكل تحديات فريدة من نوعها للتفاهم التلقائي.أحد التحديات هو أن خطوة الطهي في وصفة واحدة يمكن تفسيرها في وصفة أخرى بكلمات مختلفة، على مستوى مختلف من التجريد، أم لا على الإطلاق.تعلق العمل السابق المراسلات بين إرشادات الوصفة على مستوى الجملة، وغالبا ما تعلق المراسلات المهمة بين خطوات الطبخ عبر الوصفات.نقدم رواية وصفة إنجليزية بالكامل، ARA (إجراءات الوصفة المحاذاة)، والتي تعلق المراسلات بين الإجراءات الفردية عبر وصفات مماثلة بهدف التقاط المعلومات الضمنية لفهم وصفة دقيقة.نحن نمثل هذه المعلومات في شكل رسوم بيانية وصفة، ونحن نربع نموذج عصبي للتنبؤ بالمراسلات على ARA.نجد أن المكاسب الكبيرة في الدقة يمكن الحصول عليها عن طريق أخذ معلومات هيكلية محظورة دقيقة عن الوصفات في الاعتبار.
آلة قراءة الآلة (MRC)، والتي تتطلب آلة للإجابة على الأسئلة التي تعطى المستندات ذات الصلة، هي طريقة مهمة لاختبار قدرة الآلات على فهم اللغة البشرية.تعد MRC متعددة الخيارات واحدة من أكثر المهام التي تمت دراستها في MRC نظرا لراحة التقييم ومرونة تنسيق الإ جابة.تهدف تفسير ما بعد الهوك إلى شرح نموذج مدرب ويكشف عن كيفية وصول النموذج إلى التنبؤ.واحدة من أهم أشكال التفسير هي أن نسأل قرارات النموذج إلى ميزات المدخلات.بناء على طرق الترجمة الفورية لما بعد الهوك، نقوم بتقييم دعاسة الفقرات في MRC متعددة الخيارات وتحسين النموذج من خلال معاقبة السموم غير المنطقية.يمكن لطريقتنا تحسين أداء النموذج دون أي معلومات خارجية وتغيير هيكل النموذج.علاوة على ذلك، فإننا نحلل أيضا كيف ولماذا تعمل طريقة التدريب الذاتي.
ترجمة آلة متعددة الوسائط (MMT) تثري النص المصدر بمعلومات مرئية للترجمة.لقد اكتسبت شعبية في السنوات الأخيرة، وقد اقترح العديد من خطوط الأنابيب في نفس الاتجاه.ومع ذلك، تفتقر المهمة إلى مجموعات بيانات الجودة لتوضيح مساهمة الوسيلة البصرية في أنظمة الترجم ة.في هذه الورقة، نقترح نظامنا تحت اسم الفريق فولتا لمهمة الترجمة متعددة الوسائط في WAT 2021 من الإنجليزية إلى الهندية.نشارك أيضا في التراكب الفرعي النصي فقط لنفس زوج اللغة التي نستخدمها MBART، وهي نموذج تسلسل متعدد اللغات مسبقا.بالنسبة للترجمة متعددة الوسائط، نقترح تعزيز المدخلات النصية من خلال إحضار المعلومات المرئية إلى مجال نصي عن طريق استخراج علامات الكائنات من الصورة.نستكشف أيضا متانة نظامنا عن طريق مهينة النص المصدر بشكل منهجي.أخيرا، نحقق درجة بلو من 44.6 و 51.6 في مجموعة الاختبار ومجموعة التحدي بمهمة متعددة الوسائط.

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