ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التحول الدلالي في الشبكات الاجتماعية

Semantic shift in social networks

85   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

تماما كما يرتبط معنى الكلمات للمجتمعات التي يتم استخدامها، وكذلك التغيير الدلالي.ولكن كيف يتضح التغيير الدلالي المعجمي بشكل مختلف عبر مجتمعات مختلفة؟في هذا العمل، نحقق في العلاقة بين هيكل المجتمع والتغير الدلالي في 45 مجتمعا من موقع وسائل الإعلام الاجتماعية Reddit.نحن نستخدم طرق التوزيع لتحديد التغيير الدلالي المعجمي وحث شبكة اجتماعية على المجتمعات، بناء على التفاعلات بين الأعضاء.نستكشف العلاقة بين التغيير الدلالي ومعامل تجميع الرسم البياني للشبكة الاجتماعية للمجتمع، وكذلك حجم المجتمع والاستقرار.في حين أن أيا من هذه العوامل موجودة لتكون كبيرة من تلقاء نفسها، فإننا نبلغ عن تأثير كبير لتفاعلهم الثلاث.نحن نبلغ أيضا عن آثار كبيرة على مستوى الكلمات للتردد والتغيير في التردد، والتي تكرار النتائج السابقة.

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

اقرأ أيضاً

أدت طرازات اللغة الكبيرة المدربة مسبقا (PLMS) إلى نجاح كبير في مهام الإجابة على الأسئلة المختلفة (QA) في أزياء نهاية إلى نهاية.ومع ذلك، تم إيلاء القليل من الاهتمام وفقا لمعرفة المعرفة المنطقية لتمييز مهام ضمان الجودة هذه.في هذا العمل، اقترحنا تصنيف ا لدلالات اللازمة لهذه المهام باستخدام SocialIQA كمثال.بناء على فئات المعرفة الاجتماعية الخاصة بنا المسمى DataSet على رأس SocialiQa، نربط نماذج QA العصبية لدمج فئات المعرفة الاجتماعية هذه ومعلومات العلاقة بين قاعدة المعرفة.على عكس العمل السابق، نلاحظ نماذجنا مع تصنيفات دلالية للمعرفة الاجتماعية يمكن أن تحقق أداء مماثل مع نموذج بسيط نسبيا وحجم أصغر مقارنة بالمناهج المعقدة الأخرى.
يتم إدخال كلمات جديدة بانتظام للمجتمعات، ولكن لا تستمر كل هذه الكلمات في معجم المجتمع. من بين العديد من العوامل التي تسهم في التغيير المعجمي، نركز على التأثير المفهم للشبكات الاجتماعية. نقوم بإجراء تحليل واسع النطاق لأكثر من 80K Neologisss في 4420 مج تمعا عبر الإنترنت عبر عقد من الزمان. باستخدام رفض Poisson وتحليل البقاء على قيد الحياة، توضح دراستنا أن هيكل شبكة المجتمع يلعب دورا مهما في التغيير المعجمي. بصرف النظر عن الحجم الكلي، الخصائص بما في ذلك الاتصالات الكثيفة، عدم وجود مجموعات محلية، والاتصالات الخارجية أكثر تعزز الابتكار المعجمي والاحتفاظ بها. على عكس المجتمعات غير المتصلة بالإنترنت، لا تواجه هذه المجتمعات القائمة على الموضوعات القائم على المستوى المعجمي القوي على الرغم من زيادة الاتصال ولكن استيعاب المزيد من الكلمات المتخصصة. يوفر عملنا الدعم للفرضية الاجتماعية الاجتماعية التي يشكلها التغيير المعجمي جزئيا بواسطة هيكل الشبكة الأساسية ولكن أيضا اكتشاف النتائج المحددة للمجتمعات عبر الإنترنت.
تقدم هذه الورقة توقعات إطارات دلالية، وهي مهمة تتوقع الإطارات الدلالية التي ستحدث في الجمل العشرة أو 100 أو حتى 1000 شخص في قصة تشغيل. ركز العمل السابق على التنبؤ بالمستقبل الفوري للقصة، مثل واحد إلى بعض الأحكام المقبلة. ومع ذلك، عندما يكتب الروائيون قصص طويلة، فإن توليد بعض الجمل لا يكفي لمساعدتهم على اكتساب نظرة ثاقبة رفيعة المستوى لتطوير قصة المتابعة. في هذه الورقة، نقوم بصياغة قصة طويلة كسلسلة من كتل القصة، "حيث تحتوي كل كتلة على عدد ثابت من الجمل (E.G.، 10 أو 100، أو 200). يسمح لنا هذه الصياغة بالتنبؤ بقص القصة المتابعة تتجاوز نطاق بعض الجمل. نحن نمثل كتلة قصة باستخدام الترددات المصطلح (TF) من الإطارات الدلالية فيها، وتطبيعها من خلال تردد المستندات العكسية لكل إطار (IDF). نجري تجارب توقعات دلالية للإطار على 4794 كتابا من Bookcorpus و 7،962 من الملخصات العلمية من CODA-19، مع أحجام الكتلة تتراوح بين 5 إلى 1000 جمل. تظهر النتائج أن النماذج الآلية يمكن أن تتوقع كتل قصة المتابعة أفضل من خطوط الأساس العشوائية السابقة والإعادة، مما يشير إلى جدوى المهمة. نتعلم أيضا أن النماذج التي تستخدم تمثيل الإطار كيزات تفوق جميع الأساليب الموجودة عندما يكون حجم الكتلة أكثر من 150 جمل. يوضح التقييم البشري أيضا تمثيل الإطار المقترح، عند تصوره كدولة كلمة، مفهومة وممثلا ومحددة للبشر.
في دلالات معجمية، يتم علاج تجزئة الجملة الكاملة ووضع القطاع من الظواهر المختلفة بشكل عام بشكل منفصل، على الرغم من الترابط.نحن نفترض أن مهمة الاعتراف الدلالية المعتمدة الموحدة هي وسيلة فعالة لتغليف الأساليب التوضيحية سابقا من التوضيحية، بما في ذلك الت عبير / التصنيف التعبير المتعدد الكلمات والعلامات الفائقة.باستخدام Streusle Corpus، نربط تسلسل CRF العصبي Tagger وتقييم أدائه على طول محاور مختلفة من التوضيحية.نظرا لأن مجموعة العلامات تعميم تعميم المهام السابقة (PARSEME، DIMSUM)، فإننا نتقييم بالإضافة إلى ذلك مدى جودة تعميم النموذج إلى مجموعات الاختبار هذه، وإيجاد أنها تقترب أو تجاوز النماذج الحالية على الرغم من التدريب فقط على Streusle.ينشئ عملنا أيضا نماذج أساسية ومقاييس التقييم لنمذجة متكاملة ودقيقة للدلالات المعجمية، مما يسهل العمل في المستقبل في هذا المجال.
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.

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