ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تحسين أداء Udify مع المعرفة النمطية اللغوية

Improving the Performance of UDify with Linguistic Typology Knowledge

279   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

UDIFY هو محلل التبعية اللاإرائي لغرفة التبعية اللغوية التي يتم تدريبها على كوربوس متعدد الألوان من 75 لغة.يتيح هذا النمذجة متعددة اللغات النموذج من التعميم على اللغات غير المعروفة / الأقل شهرة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء على لغات الموارد المنخفضة.في هذا العمل، استخدمنا المعرفة النموذجية اللغوية المتاحة في قاعدة بيانات أوريل، لتحسين قدرة النقل المتبقية من udify أكثر من ذلك.



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

اقرأ أيضاً

نحن تصف محلول Nuig لمهمة IWPT 2021 بمهمة التعبير المعزز (ED) معزز بلغات متعددة.بالنسبة لهذه المهمة المشتركة، نقترح وتقييم محلل إد المحلي المستند SEQ2SEQ SEQ2SEQ ومقرها SEQ2SEQ الذي يتنبأ بمجموعة ED-Parse من جملة مدخلات معينة كأسلسلة موضعية موضعية للن موذج النسبي.نموذجنا المقترح هو شبكة عصبية متعددة الاستخدامات تؤدي خمس مهام رئيسية في وقت واحد وهي وضع علامات UPOS، ووضع العلامات UFEAT، والليمون، والتحليل التبعية والحد من التحليل.علاوة على ذلك، نستخدم النموذج اللغوي المتاح في قاعدة بيانات Wals لتحسين قدرة محللنا المحترفين المقترحين على الانتقال عبر اللغات.تشير النتائج إلى أن SEQ2SEQ ED-Parser المقترح لدينا يؤدي على قدم المساواة مع محلل ED-Art-Art على الرغم من وجود علامة أبسط.
وثائق هذه الورقة نهج فريق Linguistics UBC في مهمة SIGMORPHON 2021 Graphem-To-PhoneMe المشتركة، والتركيز على إعداد الموارد المنخفضة.توسع أنظمتنا نموذج الأساس مع تعديلات بسيطة على علم بنية مقطع لفظي وتحليل الأخطاء.يبين التحقيق المتعمق في تنبؤات مجموعة الاختبار أن أفضل طرازنا يصحح عددا كبيرا من الأخطاء مقارنة بالتنبؤ الأساسي، حيث فهناك جميع التقديمات الأخرى.تحقق نتائجنا الرأي الذي يمكن أن يؤدي تحليل الأخطاء الدقيق مع المعرفة اللغوية إلى نمذجة حسابية أكثر فعالية.
نقدم تصنيف التصنيف بتطبيع بالتناوب (CAN)، خطوة غير معالجة غير رسمية للتصنيف.يمكن أن يحسن دقة التصنيف للأمثلة الصعبة من خلال إعادة ضبط توزيع احتمالية الفئة المتوقعة باستخدام توزيعات الطبقة المتوقعة لأمثلة التحقق من الثقة عالية الثقة.يمكن أن ينطبق بسهو لة على أي مصنف الاحتمالية، مع الحد الأدنى من الحساب النفقات العامة.نقوم بتحليل خصائص يمكن استخدام تجارب محاكاة، وإظهار تجريبيا فعاليتها عبر مجموعة متنوعة من مهام التصنيف.
أظهرت نماذج واسعة النطاق على نطاق واسع عروضا قوية على العديد من توليد اللغة الطبيعية وفهم المعايير.ومع ذلك، فإن إدخال العمولة فيها لتوليد نص أكثر واقعية يظل تحديا.مستوحاة من العمل السابق على جيل المعرفة المنطقي ومنطق العموم التوليد، نقدم طريقتين لإضا فة مهارات ومعرفة المنطق المنطقي إلى نماذج تلخيص مبادرة.فازت هذه الطريقة على خط الأساس على درجات الحمر، مما يدل على تفوق نماذجنا على أساس الأساس.تشير نتائج التقييم البشري إلى أن الملخصات الناتجة عن طريقتنا أكثر واقعية ولديها أخطاء معدلة أقل.
يعتبر ترميز الشبكة أحد الأبحاث الهامة في مجال الشبكات اللاسلكية متعددة القفزات، و يساهم إلى حد كبير في تحسين أداء هذه الشبكات، إذيستفيد من الطبيعة الإذاعية لعمليات الإرسال في هذه الشبكات لإرسال أكثر من رزمة في إرسال إذاعي واحد، لذا فإنه يحقق استفادة مضاعفة من عرض الحزمة المتوفر، مما يزيد من مردود الشبكة و يقلل من الازدحام. هدفنا في هذا البحث هو التحقق من التحسين الذي يقدمه ترميز الشبكة لأداء شبكات Ad Hoc اللاسلكية متعددة القفزات، و كذلك دراسة تسريع عملية البحث عن فرص الترميز من خلال بناء أرتال افتراضية بحسب مسارات الرزم التي تمر عبر العقد، و تطبيق طريقة فعالة لإدارة هذه الأرتال.

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