ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

دمج لهجة في حساب الاحتمالات الشوئية

Incorporating tone in the calculation of phonotactic probability

418   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

تحقق هذه الورقة في كيفية تأثير ترتيب النغمة بالنسبة إلى السلسلة القطاعية على حساب الاحتمالات الشوئية.تم تدريب نماذج الشبكة العصبية العصبية المتكررة على معجم مقطع لفظي من مقطع لفظي لأربعة لغات من مقطع لفظي آسيوي (الماندرين والتايلاندية والفيتنامية والكانتونية) التي تم التعامل معها على أنها شريحة تحدث في مواقف مختلفة في السلسلة.بالنسبة لنماذج Trigram، تفاعل التقليب الأمثل مع اللغة، في حين أن نماذج الشبكة العصبية غير متأثرة نسبيا عن طريق النغمة بجميع اللغات.بالإضافة إلى توفير خط أساس للتقييم في المستقبل، تشير هذه النتائج إلى أن الاحتمالية الشوئية قوية في خيارات كيفية طلب النغمة فيما يتعلق بالعناصر الأخرى في مقطع لفظي.

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

اقرأ أيضاً

يقدم هذا البحث دراسة تحليلية لإجهادات التماسك و علاقتها بالنزلاقات النسبية بين الفولاذ و الخرسانة وفق نظرية العناصر المحدودة, و يقدم أيضا دراسة احتمالية باستخدام نظرية الإحصاء على بيانات إجهاد التماسك - الانزلاق الناتجة من الدراسة التحليلية للحصول عل ى المنحنيات المعللة احتماليا و التي تمثل قانون التماسك.
في السنوات الأخيرة، أثبتت نماذج اللغة المدربة مسبقا (PLM) مثل بيرت فعالة للغاية في مهام NLP المتنوعة مثل استخراج المعلومات وتحليل المعنويات والرد على الأسئلة.تدربت مع نص المجال العام الضخم، هذه النماذج اللغوية المدربة مسبقا تلتقط معلومات النحوية والد لية والجلطة الغنية في النص.ومع ذلك، نظرا للاختلافات بين نص مجال عام ومحدد (E.G.، Wikipedia مقابل ملاحظات عيادة)، قد لا تكون هذه النماذج مثالية للمهام الخاصة بالمجال (على سبيل المثال، استخراج العلاقات السريرية).علاوة على ذلك، قد يتطلب الأمر معرفة طبية إضافية لفهم النص السريري بشكل صحيح.لحل هذه القضايا، في هذا البحث، نقوم بإجراء فحص شامل للتقنيات المختلفة لإضافة المعرفة الطبية إلى نموذج برت مدرب مسبقا لاستخراج العلاقات السريرية.تتفوق أفضل طرازنا على مجموعة بيانات استخراج الحالة الإكلينيكية من أحدث طراز I2B2 / VA 2010.
في انظمة تعبئة السوائل غير القابلة للانضغاط التي تستخدم مكبس ترددي ضمن اسطوانة و مقاد بأسطوانة هوائية مع دارة تحكم كهروهوائية, هناك العديد من البارامترات التي لها تأثير على هذه الأنظمة و من هذه البارامترات ضغط المادة المعبأة في المكبس. تم في هذا البح ث تبيان تأثير ضغط المادة السائلة المعبأة في المكبس على سرعة المكبس بهدف الوصول للضغط المثالية لعملية التعبئة و بالتالي الحصول على أقل ضغط و أكبر سرعة ضمن الحدود المقبولة.
AMR (تمثيل المعنى التجريدي) و EDS (هياكل التبعية الابتدائية) هي تمثيلين لمعنى شعبيتين في NLP / NLU.AMR أكثر مجردة ومفاهيمية، في حين أن EDS هو أعلى مستوى منخفض، أقرب إلى الهياكل المعجمية للجمل المحددة.وبالتالي ليس من المستغرب أن تحليل EDS أسهل من تحلي ل عمرو.في هذا العمل، نفكر في استخدام معلومات من تحليل EDS للمساعدة في تحسين أداء تحليل عمرو.نعتمد محلل محلل ومقره انتقالي ويقترح بإضافة الرسوم البيانية EDS كيزات دلالة إضافية باستخدام تشفير رسم بياني يتكون من LSTM LETER وطبقة GCN.تبين نتائجنا التجريبية أن المعلومات الإضافية من تحليل EDS يعطي بالفعل دفعة إلى أداء محلل عمرو الأساسي المستخدمة في تجاربنا.
يعرض التفكير في المعلومات الجدولي تحديات فريدة من نوعها إلى نهج NLP الحديثة تعتمد إلى حد كبير على تضمينات النص المدربة مسبقا للنص.في هذه الورقة، ندرس هذه التحديات من خلال مشكلة الاستدلال اللغوي الطبيعي الجدول.نقترح تعديلات سهلة وفعالة على كيفية تقديم المعلومات إلى نموذج لهذه المهمة.نظهر عبر التجارب المنهجية التي تحسن هذه الاستراتيجيات بشكل كبير أداء الاستدلال الجزيئي.

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