أصبحت تمثيلات ناقلات عنصر مركزي في نمذجة اللغة الدلالية، مما يؤدي إلى التداخل الرياضي مع العديد من الحقول بما في ذلك النظرية الكمومية. التركيز هو الهدف الأساسي لهذه التمثيل: تمثيل تمثيلات مع الرطب "والأسماك"، كيف ينبغي تمثيل مفهوم السمك الرطب؟ يستطلع ورقة الموضع هذه هذه السؤال من نقطتين من الرأي. الأول يعتبر أول سؤال حول ما إذا كان يمكن أن ينجح التمثيل الرياضي الصريح باستخدام الأدوات فقط من داخل الجبر الخطي، أو ما إذا كانت هناك حاجة إلى أدوات رياضية أخرى. والثاني تعتبر ما إذا كان ينبغي وصف تكوين ناقلات دلالي بصراحة رياضيا، أو ما إذا كان يمكن أن يكون تأثير جانبي نموذجي على تدريب شبكة عصبية. سؤال ثالث وأحدث هو ما إذا كان يمكن تنفيذ نموذج تركيبي على كمبيوتر Quantum. بالنظر إلى الطبيعة الخطية الجوهرية لميكانيكا الكم، نقترح أن هذه الأسئلة مرتبطة، وأن هذا الاستطلاع قد يساعد في تسليط الضوء على عمليات المرشحين لتنفيذ الكم في المستقبل.
Vector representations have become a central element in semantic language modelling, leading to mathematical overlaps with many fields including quantum theory. Compositionality is a core goal for such representations: given representations for wet' and fish', how should the concept wet fish' be represented? This position paper surveys this question from two points of view. The first considers the question of whether an explicit mathematical representation can be successful using only tools from within linear algebra, or whether other mathematical tools are needed. The second considers whether semantic vector composition should be explicitly described mathematically, or whether it can be a model-internal side-effect of training a neural network. A third and newer question is whether a compositional model can be implemented on a quantum computer. Given the fundamentally linear nature of quantum mechanics, we propose that these questions are related, and that this survey may help to highlight candidate operations for future quantum implementation.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
يعد تحسين تعميم النموذج حول البيانات المحتفظ بها أحد الأهداف الأساسية في التفكير المعني بالمعنى. لقد أظهر العمل الحديث أن النماذج المدربة على مجموعة البيانات مع الإشارات السطحية تميل إلى أداء جيد في الاختبار السهل مع الإشارات السطحية ولكنها تؤدي بشكل
يتم تعريف معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بواسطة مهام محددة منفصلة، مع كل الأدبيات الخاصة بها، ومشاركات البيانات القياسية، والتعاريف.في ورقة الموضع هذه، نجادل بأننا لمشكلة معقدة مثل تهديد الديمقراطية من قبل أنظمة الموافقة على الأخبار غير المتنوعة، من الم
يهدف البحث إلى دراسة نظام التبريد التبخيري في عملية التبريد باستخدام نموذجين من الأوعية (الفخارية، المعدنية). أجريت الدراسة في موقع من محافظة طرطوس في فترة الشهر (الرابع –الخامس –السادس)، لعام 2013، و ذلك على ثمار البندورة، فبينت الدراسة أن الفخار يس
لبناء أسئلة قوية لإجابة أنظمة الرد، نحتاج إلى القدرة على التحقق مما إذا كانت الإجابات على الأسئلة صحيحة حقا، وليس فقط جيدة بما فيه الكفاية "في سياق مجموعات بيانات QA غير الكاملة. نستكشف استخدام الاستدلال اللغوي الطبيعي (NLI) كوسيلة لتحقيق هذا الهدف،
تقوم الترجمة العصبية متعددة اللغات (MNMT) بتدريب نموذج NMT واحد يدعم الترجمة بين لغات متعددة، بدلا من تدريب نماذج منفصلة لغات مختلفة. تعلم نموذج واحد يمكن أن يعزز الترجمة المنخفضة الموارد من خلال الاستفادة من البيانات من لغات متعددة. ومع ذلك، فإن أدا