ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Langresearchlab NC في Semeval-2021 المهمة 1: ميزة اللغوية القائمة على النمذجة لتعقيد المعجم

LangResearchLab NC at SemEval-2021 Task 1: Linguistic Feature Based Modelling for Lexical Complexity

315   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

يهدف العمل الحالي إلى تعيين درجة التعقيد بين 0 و 1 كلمة أو عبارة مستهدفة في جملة معينة.بالنسبة لكل هدف لكلمة واحدة، يتم تدريب Rame Forest Regressor على مجموعة ميزة تتكون من معلومات معجمية ودلالة وندرة حول الهدف.بالنسبة لكل هدف متعدد الكلمات، يتم أخذ مجموعة من ميزات الكلمات الفردية مع تعقيدات كلمة واحدة في مساحة الميزة.أسفر النظام عن ارتباط بيرسون ب 0.7402 و 0.8244 في مجموعة الاختبار للأهداف الفردية ومتعددة الكلمات، على التوالي.



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

اقرأ أيضاً

تقدم هذه الورقة نظامنا لمهام تنبؤ التعقيد المعجمية الواحدة والمتعددية لمهمة Semeval 1: تنبؤ التعقيد المعجمي.يعتمد فهم النص على قدرة القارئ على فهم الكلمات الموجودة فيها؛يمكن لتقييم التعقيد المعجمي لهذه النصوص يمكن أن تمكن القراء من العثور على نص وأنظ مة مناسبة لتكييف نص لاحتياجات الجمهور.نقدم خط أنابيبنا النموذجي، وهو ما ينطبق على مجموعة من الميزات القائمة على التضمين والتنبؤ بالتعقيد المعجمي على مجموعة بيانات اللغة الإنجليزية المعقدة باستخدام العديد من النماذج القائمة على الأشجار والخطية.تم تصنيف طريقتنا 27/54 على التنبؤ بكلمة واحدة و 14/37 على التنبؤ متعدد الكلمات.
إن تقييم تعقيد كلمة مستهدفة في سياق حكومي هو الهدف من مهمة تنبؤ التعقيد المعجمية في Semeval-2021.تقدم هذه الورقة النظام الذي تم إنشاؤه لتقييم تعقيد كلمات واحدة معجمية، والجمع بين المتغيرات اللغوية والنفسية في مجموعة من التجارب التي تنطوي على غابة عشو ائية و XGBOOST Regrations.ما وراء ترميز معلومات خارج السياق حول LEMMA، نفذنا ميزات بناء على نماذج اللغة المدربة مسبقا لنموذج تعقيد الكلمة المستهدف في السياق.
تقدم هذه الورقة النتائج والنتائج الرئيسية لمهمة Semeval-2021 1 - تنبؤ التعقيد المعجمي.قدمنا المشاركين مع نسخة معدية من كوربوس المعقدة (Shardlow et al. 2020).تعد Complex وجبة إنجليزية متعددة المجالات التي تم فيها تفاح الكلمات والتعبيرات المتعددة الكلم ة (MWES) فيما يتعلق بعقودها باستخدام مقياس Likert خمس نقاط.Semeval-2021 المهمة 1 الممتازة بمهام فرعية: المهمة الفرعية 1 التي تركز على الكلمات الفرعية والمهمة الفرعية 2 التي تركز على mwes.اجتذبت المنافسة 198 فريقا في المجموع، منها 54 فريقا قدم رسميا يدير في بيانات الاختبار إلى المهمة الفرعية 1 و 37 إلى المهمة الفرعية 2.
توضح هذه الورقة تقديم فريق LCP-RIT إلى مهمة Semeval-2021 1: تنبؤ التعقيد المعجمي (LCP).قدم منظمو المهام للمشاركين نسخة معدية من المعقد (Shardlow et al.، 2020)، ومجموعة بيانات إنجليزية متعددة المجالات التي تم تفاحها الكلمات في السياق فيما يتعلق بعقوده ا باستخدام مقياس ليكرت خمس نقاط.يستخدم نظامنا الانحدار اللوجستي والمجموعة واسعة من الميزات اللغوية (على سبيل المثالنقوم بتحليل تأثير الميزات اللغوية المختلفة على أداء التصنيف ونقوم بتقييم النتائج من حيث الخطأ المطلق، ويعني الخطأ التربيعي، وارتباط بيرسون، وارتباط سبيرمان.
تصف هذه الورقة تقديمنا إلى المهمة المشتركة Semeval-2021 بشأن تنبؤ التعقيد المعجمي.اتصلنا بمثابة مشكلة في الانحدار وتقديم مجموعة فرقة تجمع بين أربعة أنظمة، واحدة مقرها ومميزة مقرها وثلاثة عصبي مع التعلم الدقيق والتردد المسبق والتعلم متعدد المهام، وتحق يق درجات بيرسون من 0.8264 و 0.7556 في مجموعات المحاكمة والاختبارعلى التوالي (المهمة الفرعية 1).ونحن نقدم أيضا تحليلنا للنتائج ومناقشة نتائجنا.

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