ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

HUB في Semeval-2021 المهمة 2: كلمة معنى تنبؤ التشابه بناء على روبرتا وتردد الكلمات

hub at SemEval-2021 Task 2: Word Meaning Similarity Prediction Model Based on RoBERTa and Word Frequency

699   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

تقدم هذه الورقة وصف نظام فريق المحور، الذي يفسر العمل ذي الصلة والنتائج التجريبية لمشاركة فريقنا في مهمة Semeval 2021: الغموض المتعدد اللغات والتبلغة في السياق (MCL-WIC). بيانات هذه المهمة المشتركة هي أساسا بعض الزوجات الزوجية عبر اللغة أو متعددة اللغات. اللغات المشمولة في Corpus تشمل اللغة الإنجليزية والصينية والفرنسية والروسية والعربية. الهدف المهمة هو الحكم على ما إذا كانت الكلمات نفسها في أزواج هذه الجملة لها نفس المعنى في الجملة. يمكن اعتبار ذلك مهمة التصنيف الثنائي لأزواج الجملة. ما نحتاج إليه هو استخدام طريقتنا لتحديد بدقة قدر الإمكان معنى الكلمات في زوج الجملة هي نفسها أو مختلفة. يتكون النموذج المستخدم من قبل فريقنا بشكل أساسي من خوارزميات روبرتا و TF-IDF. مؤشر تقييم النتائج لتقديم المهمة هو درجة F1. شاركنا فقط في مهمة اللغة الإنجليزية. وكانت النتيجة النهائية لنتائج التنبؤ بمجموعة الاختبار المقدمة من فريقنا 84.60.



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

اقرأ أيضاً

تقدم هذه المقالة وصف نظام فريق المحور، الذي يفسر العمل ذي الصلة والنتائج التجريبية لمشاركة فريقنا في مهمة Semeval 2021 5: الكشف السام يمتد.تأتي بيانات هذه المهمة المشتركة من بعض المشاركات على الإنترنت.الهدف المهمة هو تحديد المحتوى السام الوارد في هذه البيانات النصية.نحتاج إلى إيجاد فترة النص السام في البيانات النصية بدقة قدر الإمكان.في نفس المنصب، قد يكون النص السام فقيرا واحدا أو فقرات متعددة.يستخدم فريقنا مخطط التصنيف بناء على مستوى Word لإنجاز هذه المهمة.النظام الذي اعتدنا على تقديم النتائج هو Albert + Bilstm + CRF.مؤشر تقييم النتيجة لتقديم المهمة هو درجة F1، والنتيجة النهائية للنتيجة التنبؤية لمجموعة الاختبار المقدمة من فريقنا هي 0.6640226029.
تقدم هذه الورقة وصف نظام فريق المحور، الذي يفسر العمل ذي الصلة والنتائج التجريبية لمشاركة فريقنا في مهمة Semeval 2021 7: Hahackathon: الكشف عن الفكاهة والجريمة. لقد نجحنا بنجاح في نتائج التنبؤ بنتائج الاختبار للمجموعة الفرعية في المهمة. الهدف من المه مة هو إجراء الكشف عن الفكاهة، وتقييم الصف، والتقييم الهجومي على كل بيانات نصية إنجليزية في مجموعة البيانات. يمكن تقسيم المهام إلى نوعين من المهن الفرعية. واحد هو مهمة تصنيف النص، والآخر هو مهمة الانحدار النصي. ما نحتاج إليه هو استخدام طريقتنا للكشف عن المعلومات الفكاهة والهجومية من الجملة بدقة قدر الإمكان. تتكون الأساليب المستخدمة في النتائج المقدمة من فريقنا أساسا من خوارزميات ألبرت وشبك سي إن إن و TF-جيش الدفاع الإسرائيلي. إن مؤشرات تقييم النتائج المقدمة من مهمة التصنيف هي درجة ودقة F1. مؤشر تقييم النتائج لتقديم مهمة الانحدار هو RMSE. النتائج النهائية لنتائج التنبؤ لمجموعات الاختبار الفرعي المقدم من فريقنا هي Task1a 0.921 (F1)، TASK1A 0.9364 (الدقة)، TASK1B 0.6288 (RMSE)، TASK1C 0.5333 (F1)، TASK1C 0.0.5591 (الدقة)، و TASK2 0.5027 (RMSE) على التوالي.
في هذه الورقة، نقترح طريقة لاستدادتها معلومات جملة المعلومات ومعلومات تردد الكلمات الخاصة بمهمة التعقيد ذات التعقيد 1-LCP (LCP). في نظامنا، تأتي معلومات الجملة من نموذج روبرتا، وتأتي معلومات تردد الكلمات من خوارزمية TF-IDF. استخدم Black Block كطبقة م شتركة لتعلم العقوبة ومعلومات تردد الكلمات وصفنا تنفيذ أفضل نظامنا وناقش أساليبنا وتجاربنا في المهمة. تنقسم المهمة المشتركة إلى مهمتين فرعيتين. الهدف من المهام الفرعية هو التنبؤ بعقد كلمة محددة سلفا. تنقسم المهمة المشتركة إلى قسمين فرعيين. الهدف من اثنين من المهن الفرعية هو التنبؤ بعقد كلمة محددة سلفا. مؤشر تقييم المهمة هو معامل الارتباط بيرسون. يحتوي أفضل نظام الأداء لدينا على معاملات ارتباط بيرسون من 0.7434 و 0.8000 في مجموعة اختبار المراكز الفرعية ذات الرمز الفرعي واحد ومجموعة اختبار الترجمة الفرعية متعددة رميات، على التوالي.
في هذه الورقة، نصف أساليبنا المقترحة لمهمة الغموض المتعددة اللغات في السياق في Semeval-2021.في هذه المهمة، يجب أن تحدد الأنظمة ما إذا كانت الكلمة التي تحدث في جملتين مختلفة يتم استخدامها بنفس المعنى أم لا.اقترحنا عدة طرق باستخدام نموذج بيرت المدرب مس بقا.في اثنين منهم، نقوم بتعديل الجمل وإضافتهم كمدخلات إلى بيرت، وفي أحدهم، استخدمنا WordNet لإضافة بعض المعلومات المعجمية الإضافية.قمنا بتقييم طرقنا المقترحة على بيانات الاختبار في مهمة Semeval- 2021 2.
تحديد ما إذا كانت الكلمة تحمل نفس المعنى أو المعنى المختلف في سياقتين هي منطقة بحثية مهمة في معالجة اللغة الطبيعية تلعب دورا مهما في العديد من التطبيقات مثل الإجابة على الأسئلة، وملخص الوثائق، واسترجاع المعلومات واستخراج المعلومات واستخراج المعلومات. يعتمد معظم العمل السابق في هذا المجال على الموارد الخاصة باللغة مما يجعل من الصعب التعميم عبر اللغات.النظر في هذا القيد، فإن نهجنا في مهمة Semeval-2021 يعتمد فقط على نماذج محول مسبقا ولا يستخدم أي معالجة وموارد خاصة باللغة.على الرغم من ذلك، يحقق أفضل نموذج لدينا 0.90 دقة للترقيط الفرعي الإنجليزي الإنجليزي وهو متوافق للغاية مقارنة بأفضل نتيجة الترجمة الفرعية؛0.93 دقة.نهجنا يحقق أيضا نتائج مرضية في أزواج لغة أحادية الألوان وغير اللغوية الأخرى أيضا.

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