ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Ualberta في Semeval-2021 المهمة 2: تحديد شعور الرادف عن طريق الترجمات

UAlberta at SemEval-2021 Task 2: Determining Sense Synonymy via Translations

440   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

وصفنا أنظمة جامعة ألبرتا لمهمة الغموض في السياق Semeval-2021 (WIC).نستكشف استخدام معلومات الترجمة لتحديد ما إذا كان هناك رموزان مختلفان من نفس الكلمة يتوافق مع نفس الشعور بالكلمة.يركز تركيزنا على تطوير النهج النظرية المبدئية التي ترتكز في الظواهر اللغوية، مما يؤدي إلى نماذج أكثر قابل للتفسير.نظهر أن الترجمات من لغات متعددة يمكن أن يتم الاستفادة منها لتحسين الدقة في مهمة WIC.



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

اقرأ أيضاً

تصف هذه الورقة التقديم الخاص بنا إلى مهمة Semeval 2021 2. نحن نقارن قاعدة XLM-Roberta وكبير في إعدادات القليل من اللقطات والطلق الرصاص واختبار فعاليا فعالية استخدام مصنف جيران K-Enter في إعداد القليل من القصاصات بدلا منأكثر التقليدية متعددة الطبقات p erceptron.تظهر تجاربنا على كل من البيانات متعددة اللغات واللغة أن XLM-Roberta Large، على عكس الإصدار الأساسي، يمكن أن يكون قادرا على نقل التعلم بشكل أكثر فعالية في بيض بضع طلقة وأن مصنف الجيران K-Neave هو في الواقعمصنف أكثر قوة من بيرسيبترون متعدد الطبقات عند استخدامه في التعلم القليل من اللقطة.
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.
تقدم هذه الورقة نظام GX لمهمة الغموض المتعددة اللغات واللغة اللغوية في السياق (MCL-WIC).الغرض من المهمة MCL-WIC هو معالجة التحدي المتمثل في التقاط الطبيعة Polysemous للكلمات دون الاعتماد على مخزون ثابت ثابت في بيئة متعددة اللغات واللغة اللغوية.لحل ال مشكلات، نستخدم Adgeddings Word الخاص بالسياق من بيرت للقضاء على الغموض بين الكلمات في سياقات مختلفة.ولغات دون وجود كائن تدريب متاح، مثل الصينية، نستخدم نموذج الترجمة الآلي للخلايا العصبية لترجمة البيانات الإنجليزية الصادرة عن المنظمين للحصول على البيانات الزائفة المتاحة.في هذه الورقة، نطبق نظامنا على الإعداد الإنجليزي والصيني متعدد اللغات وإظهار النتائج التجريبية أن طريقتنا لها مزايا معينة.
تقدم هذه الورقة نظام الفوز لفريق بالي لمهمة SEMEVAL-2021 2: غزالة متعددة اللغات والتبلغة في السياق.نحن نغتنم نموذج XLM-Roberta لحل مهمة Word في حالة غموض السياق، أي، لتحديد ما إذا كانت الكلمة المستهدفة في السياقتين تحتوي على نفس المعنى أم لا.في التنف يذ، نقوم أولا بتصميم علامة الإدخال أولا للتأكيد على الكلمة المستهدفة في السياقات.ثانيا، نقوم بإنشاء متجه جديد على المدينات الدقيقة من XLM-Roberta وأعلفه بشبكة متصلة بالكامل لإخراج احتمال ما إذا كانت الكلمة المستهدفة في السياق لها نفس المعنى أم لا.يتم تحقيق المتجهات الجديد من خلال التمسك بتضمين الرمز المميز [CLS] ومذكرات الكلمة المستهدفة في السياقات.في التدريب، نستكشف العديد من الحيل، مثل محسن الحارس، وتعزيز البيانات، والتدريب الخصم، لتحسين التنبؤ النموذجي.وبالتالي، فإننا نحصل على المركز الأول في جميع المهام الأربعة عبر اللغات.
تصف هذه الورقة نظام فريق Cambridge المقدم إلى المهمة المشتركة SEMEVAL-2021 على الغموض المتعدد اللغات واللغة الاجتماعية في السياق.بناء فوق نموذج لغة ملثم مسبقا مدرب مسبقا، يتم تدريب نظامنا أولا مسبقا على بيانات خارج المجال، ثم ضبطها على بيانات داخل ال مجال.نوضح فعالية استراتيجية التدريب التي تتراوح خطوتين مقترح وفوائد تكبير البيانات من كل من الأمثلة القائمة والموارد الجديدة.نحن مزيد من التحقيق في التمثيلات المختلفة وإظهار أن إضافة الميزات المستندة إلى عن بعد مفيدة في مهمة الغموض للكلمة في السياق.ينتج نظامنا نتائج تنافسية للغاية في المسار المتبادل دون تدريب على أي بيانات عبر اللغات؛وتحقق نتائج أحدث النتائج في المسار متعدد اللغات، الترتيب الأول في لغتين (العربية والروسية) والثانية في الفرنسية من أصل 171 نظام مقدم.

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