ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تأثير الإجابات في الحوار المرجعية المرجعية

The Impact of Answers in Referential Visual Dialog

98   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

في مهمة الحوار المرئي تخمين؟!يحتفظ لاعبان بتاريخ حوار لتحديد كائن سري في صورة.competionally، يتم تصميم هذا باستخدام وحدة توليد سؤال ووحدة تخييس لدور السائل ونموذج الرد على الأوراكل، والرد على الأسئلة التي تم إنشاؤها.هذا يثير سؤال: ما هو خطر وجود نموذج Oracle غير كامل؟نحن هنا نقدم العمل في إحراز تقدم في دراسة تأثير نماذج الإجابة المختلفة في أسئلة البشرية التي تم إنشاؤها في التخمين ؟!..نظهر أن الوصول إلى إجابات عالية الجودة له تأثير مباشر على مهمة التخمين للحوار البشري وتجادل أن الإجابات الأفضل يمكن أن تساعد في تدريب نماذج توليد الأسئلة الأفضل.

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

اقرأ أيضاً

يتناول هذا البحث مصطلح ( المرجعية ) ، فهو مصطلح جديد، ليس له وجود بهذه الصيغة في القرآن الكريم أو كتب التراث الإسلامي. إلا أن معناه و مضمونه يتصل بنسب متين إلى القرآن الكريم، و كتب التراث الإسلامي، و لكن في غير لفظ : ( المرجعية ) . و تحاول هذه الد راسة أن تتابع هذا المفهوم في القرآن الكريم من خلال المصطلحات المتعددة التي تعبر عنه ، و ترصد ما يتعلق به من شروط و قيود، و تجعل منه نظرية متكاملة ، و ذلك باستقراء المواضع التي جاء بها مفهوم المرجعية في القرآن الكريم، سواء في تحديد المفهوم، أو شروط من يتصف به، أو النماذج التي قدمها القرآن الكريم مراجع للناس. كما يسلك البحث إضافة إلى الاستقراء منهج التحليل، فيقوم بتحليل النصوص القرآنية و شروحها المنقولة عن كبار علماء التفسير ؛ للتوصل إلى الرؤية القرآنية المتكاملة لهذا المصطلح .
يهدف البحث بشكل رئيسي إلى دراسة أسلوب المقارنة المرجعية ككوسيلة للتحسين المستمر للجودة و إمكانية تطبيقه في المصارف السورية, و التعرف على صعوبات التطبيق لإيجاد الحلول المناسبة.
تعتمد نماذج التعلم العميق الحديثة لمعالجة اللغة الطبيعية بشكل كبير على كميات كبيرة من النصوص المشروح.ومع ذلك، قد يكون الحصول على مثل هذه النصوص صعبة عندما تحتوي على معلومات شخصية أو سرية، على سبيل المثال، في المجالات الصحية أو القانونية.في هذا العمل، نقترح طريقة لإلغاء تحديد المستندات النصية النموذج الحرة من خلال تقسيم البيانات الحساسة بعناية فيها.نظهر أن طريقتنا تحافظ على الأداة المساعدة للبيانات لتصنيف النصوص ووضع التسلسل والتسجيل الإجابة على المهام.
الحوار المرئي هو مهمة الإجابة على سلسلة من الأسئلة التي تأسست في صورة باستخدام سجل الحوار السابق كسياق. في هذه الورقة، ندرس كيفية معالجة تحديين أساسيين لهذه المهمة: (1) التفكير في الهياكل الدلالية الأساسية بين جولات الحوار و (2) تحديد العديد من الإجا بات المناسبة على السؤال المحدد. لمعالجة هذه التحديات، نقترح طريقة لتعليم الرسومات Sparse (SGL) لصياغة مربع حوار مرئي كهزم تعلم هيكل الرسم البياني. ينتشر SGL هياكل الحوار متناثرة بطبيعته من خلال دمج حواف ثنائية وتسهيل وظيفة فقدان هيكلية جديدة. بعد ذلك، نقدم طريقة نقل المعرفة (KT) التي تستخرج تنبؤات الإجابة من نموذج المعلم وتستخدمها باسم ملصقات زائفة. نقترح KT لعلاج أوجه القصور في ملصقات فردية واحدة للحقيقة، والتي تحد بشدة من قدرة نموذج للحصول على إجابات معقولة متعددة. نتيجة لذلك، يحسن نموذجنا المقترح بشكل كبير القدرة على التفكير مقارنة بطرق خط الأساس وتتفوق من الأساليب الحديثة على مجموعة بيانات V1.0 Versdial. يتوفر شفرة المصدر في https://github.com/gicheonkang/sglkt-visdial.
التقييم الخالي من المرجع لديه القدرة على جعل تقييم الترجمة الآلية أكثر قابلية للتطوير بشكل كبير، مما يتيح لنا المحور بسهولة لغات أو مجالات جديدة.لقد أظهر مؤخرا أن الاحتمالات التي قدمتها نموذج كبير متعدد اللغات يمكن أن تحقق حالة من النتائج الفنية عند استخدامها كتقسيط مجاني مرجعي.نقوم بتجربة تعديلات مختلفة لهذا النموذج، وإظهار ذلك من خلال تحجيمه، يمكننا مطابقة أداء بلو.نقوم بتحليل نقاط الضعف المحتملة المختلفة للنهج، وتجد أنه قوي بشكل مدهش ومن المرجح أن تقدم أداء معقول عبر مجموعة واسعة من المجالات وصفات النظام المختلفة.

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