ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Pyeurovoc: أداة لتصنيف المستندات القانونية متعددة اللغات مع واصفات Eurovoc

PyEuroVoc: A Tool for Multilingual Legal Document Classification with EuroVoc Descriptors

188   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

يوروفوك هو عبارات متعددة اللغات تم بناؤها لتنظيم الوثائقي التشريعي لمؤسسات الاتحاد الأوروبي.يحتوي على الآلاف من الفئات في مستويات مختلفة من الخصوصية وتستهدف واصفاتها من قبل النصوص القانونية في ثلاثين لغة تقريبا.في هذا العمل، نقترح إطارا موحدا لتصنيف EUROVOC في 22 لغة من خلال ضبط نماذج اللغة المحولات الحديثة التي تعتمد على المحولات.نحن ندرس على نطاق واسع أداء نماذجنا المدربة وإظهار أنها تعمل بشكل كبير على تحسين النتائج التي تم الحصول عليها بواسطة أداة مماثلة - جيم - على نفس مجموعة البيانات.تم فتح الرمز والنماذج التي تم ضبطها بشكل جيد مصادر، بالإضافة إلى واجهة برنامجية تخفف عملية تحميل أوزان طراز مدرب وتصنيف مستند جديد.

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

اقرأ أيضاً

يمكن أن تكون مشاكل تصنيف المستندات متعددة الملصقات (MLDC) تحديا، خاصة بالنسبة للمستندات الطويلة ذات مجموعة علامات كبيرة وتوزيع ذيل طويل على الملصقات. في هذه الورقة، نقدم شبكة اهتمام نفعية فعالة لمشكلة MLDC مع التركيز على تنبؤ الكود الطبي من الوثائق ا لسريرية. ابتكاراتنا هي ثلاثة أضعاف: (1) نستخدم تشفير عميق يستند إلى الارتفاع مع شبكات الضغط والإثارة والشبكات المتبقية لتجميع المعلومات عبر الوثيقة وتعلم تمثيلات وثيقة ذات مغزى تغطي نطاقات مختلفة من النصوص؛ (2) نستكشف الانتباه متعدد الطبقات ومجموعة إيلاء الاهتمام لاستخراج الميزات الأكثر تفاعيمية من هذه التمثيلات متعددة النطاق؛ (3) نجمع بين خسارة انتروبيا الصليب الثنائية وفقدان البؤري لتحسين الأداء للعلامات النادرة. نحن نركز دراسة تقييمنا على MIMIC-III، مجموعة بيانات واستخدامها على نطاق واسع في المجال الطبي. تتفوق نماذجنا على العمل السابق على الترميز الطبي وتحقيق نتائج جديدة من الفنون الجديدة على مقاييس متعددة. كما نوضح أيضا الطبيعة المستقلة للغة لنهجنا من خلال تطبيقها على مجموعة بيانات غير الإنجليزية. يتفوق النموذج الخاص بنا على أفضل نموذج مسبق ونموذج محول متعدد اللغات من هامش جوهري.
حقق تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحولات (بيرت) عروضا حديثة على العديد من مهام تصنيف النص، مثل تحليل الغراء والمعنويات. بدأ العمل الأخير في المجال القانوني في استخدام بيرت في المهام، مثل التنبؤ بالحكم القانوني والتنبؤ بالانتهاك. تتمثل الممارسات ا لشائعة في استخدام Bert في ضبط نموذج مدرب مسبقا على مهمة مستهدفة واقتطع نصات الإدخال بحجم إدخال BERT (E.G. في معظم الرموز 512). ومع ذلك، نظرا للخصائص الفريدة للمستندات القانونية، فليس من الواضح كيفية التكيف بفعالية بيرت في المجال القانوني. في هذا العمل، نحقق في كيفية التعامل مع المستندات الطويلة، وكيفية أهمية التدريب المسبق على المستندات من نفس المجال باعتباره المهمة المستهدفة. نحن نقوم بإجراء تجارب على مجموعات البيانات الأخيرة: DataSet DataSet ECHR ومجموعة بيانات المهام الناجحة، وهي مهام التصنيف متعددة الملصقات والتصنيف الثنائي، على التوالي. الأهم من ذلك، في المتوسط ​​عدد الرموز في وثيقة من مجموعة بيانات انتهاك EURR أكثر من 1600. في حين أن المستندات الموجودة في مجموعة بيانات المهام الأساسية أقصر (الحد الأقصى لعدد الرموز 204). قارننا بدقة العديد من التقنيات لتكييف بيرت على وثائق طويلة ومقارنة النماذج المختلفة المدربة مسبقا على المجالات القانونية وغيرها. تظهر نتائجنا التجريبية أننا نحتاج إلى التكيف بشكل صريح بتكييف بيرت للتعامل مع المستندات الطويلة، حيث يؤدي اقتطاع إلى أداء أقل فعالية. وجدنا أيضا أن التدريب المسبق على المستندات التي تشبه المهمة المستهدفة ستؤدي إلى أداء أكثر فعالية في العديد من السيناريو.
نقدم متعدد اليوراء، مجموعة بيانات جديدة متعددة اللغات لتصنيف الموضوع للوثائق القانونية. تضم DataSet قوانين الاتحاد الأوروبي 65 ألف (EU)، والتي ترجمت رسميا في 23 لغة، مشروحا بالملصقات المتعددة من تصنيف Eurovoc. نسلط الضوء على تأثير المنفأة الزمنية الا نجراف وأهمية التسلسل الزمني، بدلا من الانقسامات العشوائية. نستخدم DataSet كاختبار لنقل صفرية عبر اللغات، حيث استغلنا المستندات التدريبية المشروح بلغة واحدة (مصدر) لتصنيف المستندات بلغة أخرى (الهدف). نجد أن ضبط النموذج المحدد المتعدد اللغتين (XLM-Roberta، MT5) في لغة مصدر واحدة يؤدي إلى نسيان كارثي من المعرفة متعددة اللغات، وبالتالي، فإن تحويل صفر ضعيف إلى لغات أخرى. استراتيجيات التكيف، وهي استراتيجيات دقيقة، محولات، معترفيت، LNFIT، اقترحت في الأصل تسريع الضبط الجميل للمهام النهائية الجديدة، والمساعدة في الاحتفاظ بالمعرفة متعددة اللغات من الاحتجاج، وتحسين نقل اللغات الصفر قليلا، ولكن تأثيرها يعتمد أيضا على ذلك على النموذج المحدد مسبقا يستخدم وحجم مجموعة التسمية.
يتم جذب تصنيف المستندات متعددة الملصقات، وربط مثيل مستندات واحدة بمجموعة من الملصقات ذات الصلة، المزيد والمزيد من اهتمام البحوث. استكشاف الأساليب الحالية دمج المعلومات وراء النص، مثل بيانات تعريف الوثيقة أو هيكل الملصقات. ومع ذلك، فإن هذه الأساليب إم ا ببساطة الاستفادة من المعلومات الدلالية من البيانات الوصفية أو توظيف التسلسل الهرمي لملصق الوالدين والطفل المحدد مسبقا، وتجاهل الهياكل الرسومية غير المتجانسة للبيانات الوصفية والملصقات، والتي نعتقد أنها حاسمة لتصنيف مستندات دقيقة متعددة الملصقات. لذلك، في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا في الشبكة العصبية لتصنيف المستندات متعددة الملصقات، حيث يتم بناء الرسوم البيانية غير المتجانسة والتعلم باستخدام محولات الرسم البياني غير المتجانس. أحدهما هو الرسم البياني غير المتجانس في البيانات الأولية، والتي نماذج أنواع مختلفة من البيانات الوصفية وعلاقاتها الطوبولوجية. الآخر هو الرسم البياني الملصق غير المتجانس، الذي تم إنشاؤه بناء على كل من التسلسل الهرمي للملصقات والتمثيل الإحصائي. النتائج التجريبية على مجموعة من مجموعات البيانات القياسية تظهر النهج المقترح تفوق العديد من خطوط الأساس الحديثة.
ActiveAnno هي أداة توضيحية تركز على مهام التوضيحية على مستوى المستندات التي وضعت على حد سواء لإعدادات الصناعة والبحثية.وهي مصممة لتكون أداة للأغراض العامة مع مجموعة واسعة من حالات الاستخدام.ويتميز بيو واجهة مستخدم حديثة واستجابة لإنشاء مشاريع توضيحية ، وإجراء التعليقات التعليقات التوضيحية، والخلافات، وتحليل نتائج التوضيحية.Activeanno تضمين واجهة مستخدم قابلة للتكوين للغاية والتفاعلية.تقوم الأداة أيضا بإدماج API مريح تمكن التكامل في أنظمة برامج أخرى، بما في ذلك API لتكامل تعليم الجهاز.بنيت Activeanno بتصميم قابل للتوسيع وسهولة النشر في الاعتبار، وكل ذلك لتمكين المستخدمين من أداء مهام التوضيحية ذات الكفاءة العالية ونتائج التوضيحية عالية الجودة.

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