ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Tremolo-Tweets: مجموعة متعددة التسمية من التغريدات الفرنسية للحصول على توصيف تسجيل اللغة

TREMoLo-Tweets: A Multi-Label Corpus of French Tweets for Language Register Characterization

374   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

السجلات غير الرسمية والمحايدة واللغة الرسمية ملموسة للغاية في إنتاج خطاب.ومع ذلك، ما زالوا مدروسين بشكل سيئ في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وخاصة خارج اللغة الإنجليزية، ولأنواع نصية جديدة مثل التغريدات.لتحفيز البحث، تقدم هذه الورقة كجن كبير قدره 228،505 تغريدات فرنسية (6M كلمات) مشروح في سجلات اللغة.يتم توفير التسميات من قبل مصنف كاممبرت متعدد الملصقات المدربة وتحقق من مجموعة فرعية مشروحة يدويا من Corpus، في حين يتم تحديد التغريدات لتجنب التحيزات غير المرغوب فيها.بناء على Corpus، يتم توفير تحليل أولي للسمات اللغوية من النحاذج البشرية أو الاستخراج التلقائي لوصف Corpus وتمهيد الطريق لمكاميات NLP المختلفة.تتوفر Corpus، دليل التوضيحية والتصنيف على http://tremolo.irisa.fr.

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

اقرأ أيضاً

نقدم Bertweetfr، أول نموذج لغوي مدرب مسبقا على نطاق واسع للتغريدات الفرنسية.يتم تهيئ نموذجنا باستخدام نموذج اللغة الفرنسية المجال للمجال Camembert الذي يتبع بنية Base Bert.تظهر التجارب أن Bertweetfr Outperforms جميع نماذج اللغة الفرنسية العامة في الم جال السابق على اثنين من مهام Twitter Twitter من Twitter من تحديد الاجثافية التعرف على الكيان المسمى.تم إنشاء DataSet المستخدمة في مهمة كشف الاجزاسية أولا وشروحة من قبل فريقنا، وملء فجوة هذه البيانات التحليلية في الفرنسية.نجعل نموذجنا متاحا علنا في مكتبة المحولات بهدف تعزيز البحث في المستقبل في المهام التحليلية للتغريدات الفرنسية.
SIFting تغريدات فرنسية للتحقيق في تأثير CovID-19 في إثارة القلق الشديد.يمكن الاستفادة من وسائل التواصل الاجتماعي لفهم المشاعر والمشاعر العامة في الوقت الفعلي، وتستهدف رسائل الصحة العامة المستندة إلى اهتمامات المستخدم والعواطف.في هذه الورقة، نحقق في ت أثير الوباء CovID-19 في إثارة القلق الشديد، والاعتماد على الرسائل المتبادلة على Twitter.وبشكل أكثر تحديدا، نقدم: ط) إجراء تحليلا كميا ونوعيا لجور تغريدات باللغة الفرنسية ذات صلة بنظام Coronavirus، و II) نهج خط أنابيب (آلية ترشيح تليها أساليب الشبكة العصبية) مرضية للرسائل التي تعبر عن القلق الشديد على وسائل التواصل الاجتماعيبالنظر إلى الدور الذي تلعبه العواطف.
تهدف مهمة الكشف عن الموقف إلى اكتشاف موقف سقسقة أو نص للحصول على هدف. يمكن تسمية هذه الأهداف كيانات أو جمل حرة (مطالبات). على الرغم من أن المهمة تنطوي على سبب سقسقة فيما يتعلق بهدف، إلا أننا نجد أنه من الممكن تحقيق دقة عالية على العديد من مجموعات بيا نات الكشف عن موقف تويتر المتوفرة علنا ​​دون النظر إلى الجملة المستهدفة. على وجه التحديد، حقق نموذج تصنيف Tweet بسيط أداء على مستوى بشري على مجموعة بيانات WT - WT وأكثر من دقة ثالثة في مختلف مجموعات البيانات الأخرى. نحن نبحث في وجود تحيزات في مثل هذه البيانات للعثور على الارتباطات الزائفة المحتملة لعلاقات موقد المعنويات والاختيار المعجمي المرتبط بفئة الموقف. علاوة على ذلك، نقترح مجموعة بيانات كبيرة جديدة خالية من هذه التحيزات وإظهار ملصفها على أنظمة الكشف عن الموقف الموجودة. تظهر نتائجنا التجريبية نطاقا كبيرا للبحث عن مهمة الكشف عن الموقف ويقترح العديد من الاعتبارات لإنشاء مجموعات بيانات الكشف عن الموقف في المستقبل.
يهدف التبسيط المعجمي (LS) إلى استبدال الكلمات التي تعتبر مجمعا في جملة من قبل معادلات أبسط.في هذه الورقة، نقدم أول خدمة LS أوتوماتيكية للفرنسية، والحصوية، والتي تقدم تقنيات مختلفة لتوليد واختيار ودائل الرتبة.تصف الورقة الطرق المختلفة التي اقترحتها أد اةنا، والتي تشمل كلتا الأساليب الكلاسيكية (مثل توليد المرشحين من الموارد المعجمية، ومرشح التردد، وما إلى ذلك) ونهج أكثر ابتكارا مثل استغلال كاممبرت، وهو نموذج للفرنسية القائمة على روبرتاهندسة معمارية.لتقييم الطرق المختلفة، يتم تقديم مجموعة بيانات تقييم جديدة للفرنسية.
في هذه الورقة، نقترح آلية تسريب المعرفة لإدماج معرف المجال إلى محولات اللغة. يعتبر البيانات الخاضعة للإشراف ضعيفا كمصدر رئيسي للاستحواذ على المعرفة. نحن ندرب نماذج اللغة مسبقا لالتقاط المعرفة الملثمين بالتركيز والجوانب ثم قم بضبطها للحصول على أداء أف ضل على مهام المصب. نظرا لعدم وجود مجموعات بيانات متوفرة للجمهور لتصنيف متعدد التسميات للأسئلة الطبية الصينية، زحفنا أسئلة من منتديات السؤال الطبي / الإجابة وشرحتها يدويا باستخدام ثمانية فصول محددة مسبقا: الأشخاص والمنظمات، والأعراض، والسبب، والفحص والمرض، والمعلومات، المكون، والعلاج. أخيرا، ما مجموعه 1814 سؤالا مع 2،340 ملميا. يحتوي كل سؤال على متوسط ​​1.29 ملصقات. استخدمنا موسوعة بايدو الطبية كمورد المعرفة. تم تنفيذ برت محولين وروبرتا لمقارنة الأداء على مجموعات بياناتنا المبنية. أظهرت النتائج التجريبية أن نموذجنا المقترح مع آلية ضخ المعرفة يمكن أن يحقق أداء أفضل، بغض النظر عن متري التقييم بما في ذلك ماكرو F1 أو مايكرو F1 أو الدقة المزدوجة الواردة في الدقة الفرعية.

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