التحديد التركيز هو مهمة مقترحة حديثا تركز على اختيار الكلمات للتأكيد في جمل قصيرة.الطريقة التقليدية تنظر فقط في معلومات التسلسل من الجملة مع تجاهل هيكل الجملة الغنية ومعلومات علاقة الكلمة.في هذه الورقة، نقترح إطارا جديدا يعتبر هيكل الجملة عبر رسم بياني هيكل الجملة وعلاقة كلمة عبر الرسم البياني للكلمة التشابه.يتم اشتقاق الرسم البياني هيكل الجملة من شجرة التحليل من الجملة.يسمح الرسم البياني للكلمة التشابه العقد بمشاركة المعلومات مع جيرانها لأننا نقول أنه في التركيز على التحديد، من المرجح أن يتم التأكيد على كلمات مماثلة معا.يتم استخدام الشبكات العصبية الرسم البياني لتعلم تمثيل كل عقدة لهذين الرسوم البيانية.تظهر النتائج التجريبية أن إطارنا يمكن أن يحقق أداء متفوقا.
Emphasis Selection is a newly proposed task which focuses on choosing words for emphasis in short sentences. Traditional methods only consider the sequence information of a sentence while ignoring the rich sentence structure and word relationship information. In this paper, we propose a new framework that considers sentence structure via a sentence structure graph and word relationship via a word similarity graph. The sentence structure graph is derived from the parse tree of a sentence. The word similarity graph allows nodes to share information with their neighbors since we argue that in emphasis selection, similar words are more likely to be emphasized together. Graph neural networks are employed to learn the representation of each node of these two graphs. Experimental results demonstrate that our framework can achieve superior performance.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تلخيص استخراج الجملة تقصر وثيقة عن طريق اختيار الجمل للحصول على ملخص مع الحفاظ على محتوياتها المهمة.ومع ذلك، فإن إنشاء ملخص متماسك وغني مفيد صلب باستخدام ترميز مدرب مسبقا مدربا مسبقا لأنه لا يتم تدريبه صراحة على تمثيل معلومات الجمل في وثيقة.نقترح نمو
تم اعتماد الأساليب القائمة على الرسم البياني مؤخرا لتلخيص نص مبادرة.ومع ذلك، فإن الأساليب القائمة على الرسم البياني الموجودة فقط تنظر فقط في علاقات الكلمات أو معلومات الهيكل، والتي تهمل الارتباط بينهما.في وقت واحد التقاط علاقات الكلمة ومعلومات الهيكل
إن دمج مصادر المعرفة الخارجية بفعالية في المحادثات هي مشكلة طويلة الأمد في أبحاث الحوار مفتوح المجال. إن الأدبيات الموجودة على اختيار المعرفة المفتوحة للمجال محدود ويقتصر بعض الافتراضات الهشة على مصادر المعرفة لتبسيط المهمة الشاملة، مثل وجود عقوبة مع
في لغات parataxis مثل الصينية، يتم بناء معاني الكلمات باستخدام تكوينات كلمات محددة، والتي يمكن أن تساعد في إزالة حواس الكلمات.ومع ذلك، نادرا ما يتم استكشاف هذه المعرفة في أساليب Disambiguation Sense (WSD) السابقة.في هذه الورقة، نقترح نفايات المعرفة ب
يعد استخراج وتحليل خصائص المشي باستخدام سلسلة من الصور أحد أهم المجالات البحثية في وقتنا الحالي. وقد تحويل تركيز هذه البحوث إلى مجال رؤية الآلة كوسيلة لتحقيق نظام مشي سريع ودقيق، يمكن استخدامه كخطوة أولية في نظام تحليل مشي أكثر تطوراً يستخدم لأغراض إ