ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تلخيص سيناريو سينتاج محول باستخدام تمثيل التعلم المعزز مع معلومات الحوار

Transformer-based Screenplay Summarization Using Augmented Learning Representation with Dialogue Information

425   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

تلخيص ScreenPlay هي مهمة استخراج مشاهد إعلامية من سيناريو.يحتوي ScensingPlay على أحداث نقطة الدوران (TP) التي تغير اتجاه القصة وبالتالي تحديد هيكل القصة بشكل حاسم.وفقا لذلك، يمكن تعريف هذه المهمة باعتبارها مهمة تحديد TP.نقترح استخدام معلومات الحوار، وسمة واحدة من ScreenPlays، بدافع من العمل السابق الذي اكتشف أن TPS لها علاقة مع الحوارات التي تظهر في screenplays.لتعليم نموذج هذه الخصائص، نضيف ميزة حوار إلى إدارة الإدخال.علاوة على ذلك، في محاولة لتحسين الهندسة المعمارية النموذجية للدراسات السابقة، نحل محل LSTM مع محول.لاحظنا أن النموذج يمكن أن يحدد أفضل من TPS في سيناريو عن طريق استخدام معلومات الحوار وأن نموذج يعتمد المحولات تفوق النماذج المستندة إلى LSTM.



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

اقرأ أيضاً

بالنظر إلى أهمية بناء أسئلة حوار مرئي جيد (VD)، يدرس العديد من الباحثين موضوعا بموجب إعداد لعبة تخمين صورة Q-Bot-A-Bot، حيث يحتاج السائل إلى رفع سلسلة من الأسئلة لجمع معلومات غير معلنة صورة. على الرغم من التقدم المحرز في التعلم الإشراف (SL) وتعزيز ال تعزيز (RL)، فإن القضايا لا تزال موجودة. أولا، لا توفر الأساليب السابقة إرشادات صريحة وفعالة للمسائل لتوليد أسئلة ذات صلة وبصراحية. ثانيا، يتم إعاقة تأثير RL بواسطة مكون غير كفء، أي خيال، الذي يصنع تنبؤات الصور بناء على الحوار التي تم إنشاؤها وتعيين المكافآت وفقا لذلك. لتعزيز مسائل VD: 1) نقترح اسئلة محسنة للكيان (REEQ) التي تولد أسئلة تحت إشراف الكيانات ذات الصلة وتعلم استراتيجية الاستجواب القائمة على الكيان من الحوار البشرية؛ 2) نقترح خيال معدني قوي ويتم تحسينه ل VD خاصة. تظهر النتائج التجريبية على مجموعة بيانات V1.0 Visdial أن نهجنا يحقق أداء حديثة على كل من مهمة تخمين الصورة وتنوع السؤال. تتحقق الدراسة البشرية مزيدا من أن نموذجنا يولد أسئلة أكثر متعلقة بصريا ومفيدة ومتماسكة.
في هذه الورقة، ندرس تلخيص الجملة المبادرة.هناك ميزان معلومات أساسية يمكن أن تؤثر على جودة تلخيص الأخبار، والتي هي الكلمات الرئيسية للموضوع والهيكل المعرفي لنص الأخبار.علاوة على ذلك، فإن تشفير المعرفة الموجودة لديها أداء ضعيف في هيكل المعرفة بالقضاء ا لسريع.بالنظر إلى هذه، نقترح KAS، ومعرفة رواية وتحويل الكلمات الرئيسية المعزز بإطار تلخيص الجملة المبادرة.يتم استخدام Tri-Encoders لإدماج سياقات النص الأصلي وهيكل المعرفة وموضوع الكلمات الرئيسية في وقت واحد، مع بنية معرفة خطية خاصة.التقييمات التلقائية والبشرية تثبت أن KAS تحقق أفضل العروض.
فهم اللغة المنطوقة، عادة بما في ذلك اكتشاف النوايا وملء الفتحات، هو مكون أساسي لبناء نظام حوار منطوق. تظهر الأبحاث الحديثة نتائج واعدة من خلال التعلم المشترك بين هذين المهامتين بناء على حقيقة أن ملء الفتحة والكشف عن النوايا تشارك المعرفة الدلالية. عل اوة على ذلك، فإن آلية الاهتمام تعزز التعلم المشترك لتحقيق نتائج أحدث من الفن. ومع ذلك، فإن نماذج التعلم المشتركة الحالية تتجاهل الحقائق المهمة التالية: 1. لا يتم تتبع سياق فتحة طويلة الأجل بشكل فعال، وهو أمر حاسم لملء الفتحات المستقبلية. 2. يمكن أن تكون الفتحة وعلامات الكشف عن النية مجزية بشكل متبادل، ولكن التفاعل ثنائي الاتجاه بين ملء الفتحات والكشف عن النوايا لا يزال نادرا ما تم استكشافه. في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا لنموذج سياق فتحة طويلة الأجل واستخدام العلاقة الدلالية بالكامل بين الفتحات والمحالة. نعتمد شبكة الذاكرة ذات القيمة الرئيسية لنموذج سياق الفتحة ديناميكيا وتتبع علامات فتحة أكثر أهمية فك شفرة من قبل، والتي يتم تغذيتها بعد ذلك في وحدة فك التشفير الخاصة بنا للحصول على علامات الفتحة. علاوة على ذلك، يتم استخدام معلومات الذاكرة الدائرية لأداء الكشف عن النية، وتحسين المهام المتبادلة من خلال التحسين العالمي. تظهر التجارب على معيار ATIS و SHITS DataSets أن نموذجنا يحقق أداء حديثة وتفوق على طرق أخرى، خاصة بالنسبة لمهمة ملء الفتحة.
إن دمج قواعد المعرفة (KB) في أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام الواحد أمرا صعبا، لأنها تتطلب تمثيل كيان KB بشكل صحيح، وهو مرتبط بسياق KB وحالات الحوار. تمثل الأعمال الحالية الكيان مع إدراك جزء من سياق KB فقط، والذي يمكن أن يؤدي إلى تمثيل أقل فعالية بسب ب فقدان المعلومات، ويلفح سلبا من أجل تناسبي KB وتوليد الاستجابة. لمعالجة هذه المشكلة، نستكشف من السياق بالكامل عن تمثيل الكيان من خلال إدراك جميع الكيانات والحوار ذات الصلة ديناميكيا. لتحقيق ذلك، نقترح، نقترح إطار محول محول في الذاكرة المعززة بالذاكرة (المذنب)، والتي تعامل KB كسلسلة وتزايد قناع ذاكرة جديدة لفرض الكيان على التركيز فقط على كياناتها ذات الصلة وحوار التاريخ، مع تجنب الهاء من الكيانات غير ذات الصلة. من خلال تجارب واسعة، نوضح أن إطار المنزول لدينا يمكن أن يحقق أداء فائقا على حالة الآداب.
تكتسب المحادثات التي تلخيصها عبر النهج العصبية الجر أبحث في الآونة الأخيرة، ومع ذلك، لا تزال تحديا للحصول على حلول عملية. وتشمل أمثلة مثل هذه التحديات تبادل المعلومات غير منظم في الحوارات والتفاعلات غير الرسمية بين المتحدثين والتغيرات الديناميكية للم تكلمين كما يتطور الحوار. العديد من هذه التحديات تؤدي إلى روابط كوراسة المعقد. لذلك، في هذا العمل، يمكننا التحقيق في نهج مختلفة لإدماج معلومات Aquerfery بشكل صريح في نماذج تلخيص الحوار المبادرة العصبية لمعالجة التحديات المذكورة أعلاه. تظهر النتائج التجريبية أن النهج المقترحة تحقق من الأداء الحديثة، مما يعني أنه من المفيد استخدام معلومات Aquerence في تلخيص الحوار. توصي نتائج التقييم على صحة واقعية تشير إلى أن هذه النماذج المفيدة هي أفضل في تتبع تدفق المعلومات بين المحاورين وربط الوضع / الإجراءات الدقيقة مع المحاورين المقابلين وذكر الشخص.

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