ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

CoderoMor: مجموعة بيانات جديدة لدراسات التشكل غير الانتهاء من السويدية

CoDeRooMor: A new dataset for non-inflectional morphology studies of Swedish

306   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

تقدم الورقة موردا جديدا ورمائيا، لدراسة مورفولوجيا تكوين الكلمة السويدية الحديثة.تم تقسيم ما يقرب من 16.000 مادة معجمية في المورد بشكل يدويا إلى مورفيمز تشكيل Word، ومسمى لفئاتها، مثل البادئات والمعقاص والجذور، وما إلى ذلك آليات تكوين كلمة، مثل الاشتقاق والمضاعف قد ارتبطت بكل عنصرفي القائمة.توضح المقالة اختيار العناصر التوضيحي اليدوي ومبادئ التوضيحية، والتقارير المتعلقة بموثوقية التوضيحية اليدوية، ويعرض الأدوات والموارد وبعض الإحصاءات الأولى.بالنظر إلى طبيعة الموارد الخاصة بالموارد، من الممكن استخدامه للدراسات التجريبية وكذلك تطوير خوارزميات مدركة في مجال اللغويسيا تجزئة مورفيم ووضع العلامات (نهج الكلمات الفرعية الإحصائية CF).سيتم توفير المورد بحرية متاحة.

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

اقرأ أيضاً

يمكن أن تساعد ردود الفعل التصحيحية التلقائية التلقائي على تعلم اللغة من خلفيات مختلفة اكتساب لغة جديدة بشكل أفضل.تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات متعلمة باللغة الإنجليزية التي يرافقها أخطاء المتعلمين معلومات حول مصادر الأخطاء المحتملة.تحتوي مجموعة البيا نات هذه على خطأ مشروح يدويا أسباب أخطاء كتابة المتعلم.هذه تسبب ربط أخطاء المتعلم بالهياكل من لغاتهم الأولى، عندما تتباعد القواعد باللغة الإنجليزية وفي اللغة الأولى.ستمكن هذه البيانات البيانات الجديدة من استحواذ الباحثين الاستحواذين باللغة الثانية على تحليل كمية كبيرة من أخطاء المتعلمين المرتبطة بنقل اللغة من اللغة الأولى من المتعلمين.يمكن أيضا تطبيق DataSet أيضا في تخصيص أنظمة تصحيح الأخطاء النحوية وفقا للغة الأولى للمتعلمين وفي تقديم ملاحظات مستنيرة عن طريق الخطأ.
سنلقاشر 17000 وظيفة SNS مع كل من الكثافة العاطفية الشخصية للكاتب وهدف القارئ واحد لبناء مجموعة بيانات تحليل العاطفة اليابانية.في هذه الدراسة، نستكشف الفرق بين الكثافة العاطفية للكاتب والقراء مع هذه البيانات.وجدنا أن القارئ لا يمكن أن يكتشف تماما عواط ف الكاتب، وخاصة الغضب والثقة.بالإضافة إلى ذلك، تظهر النتائج التجريبية في تقدير الشدة العاطفية أنه من الصعب تقدير الملصقات الشخصية للكاتب من القراء.الفجوة الكبيرة بين المشاعر الذاتية والموضوعية تعني تعقيد التعيين من منشور إلى شدة العاطفة الذاتية، والتي تؤدي أيضا إلى أداء أقل مع نماذج تعلم الآلة.
تشبه مهمة تبسيط نص الوثيقة على مستوى المستندات إلى صعوبة تقليل التعقيد الإضافي.نقدم مجموعة بيانات مجمعة حديثا من النصوص الألمانية، التي تم جمعها من مجلة Swiss News 20 Minuten (20 دقيقة) والتي تتكون من مقالات كاملة مقررة مع ملخصات مبسطة.علاوة على ذلك، نقدم تجارب على تبسيط النص التلقائي مع MBART MBART متعددة اللغات المسبدة مسبقا ونسخة معدلة منها أكثر صديقة للذاكرة، باستخدام كل من مجموعة البيانات الجديدة والتبسيط الموجودة Corpora.تتيح لنا تعديلات MBArt التدريب بتكلفة أقل في الذاكرة دون فقدان الكثير من الخسارة في الأداء، في الواقع، فإن MBART أصغر يحسن حتى النموذج القياسي في إعداد مع مستويات تبسيط متعددة.
نقدم مجموعة اختبار Swewinogender، مجموعة بيانات تشخيصية لقياس التحيز بين الجنسين في دقة Aquerence.وهي على غرارها بعد المعيار الإنجليزي الإنجليزي، ويتم إصدارها مع إحصاءات مرجعية بشأن توزيع الرجال والنساء بين المهن والشكام بين الجنسين والاحتلال في مواد الشمال الحديثة.تناقش الورقة تصميم وإنشاء مجموعة البيانات، ويعرض تحقيقا صغيرا في الإحصاءات التكميلية.
في اللغة الرومانية، هناك بعض الموارد لفهم النص التلقائي، ولكن بالنسبة للكشف عن المشاعر، لا يوجد أساس معجم، لا يوجد شيء. لتغطية هذه الفجوة، استخراجت بيانات من Twitter وإنشاء بيانات DataSet الأولى التي تحتوي على تغريدات مشروحة مع خمسة أنواع من العواطف: الفرح والخوف والحزن والغضب والمحايد، بقصد استخدام مهام التعدين وتحليل الرأي. في هذه المقالة، نقدم بعض ميزات مجموعة بياناتنا الجديدة، وخلق معيارا لتحقيق أول نموذج لتعلم الآلات الإشراف للكشف عن المشاعر التلقائية في النصوص القصيرة الرومانية. نحقق في أداء أربع نماذج تعلم الآلة الكلاسيكية: بايس ساذجة متعددة الأثر، الانحدار اللوجستي، تصنيف ناقلات الدعم وتصنيف ناقلات الدعم الخطي. نحن نحقق أيضا في المزيد من الأساليب الحديثة مثل FastText، والتي تستخدم معلومات الكلمات الفرعية. أخيرا، نحن نغلق برت الرومانية لتصنيف النص وإظهار تجاربنا أن النموذج القائم على بيرت لديه أفضل أداء لمهمة الكشف عن العاطفة من التغريدات الرومانية. الكلمات المفتاحية: الكشف عن العاطفة، تويتر، الرومانية، التعلم الآلي الإشراف

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