ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

الدقة التلقائية لنزاعات اسم النطاق

Automatic Resolution of Domain Name Disputes

218   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

نقدم المهمة الجديدة لحل النزاعات اسم النطاق (DNDR)، والذي يتنبأ بنتيجة عملية لحل النزاعات حول استحقاق قانوني لاسم النطاق.يحدد TheICann UDRP عملية تحكيم إلزامية للنزاع بين مالك العلامة التجارية وسجل اسم النطاق المتعلق باسم مجال كبير المستوى (GTLD) (GTLD) (واحد ينتهي في .com، .org، .NET، إلخ).يؤدي طبيعة المشكلة إلى مجموعة بيانات متحفة للغاية، والتي تنبع من القدرة على تسجيل اسم مجال مع سهولة شديدة، ومصروفات قليلة للغاية، ولا حاجة لإثبات استحقاقها.في هذه الورقة، نحن تصف ثيتاسك ومجموعة البيانات المرتبطة بها.ونحن نقدم أيضا نتائج مرجعية بناء على مجموعة من MOD-ELS، والتي تظهر أن خطوط الأساس البسيطة بشكل عام صعبة التغلب عليها بسبب توزيع البيانات المنحرفة، ولكن في حالة المستفتى المحددة التي قدمت استجابة، برت ضبط صقليقدم النموذج تحسينات كبيرة على نموذج فئة الأغلبية

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

اقرأ أيضاً

البيانات القوية وبأسعار معقولة في المجال هي أصل مرغوب فيه عند نقل المحللين الدلاليين المدربين إلى مجالات جديدة.نظرا لأن الأساليب السابقة لإنشاء مثل هذه البيانات نصف تلقائيا لا يمكن أن تتعامل مع تعقيد استفسارات SQL الواقعية، نقترح بناء استفسارات SQL ع بر أخذ العينات التي تعتمد على السياق، وقدم مفهوم الموضوع.جنبا إلى جنب مع طريقة البناء الخاصة بنا SQL، نقترح خط أنابيب رواية من إنشاء بيانات النصوص شبه التلقائي Text-to-sql تغطي مساحة واسعة من استعلامات SQL.نظهر أن مجموعة البيانات التي تم إنشاؤها قابلة للمقارنة مع شروح الخبراء على طول أبعاد متعددة، وهي قادرة على تحسين أداء نقل المجال لمحلل سوتا الدلالي.
ريبية المهمة، و الجديدة و التي تهدف إلى إيجاد حل للمنازعة الضريبية – التي تنشأ بين المكلف و الإدارة الضريبية في معرض تطبيق أحكام التشريع الضريبي – قبل وصولها إلى القضاء بهدف تخفيف العبء عن القضاء من خلال حلها من قبل اللجان الإدارية التي تم تشكيلها له ذا الغرض. و تتجلى أهم المحاور التي ستناقش في هذا البحث في ضرورة تحديد ماهية المنازعة الضريبية و التعرض لمفهومها، و خصائصها، و الأسباب التي تؤدي إلى نشوء المنازعة بين المكلف و الإدارة الضريبية، و من ثم نبين مفهوم الاعتراض، شروطه، و آثاره . و بعد ذلك نتطرق للبحث في اللجان الإدارية المختصة بالنظر في المنازعات الضريبية في المرحلة الإدارية من حيث تشكيلها، و تحديد آلية عملها، و قراراتها، وصولاً إلى أفضل الصيغ لحل المنازعات الضريبية التي تنشأ بين الإدارة و المكلف، و وضع الحلول المناسبة للمشاكل التي تواجه المكلف و الإدارة الضريبية في معرض اللجوء إلى الطريق الإداري لحل المنازعات التي تنشأ بينهما.
تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات مسؤولة متعددة الخيارات متعددة المدى (QA)، بناء على نصوص كتاب الخيال الكامل الطول. يتم صياغة الأسئلة كأسئلة متعددة الخيارات ذات 10 اتجاهين، حيث تتمثل المهمة في تحديد اسم الحرف الصحيح مع إعطاء وصف حرفي أو نائبا للعكس. يتم صياغة كل وصف حرف في النص الطبيعي وغالبا ما يحتوي على معلومات من عدة أقسام في جميع أنحاء الكتاب. نحن نقدم 20،000 سؤال تم إنشاؤه من 10،000 أوصاف مشروح يدويا من الشخصيات من 177 كتابا تحتوي على 152،917 كلمة في المتوسط. نحن نتطلع إلى الخطاب الحالي فيما يتعلق بتحيز DataSet والتسرب بواسطة إجراء مجهول بسيط، مما يتيح بدوره إمكانيات التحقيق المثيرة للاهتمام. أخيرا، نظهر أن خوارزميات الأساس المناسبة تؤدي بشكل سيء للغاية في هذه المهمة، مع حجم الكتاب نفسه مما يجعله غير تافهة لمحاولة حل ضمان الجودة القائم على المحولات. هذا يترك مجالا واسعا للتحسين في المستقبل، وتلميحات في الحاجة إلى نوع مختلف تماما من الحل.
في هذه الورقة، نقدم مصنف صاعقة صعبة عصرية عربية (MSA) الحديثة، والذي يتوقع صعوبة الجمل المتعلمين في اللغة باستخدام مستويات الكفاءة CEFR أو التصنيف الثنائي بصورة بسيطة أو معقدة.نحن نقارن استخدام تضمين الجملة من أنواع مختلفة (fastlext، mbert، xlm-r وال عربية-bert)، وكذلك ميزات اللغة التقليدية مثل علامات نقاط البيع وأشجار التبعية وعشرات قابلية القراءة وقوائم التردد لمتعلمي اللغة.تم تحقيق أفضل النتائج لدينا باستخدام Brited Berted Berted Bert.دقة تصنيف CEFR الخاص بنا ثلاثي الاتجاه هو F-1 من 0.80 و 0.75 للتصنيف باللغة العربية-Bert و XLM-R على التوالي و 0.71 ارتباط سبيرمان للانحدار.يصل مصنف صعوبةنا الثنائية إلى F-1 0.94 و F-1 0.98 للقراءة الدلالية للقرن.
عادة ما تعتبر التشفير العصبي للأسماء الطبية الحيوية قوية إذا تم استغلال التمثيلات بشكل فعال لمختلف مهام NLP المصب المختلفة. لتحقيق ذلك، تحتاج المشفر إلى نموذج الدلالات الطبية الحيوية خاصة بالمجال مع تنافس التطبيق العالمي للتطبيق العالمي للإشراف على ا لإشراف على الذات. ركز العمل السابق بشأن التمثيلات القوية على تعلم الفروق المنخفضة المستوى بين أسماء المفاهيم الطبية الحيوية المحبوبة. يمكن أيضا تجميع هذه المفاهيم الرخيصة هذه معا لتعكس التفرقات الدلالية عالية المستوى والأكثر إنشيا، مثل تجميع أسماء اللحام اللدغة والحمى التي تنقلها القراد معا بموجب وصف ثقب الجلد. لم يتم تأكيده من التجريبية حتى الآن أن التدريب على ترميز الأسماء الطبية الحيوية على التمييز الدقيق يؤدي تلقائيا إلى الترميز من أسفل إلى أسفل من هذه الدلالات ذات المستوى الأعلى. في هذه الورقة، نظير على أن هذا التأثير القاع موجودا، لكنه لا يزال محدودا نسبيا. كحل، نقترح نظام تدريب متعدد المهام القابل للتوسيع لترميز الاسم الطبي الطبيعي الذي يمكن أن يتعلم أيضا تمثيلات قوية باستخدام فصول دلالية عالية المستوى فقط. هذه التمثيلات يمكن أن تعميم كل من القمة المتابعة وكذلك من أعلى إلى أسفل بين مختلف التسلسلات الدلالية. علاوة على ذلك، نوضح كيف يمكن استخدامها خارج الصندوق لتحسين الكشف غير المدعوم من الارتفاع غير المرغوب فيها، مع الاحتفاظ بأداء قوي على مختلف معايير المرتبطة الدلالية.

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