ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

الاستفادة من أوصاف الفتحة لحضور حوار النطاق الصفر

Leveraging Slot Descriptions for Zero-Shot Cross-Domain Dialogue StateTracking

519   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

تمكننا تتبع حالة الحوار عبر المجال الصفرية (DST) من التعامل مع المجالات غير المرئية دون حساب جمع البيانات داخل المجال.في هذه الورقة، نقترح وصفات فتحة معززة النهج الإداري المعزز ل DST الصفرية عبر DST.على وجه التحديد، يقوم نموذجنا أولا بتشميز سياق الحوار وفتحة مع ترميز من يقارب الذات المدرب مسبقا، ويولد قيمة فتحة بطريقة تراجع تلقائي.بالإضافة إلى ذلك، ندمج نوع الفتحات الوصف المستنيرة التي تلتقط المعلومات المشتركة من فتحات مختلفة لتسهيل نقل المعرفة عبر المجال.توضح النتائج التجريبية على MultiWoz أن طرازنا يحسن بشكل كبير من نتائج أحدث النتائج الموجودة في إعداد المجال المتقاطع Zero-Shot.



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

اقرأ أيضاً

تعلم أنظمة الحوار الموجهة نحو المهمة الحديثة نموذجا من الحوارات المشروح، وتحول هذه الحوارات بدورها يتم جمعها وتفاحها بحيث تكون متسقة مع معرفة مجال معينة. ومع ذلك، في السيناريوهات الحقيقية، تخضع معارف المجال للتغييرات المتكررة، وقد تصبح حوارات التدريب الأولي قد تصبح عفا عليها الزمن، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في الأداء النموذجي. في هذه الورقة، نحقق في العلاقة بين الحوارات التدريبية ومعرفة المجال، واقتراح تكيف مجال الحوار، وهي منهجية تهدف إلى تكييف حوارات التدريب الأولي للتغييرات تدخلت في معرفة المجال. نحن نركز على تغييرات قيمة الفتحة (على سبيل المثال، عندما تتوفر قيم فتحة جديدة لوصف كيانات المجال) وتحديد إعداد تجريبي لتتكيف مع نطاق الحوار. أولا، نوضح أن النماذج الحالية للحالة لتتبع حالة الحوار لا تزال قوية تقريبا للتغيرات ذات قيمة الفتحة لمعرفة المجال. بعد ذلك، نقارن استراتيجيات مختلفة التكيف عن نطاق التكيف، مما يدل على أن التقنيات البسيطة فعالة لتقليل الفجوة بين حوارات التدريب ومعرفة المجال.
حققت نماذج متعددة اللغات المدربة مسبقا أداء ملحوظا على تعلم التحويل عبر اللغات.تم تدريب بعض النماذج متعددة اللغات مثل Mbert، مدربة مسبقا على Corpora غير المسبق، وبالتالي لا يمكن تضمين تضمينات لغات مختلفة في النماذج بشكل جيد للغاية.في هذه الورقة، نهدف إلى تحسين أداء نقل اللغات المتبادل الصفر عن طريق اقتراح مهمة تدريبية مسبقا تسمى نموذج محاذاة Word-Exchange (Weal)، والذي يستخدم معلومات المحاذاة الإحصائية كمعرفة مسبقة لتوجيه الكلمة عبر اللغاتتنبؤ.نحن نقيم نموذجنا في مهمة مهام الفهم لقراءة الجهاز متعدد اللغات ومهمة واجهة اللغة الطبيعية XNLI.تظهر النتائج أن Weam يمكن أن يحسن بشكل كبير من الأداء الصفر بالرصاص.
إلى جانب توفر مجموعات بيانات واسعة النطاق، مكنت هياكل التعلم العميق التقدم السريع في مهمة الإجابة على السؤال.ومع ذلك، فإن معظم مجموعات البيانات هذه باللغة الإنجليزية، وأدائيات النماذج متعددة اللغات الحديثة أقل بكثير عند تقييمها على البيانات غير الإنج ليزية.نظرا لتكاليف جمع البيانات العالية، فهي ليست واقعية للحصول على بيانات مشروحة لكل لغة رغبة واحدة لدعمها.نقترح طريقة لتحسين السؤال المتبادل الإجابة على الأداء دون الحاجة إلى بيانات مشروح إضافية، واستفادة نماذج توليد السؤال لإنتاج عينات اصطناعية في أزياء متصلة.نظهر أن الطريقة المقترحة تتيح التوفيق بشكل كبير على خطوط الأساس المدربين على بيانات اللغة الإنجليزية فقط.نبلغ عن أحدث طرف جديد في أربع مجموعات بيانات: MLQA و Xquad و Squad-It و PIAF (FR).
تكييف ترتيب الكلمات من لغة واحدة إلى أخرى هو مشكلة رئيسية في التنبؤ المنظم عبر اللغات.تشفير الجملة الحالية (على سبيل المثال، RNN، محول مع تضيير الموقف) هي عادة ترتيب الكلمة الحساسة.حتى مع وجود تمثيلات نموذج موحدة (MUSE، MBERT)، قد تؤذي تناقضات ترتيب الكلمات التكيف مع النماذج.في هذه الورقة، نبني نماذج التنبؤ الهيكلية بمدخلات كيس من الكلمات، وإدخال وحدة إعادة ترتيب جديدة لتنظيم الكلمات بعد ترتيب لغة المصدر، والذي يتعلم استراتيجيات إعادة ترتيب محددة المهام من نموذج تنبئ النظام للأغراض العامة.تظهر التجارب على تحليل التبعية المتبادلة الصفرية وعلامات نقاط البيع، والعلامات المورفولوجية أن طرازنا يمكن أن يحسن بشكل كبير من أداء اللغات المستهدفة، وخاصة لغات بعيدة عن اللغة المصدر.
نماذج اللغة واسعة النطاق مثل GPT-3 هي متعلمين بقلة قليلة، مما يتيح لهم السيطرة عليها عبر مطالبات النص الطبيعي. أبلغ الدراسات الحديثة أن التصنيف المباشر الفوري يزيل الحاجة إلى ضبط الدقيقة ولكن يفتقر إلى إمكانية التوسع للبيانات والاستدلال. تقترح هذه ال ورقة تقنية تكبير بيانات جديدة ترفع نماذج لغة واسعة النطاق لتوليد عينات نصية واقعية من مزيج من العينات الحقيقية. نقترح أيضا استخدام الملصقات الناعمة المتوقعة من النماذج اللغوية، وتقطير المعرفة بفعالية من نماذج اللغة واسعة النطاق وإنشاء اضطرابات نصية في وقت واحد. نقوم بإجراء تجارب تكبير البيانات على مهام التصنيف المتنوعة وإظهار أن طريقتنا تتفوق بشكل كبير على أساليب تكبير النص الحالية. نقوم أيضا بإجراء تجارب في معيارنا المقترح حديثا لإظهار أن تأثير تكبير لا يعزى فقط إلى الحفظ. مزيد من دراسات الاجتثاث والتحليل النوعي توفر المزيد من الأفكار في نهجنا.

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