نحن تصف أمين البرنامج النصي بمساعدة الماكينة (MASC)، وهو نظام للتأليف البرمجي التعاوني للآلة البشرية.تشمل البرامج النصية التي تم إنتاجها مع MASC (1) الأوصاف الإنجليزية للأحداث الفرعية التي تشمل حدث أكبر ومعقدة؛(2) أنواع الأحداث لكل من تلك الأحداث؛(3) سجل من الكيانات المتوقعة للمشاركة في أحداث فرعية متعددة؛و (4) التسلسل الزمني بين الأحداث الفرعية.MASC أتمتة أجزاء من عملية إنشاء البرنامج النصي مع اقتراحات لأنواع الأحداث، والروابط إلى Wikidata، والأحداث الفرعية التي قد نسيانها.نوضح كيف تكون هذه الأوتوماتية مفيدة لكاتب البرنامج النصي مع عدد قليل من البرامج النصية دراسة الحالة.
We describe Machine-Aided Script Curator (MASC), a system for human-machine collaborative script authoring. Scripts produced with MASC include (1) English descriptions of sub-events that comprise a larger, complex event; (2) event types for each of those events; (3) a record of entities expected to participate in multiple sub-events; and (4) temporal sequencing between the sub-events. MASC automates portions of the script creation process with suggestions for event types, links to Wikidata, and sub-events that may have been forgotten. We illustrate how these automations are useful to the script writer with a few case-study scripts.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
نفذنا نظام ترجمة آلات عصبية يستخدم علامات التسلسل التلقائي لتحسين جودة الترجمة.بدلا من التشغيل في أزواج الجملة غير المركبة، يستخدم نظامنا أنظمة العلامات المدربة مسبقا لإضافة ميزات لغوية إلى المصدر الجمل المستهدفة.تتعلم بنية العصبية المقترحة لدينا تضم
يتطلب نشر الترجمة الآلية الناجحة (MT) فهم ليس فقط الصفات الجوهرية لإخراج MT، مثل الطلاقة وكفاية، ولكن أيضا تصورات المستخدمين.يستجيب المستخدمون الذين لا يفهمون لغة المصدر إخراج MT بناء على تصورهم للحصول على احتمال أن يطابق معنى إخراج MT معنى النص المص
تعلم الترجمة الآلية العصبية متعددة اللغات (MNMT) ترجمة أزواج متعددة اللغات بنموذج واحد، يحتمل أن يحسن كل من الدقة وكفاءة الذاكرة للنماذج المنتشرة. ومع ذلك، فإن عدم اختلال البيانات الثقيلة بين اللغات يعوق النموذج من الأداء بشكل موحد عبر أزواج اللغة. ف
تم اقتراح العديد من المقاييس العصبية مقرا لها مؤخرا لتقييم جودة الترجمة الآلية. ومع ذلك، فإن كل منهم يلجأون إلى تقديرات نقطة، والتي توفر معلومات محدودة في مستوى القطاع. وهذا ما هو أسوأ لأنهم مدربون على الأحكام البشرية الصاخبة والتحازة والصحيحة، وغالب
عند بناء أنظمة الترجمة الآلات، يحتاج المرء في كثير من الأحيان إلى الاستفادة القصوى من مجموعات غير متجانسة من البيانات الموازية في التدريب، والتعامل مع المدخلات بقوة من المجالات غير المتوقعة في الاختبار.جذبت هذا السيناريو متعدد المجالات الكثير من العم