نقدم وكيل مخطط تفاعلي، وهو نظام تمكن المستخدمين من التلاعب مباشرة بالألوان باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية داخل بيئة برمجة تفاعلية.خرائط عامل التآمر اللغة لتغطية التحديثات.نحن صياغة هذه المشكلة كملكة حوار حوار موجهة نحو المهام القائمة على فتحة، والتي نتصبها بنموذج تسلسل إلى تسلسل.لا يزال هذا النموذج المتاخطط أثناء وجود أخطاء في معظم الحالات، مما يجعل الأخطاء، لذلك، يتيح النظام وضع ردود الفعل، حيث يتم تقديم المستخدم بقائمة من المؤامرات الأعلى، والتي يمكن للمستخدم اختيار المرغوبة.من هذا النوع من ردود الفعل، يمكننا بعد ذلك، من حيث المبدأ، يتعلم باستمرار وتحسين النظام.بالنظر إلى أن التآمر يستخدم على نطاق واسع عبر الحقول التي يحركها البيانات، فإننا نعتقد أن مظاهرةنا ستكون مصلحة لكل من الممارسين مثل علماء البيانات المحددين على نطاق واسع، والباحثين المهتمين بواجهات اللغة الطبيعية.
We present an interactive Plotting Agent, a system that enables users to directly manipulate plots using natural language instructions within an interactive programming environment. The Plotting Agent maps language to plot updates. We formulate this problem as a slot-based task-oriented dialog problem, which we tackle with a sequence-to-sequence model. This plotting model while accurate in most cases, still makes errors, therefore, the system allows a feedback mode, wherein the user is presented with a top-k list of plots, among which the user can pick the desired one. From this kind of feedback, we can then, in principle, continuously learn and improve the system. Given that plotting is widely used across data-driven fields, we believe our demonstration will be of interest to both practitioners such as data scientists broadly defined, and researchers interested in natural language interfaces.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تستكشف هذه المقالة إمكانية معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتمكين نموذج شرطة مركزة وأقل فعالية وأقل من المواجهة التي كانت تستهلك حتى الآن من الموارد لتنفيذ الحجم. الشرطة المنحى للمشاكل (البوب) هي استبدال محتمل، على الأقل جزئيا، بالنسبة للشرطة التقليدية
تصف هذه الورقة إدخال مجموعة الأبحاث سيناء في مهمة SMM4H الرئيسية على تحديد المهن والمهن في وسائل التواصل الاجتماعي ذات الصلة بالصحة.على وجه التحديد، شاركنا في المهمة 7A: Tweet تصنيف ثنائي لتحديد ما إذا كانت تغريدة تحتوي على تذوق من المهن أم لا، وكذلك
تشير الدراسات الحديثة إلى أن العديد من أنظمة NLP حساسة وعرضة للاضطرابات الصغيرة للمدخلات ولا تعميمها بشكل جيد عبر مجموعات البيانات المختلفة. هذا الافتقار إلى المتانة ينطبق على استخدام أنظمة NLP في تطبيقات العالم الحقيقي. يهدف هذا البرنامج التعليمي إل
هناك الآلاف من الأوراق حول معالجة اللغة الطبيعية واللغويات الحاسوبية، ولكن عدد قليل جدا من الكتب المدرسية.أصف الدافع والعملية لكتابة كتاب مدرسي في كلية حول معالجة اللغة الطبيعية، وتقديم المشورة والتشجيع للقراء الذين قد يهتمون بكتابة كتاب مدرسي خاص بهم.
من الصعب تصميم استراتيجيات تداول مربحة وعملية، حيث أن حركات أسعار الأسهم هي مؤشر استوكاستي للغاية، وتتأثر السوق بشدة بالبيانات الفوضوية عبر مصادر مثل الأخبار والوسائط الاجتماعية. تقترب NLP الحالية تعالج إلى حد كبير تنبؤ الأسهم كصنف أو مشكلة في الانحد