يلقي هذه الدراسة الضوء على آثار Covid-19 في مجال معين من اللغويات الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية داخل الذكاء الاصطناعي.نحن نقدم دراسة مقطعية بشأن النوع الاجتماعي والمساهمة والخبرة التي تعتبر سنة دراسية واحدة (من أغسطس 2019 إلى 20 أغسطس) كعاموبئ في الوباء.يتم تضمين أغسطس مرتين لغرض مقارنة بين السنوية.في حين ارتفع الاتجاه في المنشورات مع الأزمة، فإن النتائج تظهر أن النسبة بين المنشورات النسائية والذكور انخفضت.هذا يساعد فقط على تقليل أهمية دور الإناث في المساهمات العلمية لللغويات الحاسوبية (أصبح الآن أقل بكثير من ذروة 0.24).يحتوي الوباء على تأثير سلبي بشكل خاص على إنتاج كبار الباحثات في المركز الأول للمؤلفين (أقصى عمل)، تليها الباحثون الصغار الإناث في المركز الأخير من المؤلفين (الإشراف أو العمل التعاوني).
This study sheds light on the effects of COVID-19 in the particular field of Computational Linguistics and Natural Language Processing within Artificial Intelligence. We provide an inter-sectional study on gender, contribution, and experience that considers one school year (from August 2019 to August 2020) as a pandemic year. August is included twice for the purpose of an inter-annual comparison. While the trend in publications increased with the crisis, the results show that the ratio between female and male publications decreased. This only helps to reduce the importance of the female role in the scientific contributions of computational linguistics (it is now far below its peak of 0.24). The pandemic has a particularly negative effect on the production of female senior researchers in the first position of authors (maximum work), followed by the female junior researchers in the last position of authors (supervision or collaborative work).
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تعد أنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في قلب العديد من أنظمة صنع القرار الآلي الحرجة التي تجعل توصيات حاسمة حول عالمنا في المستقبل.تم دراسة التحيز بين الجنسين في NLP جيدا باللغة الإنجليزية، لكنها كانت أقل دراستها بلغات أخرى.في هذه الورقة، تضم فريقا ب
يوفر تقطير المعرفة (KD) وسيلة طبيعية لتقليل الكمون واستخدام الذاكرة / الطاقة للنماذج المسبقة للأعياد الضخمة التي تأتي للسيطرة على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في السنوات الأخيرة. في حين أن العديد من المتغيرات المتطورة في خوارزميات KD قد اقترحت لتطبيقا
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
في هذه الورقة، نقترح تعريف وتعريفي من أنواع مختلفة من المحتوى النصي غير القياسي - يشار إليها عموما باسم الضوضاء "- في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). في حين أن معالجة البيانات المسبقة هي بلا شك مهم بلا شك في NLP، خاصة عند التعامل مع المحتوى الذي تم إنشا
في المنتديات عبر الإنترنت تركز على الصحة والرفاهية، يميل الأفراد إلى البحث عن الدعم الاجتماعي التالي وإعطاء الدعم العاطفي والإعلام. فهم تعبيرات هذه الدعم الاجتماعي في منتدى Covid - 19 عبر الإنترنت أمر مهم من أجل: (أ) المنتدى وأعضائه لتوفير النوع الصح