ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تكييف نظام طريقة برايل البرتغالية إلى دلالات رسمية

Adapting the Portuguese Braille System to Formal Semantics

465   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

نظرا لأن العمل الفيدرالي لريتشارد مونتاجي في السبعينيات، فقد تم استخدام الأدوات الرياضية والمنطق بنجاح لنموذج عدة جوانب لمعنى اللغة الطبيعية. ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يعانون من ضعف البصر يواصلون مواجهة صعوبات خطيرة في الوصول الكامل إلى هذا الصك الهام. تهدف ورقتنا إلى تقديم عمل جاري تنفيذ هدفه الرئيسي هو توفير طلاب وباحثين أعمى مع طريقة كافية للتعامل مع الموارد المختلفة المستخدمة في دلالات رسمية. على وجه الخصوص، نعتزم تكييف نظام برايل البرتغالي لاستيعاب الرموز والصغري الأكثر شيوعا المستخدمة في هذا النوع من النهج وتطوير إجراءات تتروية لتسهيل قدرتها على تكنولوجيا المعلومات. من خلال إجراء هذا إضفاء الطابع الرسمي على تشفير طريقة برايل (إما تقليدية وإلكترونية)، نأمل في مساعدة الأعمى على التعلم واستخدام هذه التدوين، من الضروري الحصول على فهم أفضل لعدد كبير من الممتلكات الدلالية المعروضة باللغة الطبيعية.

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

اقرأ أيضاً

خلال مرحلة التوصيل الدقيقة للتعلم، لا يزال المفردات المسبدة مسبقا دون تغيير، في حين يتم تحديث المعلمات النموذجية.المفردات الناتجة بناء على البيانات المحددة مسبقا هي فرعية نفسية للبيانات المصب عند وجود تناقض المجال.نقترح النظر في المفردات كمعلمة قابلة للتحسين، مما يسمح لنا بتحديث المفردات من خلال توسيعها مع المفردات المحددة للمجال بناء على إحصاء التكتيف.علاوة على ذلك، نحافظ على تضيير الكلمات المضافة من التجاوز إلى البيانات المصب عن طريق الاستفادة من المعرفة المستفادة من نموذج لغة مسبق مع مصطلح التنظيم.حققت طريقتنا تحسينات أداء ثابتة حول مجالات متنوعة (أي، العلوم الطبية الحيوية، علوم الكمبيوتر، الأخبار، والمراجعات).
توفر الدلالات الرسمية في تقليد مونتاجوفي صياغة معنى دقيقا، ولكن عادة دون نظرية رسمية من البراغماتية لمعايير السياق وحساستها لمعرفة الخلفية. وفي الوقت نفسه، تجعل النظريات الرسمية البراغماتية تنبؤات صريحة حول المعنى في السياق، ولكنها عموما دون دلالات ت ركيبية محددة جيدا. نقترح إطارا مشتركا للتفسير الدلالي والعملي للجمل في مواجهة المعرفة الاحتمالية. نحن نقوم بذلك (1) تمديد مخطط تفسير Montagovian لتوليد التوزيع عبر المعاني المحتملة، و (2) إنشاء خلفي لهذا التوزيع باستخدام متغير نماذج قانون الكلام الرشيد (RSA)، ولكن معمم على المقترحات التعسفية. يتم ربط هذه الجوانب من إطارنا معا من خلال تقييم الاستقصاء بموجب عدم اليقين الاحتمالي. نطبق نموذجنا على قرار أنشفورا وإظهار أنه يوفر تحيزات متوقعة بموجب افتراضات مناسبة حول توزيعات المعرفة المعجمية والعالمية. علاوة على ذلك، نلاحظ أن إخراج النموذج قوي للتغيرات في معاييرها داخل نطاقات معقولة.
تصف هذه الدراسة تطوير سؤال مجتمعي برتغالي يرد على معيار في مجال ميليتوس السكري باستخدام نهج إيصال الأسئلة المعترف به (RQE). بالنظر إلى سؤال الفرضية، يهدف RQE إلى استرداد أسئلة متشابهة دلالة الشكل، أجاب بالفعل على أرشفة. إننا نبني كوربا رئيسيا باللغة البرتغالية مع 785 زوجا بين أسئلة الفرضية وأرشفة الأسئلة الإجابة تميزت بأحكام الأهمية من قبل خبراء طبيين. استنادا إلى Corpus القياسي، فإننا نستفيد وتقييم العديد من نهج RQE تتراوح من أساليب استرجاع المعلومات التقليدية إلى نماذج اللغة الكبيرة المدربة مسبقا وتقنيات الفرقة باستخدام مناهج التعلم إلى رتبة. تظهر نتائجنا التجريبية أن الأسلوب الإشراف على المحولات المدربين مدربا بلغات متعددة ومهام متعددة (موسى) يتفوق على البدائل. تظهر نتائجنا أيضا أن فروع الأساليب (التراص) بالإضافة إلى طريقة استرجاع المعلومات (الضوء) التقليدية (BM25) يمكن أن تنتج نتائج تنافسية. أخيرا، من بين الاستراتيجيات التي تم اختبارها، فإن أولئك الذين يستغلون سوى السؤال (وليس الإجابة)، وتقديم أفضل مفاضلة كفاءة الفعالية. الرمز متاح علنا.
ألقى النمو الأسي للإنترنت والوسائط الاجتماعية في العقد الماضي الطريق إلى زيادة نشر المعلومات الخاطئة أو المضللة. منذ الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعام 2016، أصبحت مصطلح أخبار وهمية "أصبحت شعبية متزايدة وقد تلقت هذه الظاهرة اهتماما أكبر. في السنوات ا لماضية، تم إنشاء العديد من وكالات فحص الحقائق، ولكن بسبب عدد كبير من الوظائف اليومية على وسائل التواصل الاجتماعي، والفحص اليدوي غير كاف. حاليا، هناك حاجة ملحة لأدوات الكشف عن الأخبار التلقائي، إما لمساعدة قوائم الداما اليدوية أو التشغيل كأدوات قائمة بذاتها. هناك العديد من المشاريع جارية حول هذا الموضوع، لكن معظمهم يركزون على اللغة الإنجليزية. تناقش ورقة البحث في البحث هذه توظيف أساليب التعلم العميق، وتطوير أداة، للكشف عن الأخبار الخاطئة باللغة البرتغالية. كخطوة أولى، سنقوم بمقارنة الهيغات الراسخة التي تم اختبارها بلغات أخرى وتحليل أدائها على بياناتنا البرتغالية. بناء على النتائج الأولية لهذه المصنفات، يجب أن نختار نموذجا للتعلم العميق أو الجمع بين العديد من نماذج التعلم العميق التي تعاني من وعد لتعزيز أداء نظام الكشف عن الأخبار المزيف.
الألعاب القائمة على النص محاكاة العالمين والتفاعل مع اللاعبين باستخدام اللغة الطبيعية. لقد استخدمها العمل الحديث كخطأ في وكلاء فهم اللغة المستقلة، مع وجود الدافع هو فهم معاني الكلمات أو الدلالات هو مكون رئيسي في كيفية فهم البشر والسبب والتصرف في هذه العوالم. ومع ذلك، لا يزال غير واضح إلى أي مدى يستخدم الوكلاء الاصطناعي الفهم الدلالي للنص. تحقيقا لهذه الغاية، نقوم بإجراء تجارب لتقليل كمية المعلومات الدلالية المتاحة لعامل التعلم. من المستغرب أن نجد أن الوكيل قادر على تحقيق درجات عالية حتى في الغياب التام للدليل اللغوي، مما يشير إلى أن الإعداد التجريبي الشهير حاليا قد تكون مصممة بشكل سيء لفهم واستفادة من نصوص اللعبة. لعلاج هذا النقص، نقترح فك تشفير ديناميات عكسية لتنظيم مساحة التمثيل وتشجيع الاستكشاف، مما يدل على تحسين الأداء في العديد من الألعاب بما في ذلك زورق الأول - نناقش الآثار المترتبة على نتائجنا لتصميم وكلاء في المستقبل مع فهم دلالي أقوى.

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