ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تتبع التغيير الدلالي في مجموعات مدرج لغات اللغة الإنجليزية والرومانسية

Tracking Semantic Change in Cognate Sets for English and Romance Languages

296   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

الاختلاف الدلالي بلغات ذات صلة هو مصدر قلق رئيسي لللغويات التاريخية.نحن نحقق في التحقيق اللغوي في الاختلاف الدلالي من أزواج المعروفة باللغات الإنجليزية والرومانسية، عن طريق تدمير Word.تحقيقا لهذه الغاية، نقدم مجموعة بيانات جديدة من الإدراك في جميع أزواج تلك اللغات.نحن نصف أنواع الأخطاء التي حدثت خلال عملية تحديد المعرفة الآلية وتصحيحها يدويا.بالإضافة إلى ذلك، نسمي أن نملصق اللغة الإنجليزية وفقا لالئصال الخاصة بهم، وفصلها إلى مجموعتين: القروض القديمة والقروض الأخيرة.في هذه البيانات المنوية، نقوم بتحليل خصائص Word مثل التردد والبولزيمي، وتوزيع درجات التشابه بين مجموعات مختلفة بلغات مختلفة.نحدد تلقائيا مجموعات مختلفة من الإنجليز، وضع اتجاه جديد للبحث في cognates، والقروض وتحليل الأصدقاء الخاطئين في لغات ذات صلة.

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

اقرأ أيضاً

يمكن أن تلعب الموارد الحسابية مثل سورانيا المشروح الدولى دورا مهما في تمكين المتحدثين لغات الأقليات الأصلية للمشاركة في الحكومة والتعليم ومجالات الحياة العامة في لغتهم العامة.ومع ذلك، فإن العديد من اللغات - بشكل رئيسي أولئك الذين لديهم سكان متكلمون أ صليين صغار ودون تقاليد مكتوبة - ليس لديهم دعما رقميا.عقبة واحدة في إنشاء هذه الموارد هي أنه بالنسبة للعديد من اللغات، سيكون عدد قليل من المتحدثين قادرين على تسجيل النصوص - وهي مهمة تتطلب محو الأمية وبعض التدريب اللغوي - وأن وقت هؤلاء الخبراء عادة ما يكون في ارتفاع الطلب على أعمال تخطيط اللغة.تقوم هذه الورقة بتقييم ما إذا كانت غير مكبرات الصوت المدربة في لغة أصلية يمكن أن تؤدي إشعالا دلاليين باستخدام عروض توضيحي موحدة، مما يسمح بإنشاء مواد حسابية دون إيصال المزيد من الضغط على موارد المجتمع.
اقترحت الدراسات النفسية تتبع العين أن التماسك الدلالي في السياق والتنبؤية تؤثر على معالجة اللغة خلال نشاط القراءة.في هذه الدراسة، يمكننا التحقيق في الارتباط بين أوجه التشابه الجيبيني المحسوب مع نماذج تضمين كلمة (كلا من البيانات الثابتة والسياقية) وبي انات تتبع العين من اثنين من القراءة الطبيعية.درسنا أيضا ارتباطات الدرجات المفاجئة المحسوبة بثلاث نماذج لغة حديثة.تظهر نتائجنا ارتباطا قويا للدرجات المحسوبة مع بيرت والقفازات، مما يشير إلى أن التشابه يمكن أن تلعب دورا مهما في أوقات القراءة النمذجة.
تهدف التحليل الدلالي القائم على الرسم البياني إلى تمثيل معنى نصي من خلال الرسوم البيانية الموجهة. باعتبارها واحدة من أكثر تمثيلات المعنى الواعدة في مجال الأغراض العامة، اكتسبت هذه الهياكل وتحليلها زخما فائدة كبير خلال السنوات الأخيرة، مع اقتراح عدة ش كليات متنوعة. ومع ذلك، بسبب هذا التجانس للغاية، ركز معظم الجهود البحثية بشكل أساسي على الحلول الخاصة بإشعاج معين. في هذا العمل، بدلا من ذلك، نقوم بإعادة صياغة التحليل الدلالي نحو شكليات متعددة لأن الترجمة الآلية العصبية متعددة اللغات (MNMT)، واقتراح SGL، وهي عبارة عن هندسة SCL، وهي عبارة عن مورد SEQ2SEQ متعدد الاستخدامات تدربت بهدف MNMT. مدعومة بالعديد من التجارب، نظير على أن هذا الإطار فعال بالفعل بمجرد تعزيز إجراءات التعلم مع شركة فورانيا المتوازية الكبيرة القادمة من الترجمة الآلية: نحن نبلغ عن عروض تنافسية على تحليل AMR و UCCA، خاصة بمجرد إقرانها مع الهندسة المعمارية المدربة مسبقا. علاوة على ذلك، نجد أن النماذج المدربة تحت مقياس التكوين جيدا بشكل ملحوظ إلى مهام مثل تحليل AMR عبر اللغات: تفوق SGL على جميع منافسها الهامش الكبير دون رؤية أمثلة غير الإنجليزية غير الإنجليزية في وقت التدريب في وقت التدريب، وبمجرد هذه الأمثلة يتم تضمين أيضا، يحدد حالة غير مسبوقة من الفن في هذه المهمة. نطلق سردنا ونماذجنا لأغراض البحث في https://github.com/sapienzanlp/sgl.
تقدير أنظمة التشابه الدلالي النصي (STS) درجة تشابه معنى بين جملتين.تقدر أنظمة STS عبر اللغات درجة تشابه معنى بين جملتين، كل منها بلغة مختلفة.عادة ما تستخدم الخوارزميات الحديثة عادة نهجا بالغضب بشدة، يصعب استخدامه لغات ضعف الموارد.ومع ذلك، يحتاج أي نه ج للحصول على بيانات التقييم لتأكيد النتائج.من أجل تبسيط عملية التقييم لغات ضعف الموارد (من حيث مجموعات بيانات تقييم STS)، نقدم مجموعات بيانات جديدة ل STS عبر اللغات والأحمر غير المباشر لغات دون بيانات التقييم هذه.نقدم أيضا نتائج العديد من الطرق الحديثة على هذه البيانات التي يمكن استخدامها كأساس للحصول على مزيد من البحث.نعتقد أن هذه المقالة لن تمد فقط أبحاث STS الحالية فقط إلى لغات أخرى، ولكنها ستشجع أيضا المنافسة على هذه بيانات التقييم الجديدة.
نقدم مجموعة بيانات تغيير دلالية معجمية مشروحة يدويا للروسية: رشيفتيفال.يتم ضمان حداثةها من خلال مجموعة واحدة من الكلمات المستهدفة المشروحة لتحولاتهم الدلالية DIACHRONIC عبر ثلاث فترات زمنية، بينما استخدم العمل السابق فترات زمنية فقط أو مجموعات مختلفة من الكلمات المستهدفة.تصف الورقة الإجراءات التركيبة والشروحية الخاصة ب DataSet.بالإضافة إلى ذلك، يظهر كيف يسمح الطبيعة الثلاثية ل Rushifteval لتتبع مسارات DIAChronic محددة: تم تغييرها في فترة زمنية معينة ومستقرة بعد ذلك "أو كانت تتغير طوال الفترات الزمنية.استنادا إلى تحليل التقديمات إلى المهمة المشتركة الأخيرة بشأن اكتشاف التغيير الدلالي الروسي، فإننا نجيد أن تحديد هذه المسارات بشكل صحيح يمكن أن تكون مهمة فرعية مثيرة للاهتمام نفسها.

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