ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

وجعة متعددة اللغات من استبيانات الاستبيان واجهة الاستعلام

The Multilingual Corpus of Survey Questionnaires Query Interface

312   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

أدى فجر العصر الرقمي إلى زيادة متطلبات موارد البحوث الرقمية، والتي يجب معالجتها بسرعة ومعالجتها بواسطة أجهزة الكمبيوتر.نظرا لكمية البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة عملية الرقمنة هذه، أصبح تصميم الأدوات التي تمكن تحليل وإدارة البيانات والبيانات الوصفية موضوعا ذا صلة.في هذا السياق، يساهم الكائنات متعددة اللغات من استبيانات المسح (MCSQ) في إنشاء وتوزيع البيانات للعلوم والإعلان الاجتماعي (SSH) بعد مبادئ عادلة (غير قابلة للتحقيق، غير قابلة للوصول، قابل للتشغيل القابلة لإعادة الاستخدام)، وتوفر وظائف للمستخدمين النهائيينلا يعرف ذلك البرمجة من خلال واجهة سهلة الاستخدام.بمجرد تطبيق المرشحات المرغوبة في واجهة الرسم، يمكن للمستخدمين إنشاء موارد لغوية لمناطق البحث والترجمة، مثل ذكريات الترجمة، وبالتالي تسهيل الوصول إلى البيانات واستخدامها.



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

اقرأ أيضاً

نقدم أول كائن مشروح للتحليل متعدد اللغات من البنات غير العادلة المحتملة في شروط الخدمة عبر الإنترنت.تشتمل مجموعة البيانات على ما مجموعه 100 عقد، تم الحصول عليها من 25 وثيقة مشروح في أربع لغات مختلفة: الإنجليزية والألمانية والإيطالية والبولندية.لكل عق د، يتم تفاح البنود غير العادلة للمستهلك، لتسع فئات غير ظلم مختلفة.نظهر كيف يمكن استخدام تقنية الإسقاط التوضيحي بسيطة ولكنها فعالة استنادا إلى مدماج الجملة لإجراء التعليقات التوضيحية تلقائيا عبر اللغات.
في هذه الورقة، نقدم العمل في التقدم الذي يهدف إلى تطوير مجموعة بيانات جديدة للصورة مع كائنات مشروح. تتكون Corpus Image متعددة اللغات من طبولوجيا الكائنات المرئية (بناء على WordNet) ومجموعة من الصور ذات الصلة بشكل موضوعي المشروح مع أقنعة تجزئة وفئات ا لكائنات. حددنا 277 فصولا مهيمنة و 1،037 فصالا من الوالدين والسماء، وتجميعها إلى 10 مجالات مواضيعية مثل الرياضة والطب والتعليم والغذاء والأمن، وما إلى ذلك بالنسبة للفصول المختارة يتم إجراء بحث على شبكة الإنترنت واسعة النطاق من أجل ترجمة مجموعة كبيرة من الصور ذات حقوق الطبع والنشر عالية الجودة. إن تركيز الورق هو بروتوكول التوضيح الذي أنشأناه لتسهيل عملية التوضيحية: ontology للأشياء المرئية والاتفاقيات للاطلاع على الصورة وتجزئة الكائنات. تم تصميم DataSet لكل من تصنيف الصور والكشف عن الكائن والتجزئة الدلالي. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تزويد التعليقات التوضيحية للكائن بأوصاف متعددة اللغات باستخدام Wordnets المتاحة بحرية.
تتيح أقسام التعليقات للمستخدمين مشاركة تجاربهم الشخصية، ومناقش آراء مختلفة وتشكيلها، وبناء مجتمعات خارج المحادثات العضوية.ومع ذلك، فإن العديد من أقسام التعليقات تقدم ترتيب زمني لجميع المستخدمين.في هذه الورقة، أقوم بمناقشة نهج التخصيص في أقسام التعليق بناء على أهداف مختلفة لرفاعة غرف الأخبار والباحثين.أقترح تصاميم الخوارزميات والواجهة عند تخصيص عرض التعليقات بناء على أهداف مختلفة بما في ذلك الأهمية والتنوع والتعليم / المعلومات الأساسية.اشرح كيف يمكن أن تساعد الشفافية والتحكم في المستخدم ونوع التعليق المستخدمين في الاستفادة من تجربة التتفاعل الشخصية.
تكتسب نماذج اللغة المحددة مسبقا بسرعة شعبية بسرعة في أنظمة NLP للغات غير الإنجليزية.تتميز معظم هذه النماذج بخطوة أخذ عينات مهمة مهمة في عملية تتراكم بيانات التدريب بلغات مختلفة، للتأكد من أن الإشارة من لغات الموارد الأفضل لا تغرق منها أكثر الموارد.في هذه الدراسة، ندرب العديد من النماذج اللغوية المتكررة متعددة اللغات، بناء على بنية ELMO، وتحليل تأثير نسب حجم Corpus المتغير على الأداء المصب، بالإضافة إلى اختلاف الأداء بين نماذج أحادية الألوان لكل لغة، ونماذج لغة متعددة اللغات الأوسعوبعدكجزء من هذا الجهد، نجعل هذه النماذج المدربة المتاحة للاستخدام العام.
في تطوير نظام لإجواب الأسئلة عبر الإنترنت للنطاقات الطبية، تلعب نماذج الاستدلال باللغة الطبيعية (NLI) دورا رئيسيا في مطابقة الأسئلة والكشف عن النية.ومع ذلك، ما هي النماذج هي الأفضل لمجموعات البيانات لدينا؟اختيار أو ضبط نموذج يدويا هو تستغرق وقتا طويل ا.وبالتالي، نقوم بتجربة تحسين هياكل النموذج تلقائيا على المهمة في متناول اليد عبر بحث العمارة العصبية (NAS).أولا، نقوم بصياغة مساحة بحث عن الهندسة المعمارية الجديدة تعتمد على أدب NAS السابق، ودعم النمذجة الانتباه عبر الجملة (Cross-Attn).ثانيا، نقترح تعديل طريقة ENAS لتسريع وتحقيق الاستقرار في نتائج البحث.نقوم بإجراء تجارب واسعة النطاق على مهامنا NLI الطبية.تظهر النتائج أن نظامنا يمكن أن يتفوق بسهولة على نماذج الأساس الكلاسيكية.نقارن أساليب NAS المختلفة وإظهار نهجنا يوفر أفضل النتائج.

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