ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

آلة القراءة: إطار متعدد الاستخدامات لدراسة استراتيجيات تحليل تدريجية

The Reading Machine: A Versatile Framework for Studying Incremental Parsing Strategies

196   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

آلة القراءة، هي إطار القراءة، إطار تحليل يأخذ نصا مؤيدا للنص الخام وإجراء ستة مهام NLP القياسية: Tokenization، وضع العلامات على نقاط البيع، التحليل المورفولوجي، الليمات، تحليل التبعية وتجزئة الجملة.تم تصميمه عند التحليل القائم على الانتقال، ويسمح بتنفيذ عدد كبير من تكوينات التحليل، من بينها واحدة تدريجية تماما.يتم تقديم ثلاث دراسات حالة لتسليط الضوء على براعة الإطار.أول واحد يستكشف ما إذا كان المحلل التدريجي قادر على مراعاة التبعيات من أعلى إلى أسفل (أي تأثير القرارات ذات المستوى العالي على المستوى المنخفض)، فإن الثانية تقارن عروض بنية تدريجية وخط الأنابيب والكميات الثالثةتأثير السياق الصحيح على التنبؤات التي أدلى بها محلل تدريجي.

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

اقرأ أيضاً

نقترح إطارا عاما للترجمة الآلية المتزامنة.تستخدم النهج التقليدية عددا ثابتا من الكلمات المصدر لترجمة أو تعلم السياسات الديناميكية لعدد الكلمات المصدر عن طريق التعلم التعزيز.نحن هنا صياغة ترجمة متزامنة كمشكلة تعلم التسلسل الهيكلية إلى التسلسل.يتم تقدي م متغير كامن إلى نموذج قراءة أو ترجمة الإجراءات في كل خطوة زمنية، ثم يتم دمجها بعد ذلك للنظر في جميع سياسات الترجمة الممكنة.يستخدم POISSON RE-PLISTIONSED قبل تنظيم السياسات التي تسمح للنموذج بتوازن بشكل صريح بجودة الترجمة والكمول.توضح التجارب فعالية وأغاني الإطار الإداري، والذي يحقق أفضل درجات بلو نظرا لمتوسط الألوان المتوسطة عن مصطلحات البيانات القياسية.
آلة قراءة الآلة (MRC)، والتي تتطلب آلة للإجابة على الأسئلة التي تعطى المستندات ذات الصلة، هي طريقة مهمة لاختبار قدرة الآلات على فهم اللغة البشرية.تعد MRC متعددة الخيارات واحدة من أكثر المهام التي تمت دراستها في MRC نظرا لراحة التقييم ومرونة تنسيق الإ جابة.تهدف تفسير ما بعد الهوك إلى شرح نموذج مدرب ويكشف عن كيفية وصول النموذج إلى التنبؤ.واحدة من أهم أشكال التفسير هي أن نسأل قرارات النموذج إلى ميزات المدخلات.بناء على طرق الترجمة الفورية لما بعد الهوك، نقوم بتقييم دعاسة الفقرات في MRC متعددة الخيارات وتحسين النموذج من خلال معاقبة السموم غير المنطقية.يمكن لطريقتنا تحسين أداء النموذج دون أي معلومات خارجية وتغيير هيكل النموذج.علاوة على ذلك، فإننا نحلل أيضا كيف ولماذا تعمل طريقة التدريب الذاتي.
مع الانفراج الأخير لتكنولوجيات التعلم العميق، اجتذبت البحث عن الفهم في قراءة الآلة (MRC) اهتماما كبيرا ووجدت تطبيقاتها متعددة الاستخدامات في العديد من حالات الاستخدام. MRC هي مهمة مهمة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تهدف إلى تقييم قدرة الجهاز لفهم تعبي رات اللغة الطبيعية، والتي يتم تشغيلها عادة عن طريق طرح الأسئلة أولا بناء على فقرة نصية معينة ثم تلقي الإجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الجهاز وفقا ل إعطاء الفقرة والأسئلة السياق. في هذه الورقة، نستفيد نماذج لغة رواية روبيتين تم بناؤها على رأس تمثيلات التشفير الثنائية من المحولات (بيرت)، وهي بيرت WWM و Macbert، لتطوير أساليب MRC الفعالة. بالإضافة إلى ذلك، نسعى أيضا إلى التحقيق في ما إذا كان قد يستفيد التأسيس الإضافي للمعلومات الفئوية حول فقرة السياق MRC أم لا، والتي تحققت، على أساس تجميع الفقرة السياق على مجموعة بيانات التدريب. من ناحية أخرى، يقترح نهج التعلم الفرعي تسخير القوة التآزرية للنماذج التي تعتمد على برت المذكور أعلاه من أجل زيادة تعزيز أداء MRC.
تهدف التصنيف متعدد الوسائط واسع النطاق إلى التمييز بين مختلف البيانات متعددة الوسائط، وقد لفت الانتباه بشكل كبير منذ العقد الماضي. في هذه الورقة، نقترح إطارا متعدد المهام في مجال التعلم لمهمة التصنيف المتعدد الوسائط، والتي تتكون من فرعين: فرع متعدد ا لأضوانات متعدد الوسائط وفرع النمذجة متعددة الوسائط المستنتيت بالاهتمام. يمكن أن يتلقى AutoNcoder متعدد الوسائط ميزات متعددة الوسائط والحصول على المعلومات التفاعلية التي تسمى ميزة التشفير متعددة الوسائط، واستخدام هذه الميزة لإعادة تكوين جميع بيانات الإدخال. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام ميزة التشفير المتعددة مشروط لإثراء بيانات DataSet RAW، وتحسين أداء مهام المصب (مثل مهمة التصنيف). أما بالنسبة لفرع النمذجة المتعددة الأبعاد القائم على الانتباه، فإننا نوصي أولا آلية الاهتمام لجعل النموذج يركز على الميزات المهمة، ثم نستخدم ميزة التشفير متعددة الوسائط لإثراء معلومات الإدخال، وتحقيق أداء أفضل. نقوم بإجراء تجارب مكثفة على مجموعة بيانات مختلفة، توضح النتائج فعالية الإطار المقترح.
تتطلب قراءة آلات المحادثة (CMR) آلات تواصل مع البشر من خلال التفاعلات متعددة الدورات بين دولتي الحوار البارز في عمليات صنع القرار وعمليات توليد الأسئلة.في إعدادات CMR المفتوحة، كسيناريو أكثر واقعية، ستكون المعرفة الخلفية المستردة صاخبة، مما يؤدي إلى تحديات شديدة في نقل المعلومات.الدراسات الموجودة تدرب عادة أنظمة مستقلة أو خطوط الأنابيب للمشاركة.ومع ذلك، فإن هذه الطرق تافهة باستخدام قرارات تسمية ثابتة لتنشيط جيل السؤال، مما يعيق أداء النموذج في النهاية.في هذا العمل، نقترح استراتيجية فعالة للجزر من خلال تعويض دول الحوار في وحدة فك ترميز واحدة فقط وصنع قرار الجسر وتوليد الأسئلة لتوفير إشارة لولاية حوار أكثر ثراء.تظهر التجارب على DataSet أو Sharc فعالية طريقتنا، والتي تحقق نتائج جديدة من أحدث 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