ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

حوسبة جميع نطاقات الكم مع CCG

Computing All Quantifier Scopes with CCG

90   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

نقدم طريقة لتحسين جميع النطاقات الكمي التي يمكن استخراجها من اشتقاق CCG واحد.للقيام بذلك، نبني على اقتراح Steedman (1999، 2011) حيث يتم التعامل مع جميع الكميات الوجودية كدام Skolem.نقوم بتوسيع النهج من خلال إدخال تمثيل أفضل معبأ لجميع المواصفات الممكنة التي تتضمن أيضا عناوين العقدة حيث تحدث المواصفات.هذه العناوين ضرورية لاستعادة جميع القراءات المحتملة فقط.

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

اقرأ أيضاً

القواعد النجمية المجاورة للأشجار (TAG) و Compitary التصنيف قواعد النتيجة (CCG) هي نموذجين راسخين من القواعد القواعد الحساسة بشكل جيد من المعروف أن نفس القوة التعبيرية على الأوتار (أي، وتولد نفس فئة لغات السلسلة).ويتضح أن سلطتها المعبرة على الأشجار تت زامن أيضا أساسا.في الواقع، CCG بدون إدخالات المعجم للحصول على السلسلة الفارغة وقواعد الدرجة الأولى فقط من الدرجة 2 كافية لقوتها التعبيرية الكاملة.
غالبا ما تصل التقنيات الحالية لتخفيف DataSet Bias إلى نموذج متحيز لتحديد مثيلات منحازة. ثم يتم تخفيض دور هذه الحالات المتحيزة خلال تدريب النموذج الرئيسي لتعزيز متانة البيانات الخاصة به ببيانات خارج التوزيع. إن الافتراض الأساسي المشترك لهذه التقنيات ه و أن النموذج الرئيسي يتعامل مع حالات متحيزة بالمثل للنموذج المتحيز، في أنه سوف يلجأ إلى التحيزات كلما كان ذلك متاحا. في هذه الورقة، نوضح أن هذا الافتراض لا يمسك بشكل عام. نقوم بإجراء تحقيق حاسم على مجموعة من مجموعات عمليتين مشهورة في المجال، MNLI و FEVER، إلى جانب طريقتين للكشف عن مثيل متحيز، وإدخال جزئي ونماذج ذات سعة محدودة. تظهر تجاربنا أنه في حوالي الثلث إلى نصف الحالات، لا يتمكن النموذج المتحيز من التنبؤ بسلوك النموذج الرئيسي، مع إبرازها بواسطة الأجزاء المختلفة بشكل كبير من المدخلات التي يضمونها قراراتهم. بناء على التحقق الدليلي، نوضح أيضا أن هذا التقدير يتماشى للغاية مع التفسير البشري. تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن ترزز المثيلات التي تم اكتشافها بواسطة طرق اكتشاف التحيز، وهي إجراءات تمارس على نطاق واسع، هي مضيعة لا لزوم لها من البيانات التدريبية. نطلق سرد علاماتنا لتسهيل الإنتاجية والبحوث المستقبلية.
تسبب زيادة معدل المعطيات في نظم الاتصالات البصرية بروز ظواهر كهرومغناطيسية لاخطية ترافق انتشار الإشارة البصرية عبر الليف البصري، وتسبب تشويهاً فيها، ويعد تشتت الليف الظاهرة الخطية التي تسبب صعوبة في تحقيق حاصل جداء معدل بت بالمسافة مرتفع. يتطلب الحد من التأثيرات اللاخطية عادة الحد من السويات العالية للاستطاعة المرسلة، لكن هذا يسبب انخفاضاً في نسبة الإشارة إلى الضجيج، وهذا ما دعا إلى البحث عن حلول أخرى. يقدم هذا البحث دراسة لخوارزمية تحويل فورييه ذات الخطوة المجزأة(SSFTM) Split Step Fourier Transform Method)) المستخدمة لحل معادلة شرودنغر اللاخطية (Nonlinear Schrödinger Equation (NLSE)) التفاضلية الجزئية، ومن ثم استخدامها لمحاكاة انتشار النبضة البصرية عبر الليف البصري باستخدام برنامج المحاكاة MATLAB، وتصميم كتلة (block) تمثل الليف البصري، يمكن اضافتها إلى مكتبة المحاكاة ((Simulink Library. تم التوصل من خلال البحث إلى نتائج تساعد في اختيار البارامترات الهامة لليف البصري وحيد النمط القياسي من أجل معدلات إرسال مرتفعة، بما يضمن تحسين معدل خطأ البتbit error rate) (BER)) وعامل الأداء Q.
أخذنا مؤثر الهاملتوني الفعال حتى الدرجة السادسة و هذا المؤثر مكّننا من الانتقال من نظرية المعايرة مع الزمرة (SU(2 إلى دراسة ميكانيك الكم الإحصائي مع الزمرة (SU(2 و هذا يعني فيزيائيا" أننا انتقلنا من دراسة عدد لا نهائي من الجسيمات و درجات الحرية (بلاز ما الكواركات و الغليونات) إلى دراسة ثلاثة جسيمات مستقلة عن المكان ( غلو بال) أي تسع درجات حرية و بالتحديد تسع هزازات لا توافقية و بعدها قمنا بتطبيق صيغة فغنر على الصيغ المتجانسة المتبقية بعد تكميم الصيغ غير المتجانسة و استنتجنا علاقة تطور الزمن الحقيقي للطاقة المغناطيسية الملونة و للطاقة الكهربائية الملونة.
يقوم هذا البحث على دراسة اخر التطورات والاحداث في مجال الحوسبة عالية الأداء، والتي تقوم على توفير البنية التحتية والبيئة المناسبة والمستلزمات العتادية والبرمجية، مما يسمح بحل المسائل والرياضية والبيولوجية وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والقيام بمحاكاة الظواهر الفيزيائية وغيرها من المسائل العملية الهامة التي تساهم بدفع عجلة التطور العملي بشكل مباشر

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