نقول أنه يرجع أساسا إلى الابتكار التقني في المناظر الطبيعية لأدوات التوضيحية، وهو تغيير مفاهيمي في نماذج التوضيحية والعمليات هو أيضا في الأفق. تم تشخيص أن هذه التغييرات ملزمة بالتسهيلات متعددة الوسائط والمتعددة من أدوات التوضيحية، على وجه الخصوص عند النظر في تطبيقات الواقع الافتراضي (VR) وتطبيقات الواقع المعزز (AR)، واستخدامها في كل مكان، واستغلالها المدربين خارجيا طرق معالجة اللغة الطبيعية المسبقة. من المحتمل أن تؤدي هذه التطورات إلى إنشاء مباني ديناميكي واستكشافي لعملية التوضيحية. من خلال TextAnluTator، يتم تقديم مجموعة تشريحية تركز على الترديز المتعدد والمنظور المتعدد مع مجموعة متداولة من وحدات التوضيحية الخاصة بمهام المهام (على سبيل المثال، لتصنيف الكلمات، والهياكل الخطابية، وأشجار التبعية، والأدوار الدلالية، وأكثر من ذلك VR وتطبيقات الهاتف المحمول. يتم وصف الهندسة المعمارية الأساسية واستخدام textannoTator وترتبط التحولات المذكورة أعلاه في هذا المجال.
We argue that mainly due to technical innovation in the landscape of annotation tools, a conceptual change in annotation models and processes is also on the horizon. It is diagnosed that these changes are bound up with multi-media and multi-perspective facilities of annotation tools, in particular when considering virtual reality (VR) and augmented reality (AR) applications, their potential ubiquitous use, and the exploitation of externally trained natural language pre-processing methods. Such developments potentially lead to a dynamic and exploratory heuristic construction of the annotation process. With TextAnnotator an annotation suite is introduced which focuses on multi-mediality and multi-perspectivity with an interoperable set of task-specific annotation modules (e.g., for word classification, rhetorical structures, dependency trees, semantic roles, and more) and their linkage to VR and mobile implementations. The basic architecture and usage of TextAnnotator is described and related to the above mentioned shifts in the field.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
في هذه الورقة، نقدم تجارب حل النواة مع كورفوس كورفوس متعددة اللغات التي تم إنشاؤها حديثا (Nedoluzhko et al.، 2021).نحن نركز على اللغات التالية: التشيكية والروسية والبولندية والألمانية والإسبانية والكاتالونية.بالإضافة إلى التجارب أحادية الأحادية، نجمع
ActiveAnno هي أداة توضيحية تركز على مهام التوضيحية على مستوى المستندات التي وضعت على حد سواء لإعدادات الصناعة والبحثية.وهي مصممة لتكون أداة للأغراض العامة مع مجموعة واسعة من حالات الاستخدام.ويتميز بيو واجهة مستخدم حديثة واستجابة لإنشاء مشاريع توضيحية
نقدم متعدد اليوراء، مجموعة بيانات جديدة متعددة اللغات لتصنيف الموضوع للوثائق القانونية. تضم DataSet قوانين الاتحاد الأوروبي 65 ألف (EU)، والتي ترجمت رسميا في 23 لغة، مشروحا بالملصقات المتعددة من تصنيف Eurovoc. نسلط الضوء على تأثير المنفأة الزمنية الا
لقد ظهر التعلم الناقض كطريقة لتعلم التمثيل القوي ويسهل العديد من المهام المصب المختلفة خاصة عندما تكون البيانات الخاضعة للإشراف محدودة. كيفية بناء عينات مضاءة فعالة من خلال تكبير البيانات هي مفتاح نجاحها. على عكس مهام الرؤية، لم يتم التحقيق في طريقة
شروط الارتفاع استخراج (أكلت) وتصنيف معنويات الجانب (ASC) هي مهمتان أساسيتان من المهام الفرعية الأساسية والغرامة في تحليل المعنويات على مستوى الجانب (ALSA). في التحليل النصي، تم استخراج المشترك استخراج كل من شروط الارتفاع وأقطاب المعنويات كثيرا بسبب ط