ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

اختيار الوجه الديناميكي من خلال تعظيم الأهمية المتدرجة

Dynamic Facet Selection by Maximizing Graded Relevance

402   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

البحث الأوجه الديناميكي (DFS)، وهي تقنية تحويل الاستعلام التفاعلي، هي شكل من أشكال نهج استرجاع معلومات الكمبيوتر البشري (HCIR).يتيح للمستخدمين تضييق نتائج البحث لأسفل من خلال جوانب، حيث يتم تحديد تعيين استندات المستندات في وقت التشغيل بناء على سياق استعلام المستخدم بدلا من الفهرسة المسبقة للوجرات بشكل ثابت.في هذه الورقة، نقترح نهج جديد غير مدفوع من أجل توليد الأوجه الديناميكي، أي جوانب متفائلة، التي تحاول توليد أفضل مجموعة فرعية ممكنة من الجوانب، وبالتالي تعظيم المكاسب التراكمية المتوقعة المتوقعة (DCG)، وهو مقياس جودة الترتيب الذي يستخدم ذات صلة متدرجةمقياس.ونحن نوضح أيضا رمز لتوليد مجموعة بيانات تقييم جديدة.من خلال النتائج التجريبية على مجموعة بيانات، نوضح أن نهج DFS المقترح يحسن بشكل كبير تصنيف الوثيقة في نتائج البحث.



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

اقرأ أيضاً

المحادثات عبر الإنترنت يمكن أن تأخذ في بعض الأحيان دورا للأسوأ، إما بسبب الاختلافات الثقافية المنهجية أو سوء الفهم العرضي أو مجرد خبث.تتوقع الانحراف المتوقع تلقائيا في المحادثات العامة على الإنترنت يوفر فرصة للقيام بالإجراءات المبكرة إلى معتدلة.العمل السابق في هذا الفضاء محدود، وتمديده بعدة طرق.نحن نطبق تشفير اللغة المحددة مسبقا للمهمة، والتي تتفوقت على النهج السابقة.سنقوم بمزيد من التجربة مع تحويل نموذج التدريب للمهمة من ثابت إلى ديناميكي واحد لزيادة الأفق التوقعات.يظهر هذا النهج نتائج مختلطة: في إعداد بيانات عالي الجودة، يمكن تحقيق أفق متوسط متوسط الأطول بتكلفة انخفاض صغير في F1؛في إعداد بيانات منخفضة الجودة، ومع ذلك، فإن التدريب الديناميكي ينشر الضوضاء وهو أمر ضار للغاية للأداء.
تهدف مهمة اكتشاف الحدث (ED) في استخراج المعلومات إلى الاعتراف وتصنيف كلمات الأحداث في النص. تميز التقدم الأخير نماذج لغوية متقدمة للمحولات المتقدمة (على سبيل المثال، بيرت) كعنصر حاسم في النماذج الحديثة للإد. ومع ذلك، فإن الحد الطول لنصوص الإدخال هو ح اجز لمثل هذه النماذج المحددة لأنها لا تستطيع تشفير سياق مستوي المستند طويل المدى الذي ثبت أنه مفيد لإد إد. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح طريقة رواية لنموذج سياق مستوى المستندات لتحديد الجمل ذات الصلة بشكل حيوي في وثيقة التنبؤ بالحدث بالسجن الهدف. سيتم بعد ذلك زيادة الجملة المستهدفة بالجمل المختارة وتستهلكها النماذج اللغوية القائمة على المحولات لتعلم التمثيل المحسن. تحقيقا لهذه الغاية، يتم استخدام خوارزمية التعزيز لتدريب اختيار الجملة ذات الصلة من أجل إد. يتم بعد ذلك تقديم العديد من أنواع المعلومات لتشكيل وظيفة المكافآت لعملية التدريب، بما في ذلك أداء إد، وإشراك الجملة، وعلاقات الخطاب. تجاه تجاربنا الواسعة على مجموعات البيانات القياسية المتعددة تكشف عن فعالية النموذج المقترح، مما يؤدي إلى أداء جديد من الفنادق الجديدة.
تعتمد أنظمة مجردة للاستفادة من النطاق المفتوح (OpenQA) بشكل عام على المسترد لإيجاد مقاطع مرشحة في كوربس كبيرة وقارئ لاستخراج إجابات من تلك الممرات.في العمل الحديث بكثير، المسترد هو عنصر تعلم يستخدم تمثيلات ناقلات الخشنة من الأسئلة والمرورات.نقول أن خ يار النمذجة هذا غير معبرة بما فيه الكفاية للتعامل مع تعقيد أسئلة اللغة الطبيعية.لمعالجة هذا، نحدد Colbert-Qa، الذي يتكيف مع نموذج استرجاع العصبي القابل للتطوير كولبيرت إلى OpenQA.Colbert يخلق تفاعلات جيدة المحبوس بين الأسئلة والمرورات.نقترح استراتيجية إشرافية ضعيفة فعالة تستخدم Colbert لإنشاء بيانات التدريب الخاصة بها.هذا يحسن إلى حد كبير استرجاع OpenQA على الأسئلة الطبيعية والتشكيني و Triviaqa، ويقوم النظام الناتج بأداء OpenQa الاستخراجي من بين الفن على جميع مجموعات البيانات الثلاثة.
في الآونة الأخيرة، أصبح البحث برعاية واحدة من أكثر القنوات المربحة للتسويق. كأساس أساسي للبحث المدعى عليه، اجتذبت النمذجة ذات الصلة الاهتمام المتزايد بسبب القيمة العملية الهائلة. معظم الطرق الحالية تعتمد فقط على أزواج الكلمات الرئيسية للاستعلام. ومع ذلك، عادة ما تكون الكلمات الرئيسية عادة نصوص قصيرة مع معلومات دلالية ندرة، والتي قد لا تعكس بدقة النوايا الإعلانية الأساسية. في هذه الورقة، نقوم بالتحقيق في مشكلة الرواية في النمذجة ذات الصلة بالمعلن، والتي ترفف معلومات المعلنين لسد الفجوة بين نوبة البحث وأغراض الإعلان. يكمن دوافعنا في دمج سلوكيات العطاءات غير المزودة بحيث تكون الرسوم البيانية التكميلية لتعلم تمثيلات معلنة مرغوبة. قد نقترح مزيدا من الرسوم البيانية المزايدة في الرسم البياني المعزز بنموذج BGTR مع ثلاثة أبراج لصمامات الرسوم البيانية العطاءات والبيانات النصية الدلالية. تجريبيا، نقوم بتقييم نموذج BGTR عبر مجموعة بيانات كبيرة، والنتائج التجريبية تظهر باستمرار تفوقها.
تناولت هذه الورقة البحثية دراسة السلوك الديناميكي للحماية من التيار الزائد في خطوط ربط المحطات الريحية مع الشبكة على سلوك أجهزة الحماية المستخدمة ( تيار زائد ) و مقارنة النتائج مع سلوك عمل هذه الحمايات عند الربط مع مولدات عادية . من خلال نتائج النم ذجة و المحاكاة تبين لنا أن وجود المحطة الريحية فرض تغيرات واضحة على بنية نظام القدرة من حيث مناطق الحماية و استجابة أجهزة الحماية لأنواع الأعطال الحاصلة و سبب تأخير في عمل هذه الحمايات.

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