ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

قوالب وأدلة قابلة لإعادة الاستخدام لتوثيق مجموعات البيانات والنماذج لمعالجة اللغة الطبيعية والجيل: دراسة حالة لبيانات المعانقة وبطاقات النماذج GEM

Reusable Templates and Guides For Documenting Datasets and Models for Natural Language Processing and Generation: A Case Study of the HuggingFace and GEM Data and Model Cards

153   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

تنمية إرشادات الوثائق والقوالب سهلة الاستخدام لمجموعات البيانات والنماذج مهمة صعبة، خاصة بالنظر إلى مجموعة متنوعة من الخلفيات والمهارات وحوافز الأشخاص المشاركين في بناء أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ومع ذلك، فإن اعتماد ممارسات الوثائق القياسية في مجال NLP يعزز أوصاف أكثر سهولة ومفصلة عن مجموعات البيانات والنماذج NLP، مع دعم الباحثين والمطورين في التفكير في عملهم. للمساعدة في توحيد الوثائق، نقدم دراستين بحالتين للجهود التي تهدف إلى تطوير قوالب الوثائق القابلة لإعادة الاستخدام - بطاقة بيانات المعانقة، بطاقة للأغراض العامة لمجموعات البيانات في NLP، والبيانات القياسية Gem البطاقات النموذجية مع التركيز توليد اللغة الطبيعية. نحن نصف عمليتنا لتطوير هذه القوالب، بما في ذلك تحديد مجموعات أصحاب المصلحة المعنيين، وتعريف مجموعة من المبادئ التوجيهية، واستخدام القوالب الحالية كأساس لدينا، ومراجعات تكرارية تستند إلى ردود الفعل.

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

اقرأ أيضاً

على الرغم من كفاءتها المثبتة في المجالات الأخرى، فإن تكبير البيانات أقل شعبية في سياق معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بسبب تعقيدها ونتائج محدودة.أظهرت دراسة حديثة (Longpre et al.، 2020) على سبيل المثال أن تعزز بيانات المهمة غير المرغوية تفشل في تعزيز أدا ء المحولات مسبقا حتى في أنظمة البيانات المنخفضة.في هذه الورقة، نحقق في ما إذا كان جدولة التكبير التي يحركها البيانات وإدماج مجموعة أوسع من التحولات يمكن أن تؤدي إلى تحسين الأداء حيث كانت السياسات الثابتة والمحدودة غير ناجحة.تشير نتائجنا إلى أنه، في حين أن هذا النهج يمكن أن يساعد عملية التدريب في بعض الإعدادات، فإن التحسينات غير صحيحة.هذه النتيجة السلبية تهدف إلى مساعدة الباحثين فهم أفضل قيود تكبير البيانات من أجل NLP.
العديد من النماذج الإحصائية لها دقة عالية على معايير الاختبار، ولكنها ليست تفسيرها، لا يمكن إعادة استخدام النضال في سيناريوهات الموارد المنخفضة، ولا يمكن إعادة استخدامها لمهام متعددة، ولا يمكن دمج خبرات المجال بسهولة.هذه العوامل تحد من استخدامها، لا سيما في إعدادات الصحة العقلية، حيث من الصعب التعليق على مجموعات البيانات والنواتج النموذجية لها تأثير كبير.نقدم بنية micromodel لمعالجة هذه التحديات.يسمح نهجنا الباحثين ببناء تمثيلات قابلة للتفسير تضمين معرفة المجال وتقديم توضيحات خلال عملية قرار النموذج.نوضح الفكرة على مهام الصحة العقلية المتعددة: تصنيف الاكتئاب، تصنيف PTSD، وتقييم المخاطر الانتحارية.تنتج أنظمتنا باستمرار نتائج قوية، حتى في سيناريوهات الموارد المنخفضة، وهي أكثر تفسيرا من الأساليب البديلة.
يتغير مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بسرعة، مما يتطلب عروض الدورة التدريبية للتكيف مع تلك التغييرات، و NLP ليس فقط لعلماء الكمبيوتر؛إنه مجال يجب أن يكون متاحا لأي شخص لديه خلفية كافية.في هذه الورقة، أشرح كيف يمكن إعداد الطلاب الذين لديهم خلفيات علو م الكمبيوتر وعلوم البيانات جيدا لدورة NLP الشعبة العليا في جامعة ولاية كبيرة.تغطي الدورة نظرية الاحتمالات ونظرية المعلومات، واللطاقات الأولية، والآلة والتعلم العميق، مع محاولة لتحقيق التوازن بين الأفكار والمفاهيم النظرية مع التطبيقات العملية.أشرح أهداف الدورة والمواضيع والواجبات، والتفكير في التعديلات على الدورة خلال السنوات الأربع الماضية، وكذلك ردود الفعل من الطلاب.
أظهرت نماذج اللغة الموجودة مسبقا مسبقا (PLMS) فعالية التعلم الإشراف على الذات لمجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ومع ذلك، فإن معظمهم لا يدركون بشكل صريح المعرفة الخاصة بالمجال، وهو أمر ضروري لمهام المصب في العديد من المجالات، مثل المه ام في سيناريوهات التجارة الإلكترونية. في هذه الورقة، نقترح K- المكونات، نموذج لغة محقوم المعرفة مسبقا بناء على محول تشفير التشفير التي يمكن تحويلها إلى كل من فهم اللغة الطبيعية ومهام الجيل. على وجه التحديد، نقترح خمسة أهداف مسبقة الإشراف على علم المعرفة على المعرفة في تصميم تعلم المعرفة الخاصة بالمجال، بما في ذلك قواعد المعرفة الخاصة بالمجال التجاري، وجوانب كيانات المنتج، وفئات من كيانات المنتجات، ومقترحات البيع الفريدة من كيانات المنتج. نتحقق من طريقتنا في مجموعة متنوعة من سيناريوهات التجارة الإلكترونية التي تتطلب معرفة خاصة بالمجال، بما في ذلك إكمال قاعدة معارف المنتج، وخصم منتج مبيعات، والحوار متعدد الدوران. تتفوق K- التوصيل بشكل كبير على خطوط الأساس في جميع المجالات، والتي توضح أن الطريقة المقترحة تتعلم بفعالية مجموعة متنوعة متنوعة من المعرفة الخاصة بالمجال لكل من مهام الفم والجيل اللغوي. رمز لدينا متاح.
يتم الاتفاق بشكل عام في مجتمع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على أنه ينبغي دمج الأخلاقيات في أي منهج.إدراك وفهم المفاهيم الأساسية ذات الصلة هو شرط أساسي فيما يتعلق بالمشاركة والمشاركة في الخطاب على NLP الأخلاقية.نقدم هنا مواد تعليمية جاهزة في شكل شرائح وتمارين عملية على القضايا الأخلاقية في NLP، والتي تهدف في المقام الأول إلى دمجها في دورات تمهيدية أو دورات اللغويات الحسابية الحسابية.من خلال جعل هذه المواد متاحة بحرية، نهدف إلى خفض العتبة لإضافة الأخلاق إلى المنهج الدراسي.نأمل أن تتيح زيادة الوعي الطلاب من تحديد السلوك غير الأخلاقي المحتمل.

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