ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تحليل تغيير اللغة في التعليم التعاوني التالي

Analysis of Language Change in Collaborative Instruction Following

190   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

نقوم بتحليل تغيير اللغة بمرور الوقت في مهمة تعليمية تعاونية وموجهة نحو تحقيق الأهداف، حيث تكثف المرافق تعظيم المشاركين في الاتفاقيات وزيادة خبراتهم.درس العمل المسبق مثل هذه السيناريوهات في الغالب في سياق الألعاب المرجعية، ووجدت باستمرار أن تعقيد اللغة يتم تقليلها على طول أبعاد متعددة، مثل طول الكلام، مع تشكيل الاتفاقيات.على النقيض من ذلك، نجد أنه نظرا للقدرة على زيادة المرافق التعليمية، يقوم المدربون بزيادة تعقيد اللغة على طول هذه الأبعاد التي تمت دراستها سابقا للتعاون بشكل أفضل مع أتباع تعليمات ماهرة بشكل متزايد.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/

قيم البحث

اقرأ أيضاً

إن فهم وتعليمات اللغة الطبيعية في مجال أساسي هي واحدة من السمات المميزة للذكاء الاصطناعي. في هذه الورقة، نركز على فهم التعليمات في المجال العالمي كتل والتحقيق في قدرات فهم قدرات نظامين أفضل أداء للمهمة. نحن نهدف إلى فهم ما إذا كان أداء اختبار هذه الن ماذج يشير إلى فهم المجال المكاني وتعليمات اللغة الطبيعية بالنسبة إليها، أو ما إذا كانت مجرد إشارات متفوقة في DataSet. نقوم بصياغة مجموعة من التوقعات قد يكون لدى المرء من التعليمات التالية النموذج وتمييز الأبعاد المختلفة المختلفة التي يجب أن تمتلكها مثل هذا النموذج. على الرغم من أداء الاختبار اللائق، نجد أن النماذج الحديثة تنخفض هذه التوقعات وهشة للغاية. بعد ذلك اقترحنا استراتيجية تعليمية تتضمن تكبير البيانات وإظهارها من خلال تجارب واسعة النطاق التي توليها استراتيجية التعلم المقترحة نماذج تنافسية في مجموعة الاختبار الأصلية مع إرضاء توقعاتنا بشكل أفضل.
مجردة نحن ندرس التعلم المستمر لتوليد تعليم اللغة الطبيعي، من خلال مراقبة تنفيذ تعليمات المستخدمين البشري.نحن نركز على سيناريو تعاوني، حيث يقوم النظام على كلا من كل من المهام التي يقوم بها المستخدمون البشريون الذين يستخدمون اللغة الطبيعية.نقارن تنفيذ المستخدم للحصول على التعليمات التي تم إنشاؤها إلى النظام الأصلي نية كإشارة إلى نجاح النظام في توصيل نيتها.نوضح كيفية استخدام هذه الإشارة لتحسين قدرة النظام على إنشاء تعليمات عبر تعلم الشرط السياقي.في التفاعل مع المستخدمين الحقيقيين، يوضح نظامنا تحسينات دراماتيكية في قدرتها على توليد اللغة بمرور الوقت.
البنية القياسية المستخدمة في التعليمات التالية غالبا ما تكافح على تركيبات رواية من الفئة (E.G. التنقل إلى المعالم أو التقاط الأشياء) لاحظت أثناء التدريب.نقترح هندسة معيارية لاتباع تعليمات اللغة الطبيعية التي تصف تسلسلات فرعية متنوعة.في نهجنا، فروع ال وحدات الفرعية تنفذ كل تعليمات لغة طبيعية لنوع فرعي محدد.يتم اختيار تسلسل من الوحدات النمطية للتنفيذ عن طريق تعلم تقسيم التعليمات والتنبؤ بنوع فرعي لكل شريحة.بالمقارنة مع أساليب التسلسل القياسية وغير المعيارية إلى التسلسل على Alfred، وهي تعليم صعبة بعد المعيار، نجد أن التجديف يحسن التعميم على التراكيب الفرعية الجديدة، وكذلك في البيئات غير المرئية في التدريب.
أصبحت بنية المحولات في كل مكان في مجال معالجة اللغات الطبيعية.لتفسير النماذج القائمة على المحولات، تم تحليل أنماط اهتمامها على نطاق واسع.ومع ذلك، فإن بنية المحولات لا تتكون فقط من الاهتمام متعدد الأطراف؛يمكن أن تسهم مكونات أخرى أيضا في الأداء التدريج ي المحولات.في هذه الدراسة، مددنا نطاق تحليل المحولات من أنماط الانتباه فقط إلى كتلة الاهتمام بأكمله، أي اهتمام متعدد الأطراف، والاتصال المتبقي، وتطبيع الطبقة.يوضح تحليل النماذج اللغوية المقصودة للمحولات أن التفاعل الرمزي إلى الرمز المميز الذي يؤديه عن طريق الاهتمام له تأثير أقل على التمثيل الوسيط مما كان مفترض سابقا.توفر هذه النتائج تفسيرات جديدة بديهية للتقارير القائمة؛على سبيل المثال، تم تجاهل أنماط الانتباه المستفادة لا تؤثر سلبا على الأداء.رموز تجاربنا متاحة للجمهور.
تتمتع النموذج المستنى بالضمان بشعبية كبيرة في الأعمال الأخيرة من تجزئة التسلسل.ومع ذلك، فإن كل من هذه الطرق تعاني من عيوبها الخاصة، مثل التنبؤات غير الصالحة.في هذا العمل، نقدم نموذجا موحدا أساسيا، تحليل وحدة معجمية (LUA)، التي تتناول كل هذه الأمور.تج زئة تسلسل وحدة معجمية ينطوي على خطوتين.أولا، قمنا بتضمين كل فترة باستخدام التمثيلات من نموذج لغة المحدد.ثانيا، نحدد درجة لكل مرشح تجزئة وتطبيق البرمجة الديناميكية (DP) لاستخراج المرشح بحد أقصى درجة.لقد أجرينا تجارب مكثفة في 3 مهام، (على سبيل المثال، تصنيع النحوية)، عبر 7 مجموعات من مجموعات البيانات.أنشأت لوا عروضا جديدة من الفنادق الجديدة في 6 منها.لقد حققنا نتائج أفضل من خلال دمج ارتباطات التسمية.

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