ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تحريض بسيط من (الحتمية) أتمتة الحالة المحدودة الواحد للاتحاد الفوني من خلال نزول التدرج الاستوكاستك

Simple induction of (deterministic) probabilistic finite-state automata for phonotactics by stochastic gradient descent

157   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

نحن نقدم متعلما فونوتياكيا بسيطا وعالي للغاية يقوم بتحفيز شركة Automaton المحدودة المحدودة من بيانات نموذج Word.نحن تصف المتعلم وإظهار كيفية قيامه بتحديده للحث على اللغات العادية غير المقيدة، وكذلك كيفية تقييدها إلى بعض الفصول الدراسية غير النظامية مثل لغات K-Local K-Local و K- الدقيقة.نقيم المتعلم في قدرته على تعلم القيود الشوئية في أمثلة اللعبة وفي مجموعات بيانات Quechua و Navajo.نجد أن المتعلم غير المقيد هو الأكثر دقة بشكل عام عند النمذجة أشكال تشهد في التدريب؛ومع ذلك، فإن المتعلم الذي يقتصر فقط على فئة اللغة بالعرق الصارم يلتقط بنجاح بعض القيود الفونية غير المخاطية.يخدم المتعلم لدينا كأساس أساليب أكثر تطورا.

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

اقرأ أيضاً

Shupamem، وهي لغة من الكاميرون الغربي، هي لغة موروثة تعرض أيضا عملية مورفو-الصوتية للإدراج الكامل.هذا يخلق تحديين لنموذج الحالة المحدودة لمورفو بناء جملة ومورفه المهبل: كيفية إدارة الإدراج الكامل والطبيعة التلقيحية لهجة المعجمية.Dolatian و Heinz (202 0) (2020) شرح كيف يمكن لمحولات محولات الحالة المحدودة الثانية اتجاهين أن تكرر كامل دون زيادة كاملة في الدول، وتم استخدام محولات محولات من الدولة المحدودة بأشرطة متعددة لنموذج مستويات التلقيح التلقائي، بما في ذلك نغمة (WIEBE، 1992؛ Dolatianو Rawski، 2020A).هنا نتهوية محولات محولات الحالة المحددة الثانية في اتجاهين ومحولات متعددة الميتاتية، مما أدى إلى شكليات محدودة للدولة التي تضم كليهما، لحساب العمليات المتربة الكاملة في Shupamem والتي تؤثر أيضا على نغمة.
الإدخال الإجمالي شائع في علم الصوتيات اللغوي والتشكيل.ومع ذلك، فإن النسخ بشكل رسمي على المطاعمين من الحجم غير المحدود، يتطلب الإدراج الكلي غير المقيد قوة حسابية خالية من السياق، في حين أن الأنماط الصوتية والمورفولوجية الأخرى منتظمة، أو حتى فرعية منتظ م.وبالتالي، فإن فئات اللغة الحالية التي تميز سلاسل مكررة تشمل حتما أنماط خالية من السياق بشكل حريص، مثل الانعكاسات.تمتد هذه الورقة لغات منتظمة لإدماج الإدراج عن طريق إدخال جهاز حسابي جديد: آلة مخزنة الحالة المختصة (FSBMS).نعطي التعريفات الرياضية وناقش بعض خصائص إغلاق المجموعة المقابلة من اللغات.نتيجة لذلك، تتميز فئة اللغات واللغات العادية المستمدة منها من خلال آلية النسخ.اقترحته الأدب السابق، يجب أن تتناول هذه الفئة من اللغات من توصيف مجموعات كلمة اللغة الطبيعية.
في هذا العمل، نقترح إطارا جديدا، برت التعلم المتبادل المتماثل التدرج (Gaml-Bert)، لتحسين الخروج المبكر من Bert.مساهمات Gaml-Bert هي طي ثنائي.نقوم بإجراء مجموعة من التجارب الطيارية، والتي توضح أن تقطير المعرفة المتبادلة بين الخروج الضحل والخروج العميق يؤدي إلى أداء أفضل لكليهما.من هذه الملاحظة، نستخدم التعلم المتبادل لتحسين عروض بيرت المبكرة المبكرة، أي نطلب من كل خروج من بيرت متعددة الخروج لتقطير المعرفة من بعضها البعض.ثانيا، نقترح GA، طريقة تدريب جديدة تقوم بمحاذاة التدرجات من تقطير المعرفة إلى خسائر الانتروبية.يتم إجراء تجارب واسعة النطاق على معيار الغراء، والذي يدل على أن لدينا Gaml-Bert يمكن أن تتفوق بشكل كبير على أحدث الطرق التي تخرج من أحدث الطرق (SOTA) في وقت مبكر.
اكتسبت أنظمة تلخيص الجماع العصبي تقدما كبيرا في السنوات الأخيرة.ومع ذلك، غالبا ما تنتج تلخيص التلوث في كثير من الأحيان بيانات غير متناسقة أو حقائق كاذبة.كيفية توليد الملخصات التجريدية بشكل كبير تلقائيافي هذه الورقة، اقترحنا نهجا فعالا معزز بيانات تكب ير البيانات الفعالة لتشكيل مجموعة بيانات الاتساق الواقعية.بناء على مجموعة البيانات الاصطناعية، ندرب نموذجا للتقييم التي لا يمكن أن تجعل تمييز التناسق الواقعي الدقيق والقوي فحسب، بل قادرا أيضا على جعل الأخطاء الواقعية القابلة للتفسير تتبعها توزيع التدرج السابق على توزيع الرمز المميز.توضح إجراء التجارب والتحليل في ملخصات التلخيص المشروح العام ومجموعات بيانات الاتساق واقعية نهجنا فعال ومعقول.
تقليديا، تم حل مشاكل نقل مستوى الأحرف مع طرازات الحالة المحدودة المصممة لتشفير المعرفة الهيكلية واللغوية بالعملية الأساسية، في حين أن النهج الحديثة تعتمد على قوة ومرونة نماذج التسلسل إلى التسلسل مع الاهتمام.التركيز على سيناريو التعلم الأقل استكشاف غي ر مخالفات، قارن الفصولتين النموذجيين جنبا إلى جنب وتجد أنهم يميلون إلى جعل أنواع مختلفة من الأخطاء حتى عند تحقيق أداء مماثل.نقوم بتحليل توزيعات فئات الأخطاء المختلفة باستخدام مهامين غير مدفوعين كمثبتين: تحويل النص الرباني بشكل غير رسمي إلى البرنامج النصي الأصلي لغته (للروسية والعربية وكانيا) وترجم بين زوج من اللغات ذات الصلة عن كثب (الصربية والبوسني).أخيرا، نقوم بالتحقيق في كيفية دمج نماذج الحالة المحدودة والتسلسل في وقت فك التشفير يؤثر على الإخراج الكمي والنوعي.

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