ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Archer في Semeval-2021 المهمة 1: التعقيد المعجمي

archer at SemEval-2021 Task 1: Contextualising Lexical Complexity

237   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

إن تقييم تعقيد كلمة مستهدفة في سياق حكومي هو الهدف من مهمة تنبؤ التعقيد المعجمية في Semeval-2021.تقدم هذه الورقة النظام الذي تم إنشاؤه لتقييم تعقيد كلمات واحدة معجمية، والجمع بين المتغيرات اللغوية والنفسية في مجموعة من التجارب التي تنطوي على غابة عشوائية و XGBOOST Regrations.ما وراء ترميز معلومات خارج السياق حول LEMMA، نفذنا ميزات بناء على نماذج اللغة المدربة مسبقا لنموذج تعقيد الكلمة المستهدف في السياق.

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

اقرأ أيضاً

تقدم هذه الورقة النتائج والنتائج الرئيسية لمهمة Semeval-2021 1 - تنبؤ التعقيد المعجمي.قدمنا المشاركين مع نسخة معدية من كوربوس المعقدة (Shardlow et al. 2020).تعد Complex وجبة إنجليزية متعددة المجالات التي تم فيها تفاح الكلمات والتعبيرات المتعددة الكلم ة (MWES) فيما يتعلق بعقودها باستخدام مقياس Likert خمس نقاط.Semeval-2021 المهمة 1 الممتازة بمهام فرعية: المهمة الفرعية 1 التي تركز على الكلمات الفرعية والمهمة الفرعية 2 التي تركز على mwes.اجتذبت المنافسة 198 فريقا في المجموع، منها 54 فريقا قدم رسميا يدير في بيانات الاختبار إلى المهمة الفرعية 1 و 37 إلى المهمة الفرعية 2.
تصف هذه الورقة مساهمتنا في مهمة Semeval 2021 1 (Shardlow et al.، 2021): تنبؤ التعقيد المعجمي.في نهجنا، نستفيد النموذج Electra ومحاولة تعكس نظام شرح البيانات.على الرغم من أن المهمة مهمة الانحدار، إلا أننا نوضح أننا نستطيع التعامل معها كجميع العديد من نماذج التصنيف والانحدار.حقق هذا النهج المضاد بشدة إلى حد ما درجة مياه 0.0654 للمهمة الفرعية 1 و MAE من 0.0811 بشأن المهمة الفرعية 2. بالإضافة إلى ذلك، استخدمنا مفهوم إشارات الإشراف الضعيفة من برت لمعان في عملنا، وتحسن بشكل كبيردرجة ماي في المهمة الفرعية 1.
في هذه المساهمة، وصفنا النظام الذي قدمه فريق Polyu CBS-Comp في المهمة 1 من Semeval 2021، حيث كان الهدف هو تقدير تعقيد الكلمات في سياق عقوبة معينة.نظامنا العلوي، بناء على مزيج من ميزات المعجميات والجنسية، والكلمات الميزات والمشتقات المحولات وعلى زيادة التراجع، يحقق درجة الارتباط أعلى من 0.754 على التراكب الفرعي 1 للكلمات الفردية و 0.659 على المراكب الفرعي 2 لتعبيرات متعددة الكلماتوبعد
تصف هذه الورقة نظام مقدم من فريق Biggreen إلى LCP 2021 للتنبؤ بالتعقيد المعجمي للكلمات الإنجليزية في سياق معين.نحن نكرب نموذجا يعتمد على الهندسة مع نموذج شبكة عصبي عميق تأسست على بيرتف.بينما ينفذ بيرت نفسها بشكل تنافسي، فإن نموذجنا القائم على الهندسة يساعد في الحالات القصوى، على سبيل المثال.فصل حالات الصعوبة السهلة والمحايدة.تضم ميزاتنا المصنوعة يدويا اتساعا من التدابير الصوفية المعجمية والدلية والمعنية والرواية.تقدم تصورات خرائط بيرت اهتماما نظرة ثاقبة للميزات المحتملة التي قد تتعلمها نماذج المحولات عند ضبطها من أجل تنبؤ التعقيد المعجمي.تنقيح تنبؤاتنا المعقولة بشكل معقول بالنسبة للكلمة الفرعية الواحدة، ونظهر كيف يمكن تسخيرها لأداء الاستاحا الفرعي للتعبير المتعدد الآن.
في هذه الورقة، نقدم مساهمتنا في مهمة Semeval-2021 1: تنبؤ التعقيد المعجمي، حيث ندمج الممتلكات اللغوية والإحصائية والدلية للكلمة المستهدفة وسياقها كميزات ضمن إطار تعلم الجهاز (ML) للتنبؤ بالتعقيد المعجميوبعدعلى وجه الخصوص، نستخدم شركة Bert Contentrali zed Word Adgeddings لتمثيل المعنى الدلالي للكلمة المستهدفة وسياقها.شاركنا في المهمة الفرعية المتمثلة في التنبؤ بدرجة تعقيد كلمات واحدة

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