تقدم هذه الورقة نظام GX لمهمة الغموض المتعددة اللغات واللغة اللغوية في السياق (MCL-WIC).الغرض من المهمة MCL-WIC هو معالجة التحدي المتمثل في التقاط الطبيعة Polysemous للكلمات دون الاعتماد على مخزون ثابت ثابت في بيئة متعددة اللغات واللغة اللغوية.لحل المشكلات، نستخدم Adgeddings Word الخاص بالسياق من بيرت للقضاء على الغموض بين الكلمات في سياقات مختلفة.ولغات دون وجود كائن تدريب متاح، مثل الصينية، نستخدم نموذج الترجمة الآلي للخلايا العصبية لترجمة البيانات الإنجليزية الصادرة عن المنظمين للحصول على البيانات الزائفة المتاحة.في هذه الورقة، نطبق نظامنا على الإعداد الإنجليزي والصيني متعدد اللغات وإظهار النتائج التجريبية أن طريقتنا لها مزايا معينة.
This paper presents the GX system for the Multilingual and Cross-lingual Word-in-Context Disambiguation (MCL-WiC) task. The purpose of the MCL-WiC task is to tackle the challenge of capturing the polysemous nature of words without relying on a fixed sense inventory in a multilingual and cross-lingual setting. To solve the problems, we use context-specific word embeddings from BERT to eliminate the ambiguity between words in different contexts. For languages without an available training corpus, such as Chinese, we use neuron machine translation model to translate the English data released by the organizers to obtain available pseudo-data. In this paper, we apply our system to the English and Chinese multilingual setting and the experimental results show that our method has certain advantages.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
في هذه الورقة، نقدم المهمة السامية الأولى على الغموض المتعددة اللغات والبلاية في السياق (MCL-WIC). تتيح هذه المهمة القدرة الكامنة التي تم التحقيق بها إلى حد كبير من القدرة المتأصلة إلى حد كبير في التمييز بين حواس الكلمات داخل وبصور اللغات المراد تقيي
تصف هذه الورقة نظام فريق Cambridge المقدم إلى المهمة المشتركة SEMEVAL-2021 على الغموض المتعدد اللغات واللغة الاجتماعية في السياق.بناء فوق نموذج لغة ملثم مسبقا مدرب مسبقا، يتم تدريب نظامنا أولا مسبقا على بيانات خارج المجال، ثم ضبطها على بيانات داخل ال
في هذه الورقة، اقترحنا محلل دلالي أبعاد بر فندقية، وهو مصمم من خلال دمج معلومات على مستوى Word.حقق نموذجنا ثلاثة من أفضل النتائج في أربعة مقاييس على rocling 2021 المهمة المشتركة: تحليل المعنويات الأبعاد للنصوص التعليمية ".أجرينا سلسلة من التجارب لمقا
في هذا العمل، نقدم نهجنا لحل المهمة Semeval 2021 2: الغموض المتعددة اللغات والتبلغة في السياق (MCL-WIC). المهمة هي مشكلة تصنيف زوج الجملة حيث يكون الهدف هو اكتشاف ما إذا كانت كلمة معينة مشتركة بين كل من الجمل تثير نفس المعنى. نقدم أنظمة لكلا الإعدادا
في هذه الورقة، نصف أساليبنا المقترحة لمهمة الغموض المتعددة اللغات في السياق في Semeval-2021.في هذه المهمة، يجب أن تحدد الأنظمة ما إذا كانت الكلمة التي تحدث في جملتين مختلفة يتم استخدامها بنفس المعنى أم لا.اقترحنا عدة طرق باستخدام نموذج بيرت المدرب مس