ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

الصورة متعددة اللغات Corpus: بروتوكول التعليق

Multilingual Image Corpus: Annotation Protocol

412   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

في هذه الورقة، نقدم العمل في التقدم الذي يهدف إلى تطوير مجموعة بيانات جديدة للصورة مع كائنات مشروح. تتكون Corpus Image متعددة اللغات من طبولوجيا الكائنات المرئية (بناء على WordNet) ومجموعة من الصور ذات الصلة بشكل موضوعي المشروح مع أقنعة تجزئة وفئات الكائنات. حددنا 277 فصولا مهيمنة و 1،037 فصالا من الوالدين والسماء، وتجميعها إلى 10 مجالات مواضيعية مثل الرياضة والطب والتعليم والغذاء والأمن، وما إلى ذلك بالنسبة للفصول المختارة يتم إجراء بحث على شبكة الإنترنت واسعة النطاق من أجل ترجمة مجموعة كبيرة من الصور ذات حقوق الطبع والنشر عالية الجودة. إن تركيز الورق هو بروتوكول التوضيح الذي أنشأناه لتسهيل عملية التوضيحية: ontology للأشياء المرئية والاتفاقيات للاطلاع على الصورة وتجزئة الكائنات. تم تصميم DataSet لكل من تصنيف الصور والكشف عن الكائن والتجزئة الدلالي. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تزويد التعليقات التوضيحية للكائن بأوصاف متعددة اللغات باستخدام Wordnets المتاحة بحرية.



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

اقرأ أيضاً

تكتسب نماذج اللغة المحددة مسبقا بسرعة شعبية بسرعة في أنظمة NLP للغات غير الإنجليزية.تتميز معظم هذه النماذج بخطوة أخذ عينات مهمة مهمة في عملية تتراكم بيانات التدريب بلغات مختلفة، للتأكد من أن الإشارة من لغات الموارد الأفضل لا تغرق منها أكثر الموارد.في هذه الدراسة، ندرب العديد من النماذج اللغوية المتكررة متعددة اللغات، بناء على بنية ELMO، وتحليل تأثير نسب حجم Corpus المتغير على الأداء المصب، بالإضافة إلى اختلاف الأداء بين نماذج أحادية الألوان لكل لغة، ونماذج لغة متعددة اللغات الأوسعوبعدكجزء من هذا الجهد، نجعل هذه النماذج المدربة المتاحة للاستخدام العام.
العاطفة والتعاطف هي أمثلة على الصفات البشرية التي تفتقر إلى العديد من التفاعلات البشرية. الهدف من عملنا هو توليد حوار جذاب في صورة مشتركة من المستخدمين مع زيادة العاطفة والتعاطف مع تقليل النواتج غير اللائق أو الهجومية الاجتماعية. ونحن نفرج عن الصورة العصبية التعليق مع مجموعة بيانات التعاطف (لطيفة) تتكون من ما يقرب من مليوني صورة وتعليقات مقابلة للإنسان، ومجموعة من التعليقات الشروحية البشرية والأداء الأساسي في مجموعة من النماذج. في الموقف عن الاعتماد على المشاعر المسمى يدويا، نستخدم أيضا تمثيل اللغوي الذي تم إنشاؤه تلقائيا كمصدر للملصقات الخاضعة للإشراف. بناء على هذه التعليقات التوضيحية، نحدد مهامين مختلفة لمجموعة البيانات الجميلة. بعد ذلك، نقترح نموذجا روايا قبل التدريب - النمذجة تؤثر على جيل للحصول على تعليقات الصورة (السحر) - والتي تهدف إلى توليد تعليقات للصور، مشروطة على التمثيل اللغوي الذي التقاط النمط والتأثير، والمساعدة في توليد أكثر تعاطفا وعاطفيا وجذابا و تعليقات اجتماعية مناسبة. باستخدام هذا النموذج، نحقق الأداء الحديث في واحدة من مهامنا الجميلة. تظهر التجارب أن النهج يمكن أن يولد المزيد من التعليقات التي تشبه الإنسان وإشراكها للإشراك.
أدى فجر العصر الرقمي إلى زيادة متطلبات موارد البحوث الرقمية، والتي يجب معالجتها بسرعة ومعالجتها بواسطة أجهزة الكمبيوتر.نظرا لكمية البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة عملية الرقمنة هذه، أصبح تصميم الأدوات التي تمكن تحليل وإدارة البيانات والبيانات الوصفية موضوعا ذا صلة.في هذا السياق، يساهم الكائنات متعددة اللغات من استبيانات المسح (MCSQ) في إنشاء وتوزيع البيانات للعلوم والإعلان الاجتماعي (SSH) بعد مبادئ عادلة (غير قابلة للتحقيق، غير قابلة للوصول، قابل للتشغيل القابلة لإعادة الاستخدام)، وتوفر وظائف للمستخدمين النهائيينلا يعرف ذلك البرمجة من خلال واجهة سهلة الاستخدام.بمجرد تطبيق المرشحات المرغوبة في واجهة الرسم، يمكن للمستخدمين إنشاء موارد لغوية لمناطق البحث والترجمة، مثل ذكريات الترجمة، وبالتالي تسهيل الوصول إلى البيانات واستخدامها.
في السنوات الأخيرة، اكتسب الرعاية الصحية الرقمية عن بعد باستخدام الدردشات عبر الإنترنت زخما، خاصة في الجنوب العالمي. على الرغم من أن العمل السابق قد درس أنماط التفاعل في المنتديات عبر الإنترنت (الصحة)، مثل Talklife، Reddit و Facebook، كان هناك عمل مح دود في فهم التفاعلات في مجتمع صغير مقبول من الرسل الفوري. في هذه الورقة، نقترح إطار شرح لغوي لتسهيل تحليل مجموعات WhatsApp التي تركز على الصحة. الهدف الأساسي للإطار هو فهم العلاقات الشخصية بين مؤيديه الأقران من أجل المساعدة في تطوير حلول NLP لرعاية المرضى عن بعد وتقليل عبء مقدمي الرعاية الصحية المرهقين. يتكون إطارنا من تصنيف دعم الأقران من النظير الدقيق ووضع علامات معنويات على مستوى الرسائل. بالإضافة إلى ذلك، نظرا لانتشار خلط التعليمات البرمجية في هذه المجموعات، فإننا ندمج التعليقات التوضيحية لغة مستوى Word. نستخدم الإطار المقترح لدراسة مجموعتين WhatsApp في كينيا للشباب الذين يعيشون مع فيروس نقص المناعة البشرية، ويسهل من قبل مزود للرعاية الصحية.
تميّزت الشبكات التطبيقية متعددة البث بسهولة انتشارها، فهي لا تتطلب أي تغيير في طبقة الشبكة، حيث يتم إرسال البيانات في هذه الشبكة عبر شجرة التغطية المبنية باستخدام الاتصال أحادي البث بين العقد النهائية، و الذين هم مضيفون أحرار يمكنهم الانضمام و المغاد رة متى أرادوا ذلك، أو حتى المغادرة دون إعلام أية عقدة بذلك. يسبب ذلك انفصال العقد الأبناء لعقدة مغادرة عن الشجرة، و طلب إعادة الانضمام، بمعنى آخر ستنفصل هذه العقد عن شجرة التغطية و لا يمكنها الحصول على البيانات حتى تنضم من جديد. مما يتسبب بحدوث الفوضى ضمن الشجرة المبنية، و ضياع العديد من رزم البيانات و التي يمكن أن تؤثر بشكل كبير على المستخدم. أحد التحديات الرئيسة في بناء بروتوكول شبكة تطبيقية متعدد البث ذو كفاءة و فعالية هو توفير آلية لمواجهة الخروج المفاجئ لعقدة ما من شجرة التغطية دون التأثير الكبير على أداء الشجرة المبنية. و هو ماسنعتمده في هذا البحث من خلال اقتراح بروتوكول جديد لحل المشاكل المذكورة سابقاً.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا