ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نحو الأحداث الطبقات وتمثيل المخطط في وثائق طويلة

Towards Layered Events and Schema Representations in Long Documents

246   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 الرسالة الأطروحة، نستكشف تطبيق استخراج الأحداث على النصوص الأدبية. بالنظر إلى أطوال أحداث النمذجة الأدبية في التحبيبات المختلفة قد تكون أكثر كافية لاستخراج معلومات ذات معنى، حيث تساهم العناصر الفردية القليل إلى الدلالات الإجمالية. نحن نتكيف مع مفهوم المخططات كسلسلة من الأحداث التي تصف جميعها عملية واحدة، متصلة من خلال المشاركين المشتركين إلى توسعها إلى مخططات متعددة في وثيقة. يتم تقسيم تسلسلات الأحداث في مخططات من خلال نماذج تسلسل الأحداث، في هذه المهمة كهذه المهمة السردية، التنبؤ بالأحداث المفقودة في التسلسل. نقترح بناء على تسلسل تضمين الأحداث لتشكيل شرق المخطط، وبالتالي تلخيص أقسام المستندات باستخدام تمثيل واحد. سيسمح هذا النهج بمقارنات أقسام مختلفة من الوثائق والأعمال الأدبية بأكملها. الأدب هو مجال صعبة يعتمد على مجموعة متنوعة من الأنواع، ولكن تمثيل المحتوى الأدبي قد تلقى اهتماما كبيرا نسبيا.



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

اقرأ أيضاً

تقدم الصحيفة الجهود المستمرة في تصميم نموذجي من الأحداث المعنوحة المعنوحة الملاحظة في حوار متعدد الوسائط.ستكون المصنفة كأداة لتحديد العلاقات بين التصرفات المشاركين وإجراءات الحوار ومؤشرات المعرفية المعنوحة.سيتم استخدامه لدعم تقييم المعرفة المعنوحة وا لخبرات والاستراتيجيات من المشاركين الحوار.بناء على نموذج الحوار المعتمد المعتمد المحدد في إطار نظرية التفسير الديناميكي ومعايير التوضيحية ISO 24617-2، يوفر النهج المقترح تحليلا منهجيا للأحداث المعنوحة بالمعرف الموسيقي من حيث أعمال الحوار، أي المفاهيم التي يستخدمها مجتمع بحوث الحوار للعمل فينموذج الحوار ومهام تصميم النظام.
توضح هذه الورقة مشروع Glaux (اللغة اليونانية الآلية ")، بذل جهد مستمر لتطوير كورب غاميرية طويلة الأجل من اليونانية، تغطي ستة عشر قرنا من المواد الأدبية وغير الأدبية المشروح مع طرق NLP.بعد تقديم نظرة عامة على مشاريع Corpus ذات الصلة ومناقشة الهندسة ال معمارية العامة للأجنحة، فإنها تكبير عدد من القضايا المنهجية الأكبر في تصميم الأورام التاريخية.وتشمل هذه ترميز المتغيرات النصية، من خلال التعامل مع الاختلاف المبرم والتخلي عن الغموض اللغوي.وأخيرا، تتم مناقشة المنظورات طويلة الأجل لهذا المشروع.
يعد تطوير آليات تكييف أنظمة الحوار المرنة للمهام والمجالات غير المرئية تحديا كبيرا في أبحاث الحوار.تحفظ النماذج العصبية ضمنيا سياسات الحوار الخاصة بمهام المهام من بيانات التدريب.نؤخر أن هذه الحفظ الضمنية قد حظرت التعلم تحويل الصفر بالرصاص.تحقيقا لهذه الغاية، نستفيد من النموذج الموجه المخطط، حيث يتم توفير سياسة الحوار الخاصة بمهام المهام بشكل صريح للنموذج.نقدم نموذج اهتمام المخطط (SAM) وتحسين تمثيلات المخطط للحصول على ستار كوربوس.يحصل SAM على تحسين كبير في إعدادات طلقة صفرية، مع تحسن درجة +22 F1 على العمل السابق.هذه النتائج التحقق من صحة جدوى عملية التعميم الصفري في مربع الحوار.يتم أيضا تقديم تجارب الاجتثاث لإظهار فعالية SAM.
يبدأ التفكير الاختلافي من بعض الملاحظات ويهدف إلى إيجاد التفسير الأكثر معقولا لهذه الملاحظات. لأداء الاختطاف، غالبا ما يستخدم البشر من الاستدلالات الزمنية والسببية، ومعرفة كيف يمكن أن يؤدي بعض الوضع الافتراضي إلى نتائج مختلفة. يقدم هذا العمل الدراسة الأولى لكيفية تؤثر هذه المعرفة على المهمة NLI المختلة - التي تتكون في اختيار التفسير الأكثر احتمالا لملاحظات معينة. نحن ندرب نموذج اللغة المتخصصة LMI التي يتم تكليفها بإنشاء ما يمكن أن يحدث بعد ذلك من سيناريو افتراضي يتطور من حدث معين. بعد ذلك اقتراح نموذج متعدد المهام MTL لحل المهمة NLI المختلة، والذي يتوقع تفسير معقول من قبل) النظر في الأحداث المحتملة المختلفة الناشئة عن الفرضيات المرشحة - الأحداث الناتجة عن LMI - و B) اختيار واحد أكثر مماثلة إلى النتيجة التي لوحظت. نظهر أن نموذج MTL الخاص بنا يحسن أكثر من LMS من الفانيليا السابقة التي تم تدريبها مسبقا على NLI Paltrack NLI. يشير التقييم والتحليلات اليدوية لدينا إلى أن التعلم عن الأحداث القادمة المحتملة من سيناريوهات افتراضية مختلفة يدعم الاستدلال المختلف.
يوجد في الواقع كثير من المسائل تتمثل بنمذجة العلاقات بين الكيانات ثم توقع العلاقات المستقبلية, فمثلاً اقت ارح منتج لزبون معين أو توقع من سيتحدث عن موضوع معين على الشبكة الاجتماعية. يمكن باستخدام هذه الطريقة نمذجة معطيات كثيرة ذات أبعاد عديدة ودمج أكت ر من مصدر من البيانات (لنمذجة السياق) مع القدرة على التوسعة, إذ يمكن بشروط معينة جعل التعقيد خطي.

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