ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نمذجة معقولية الحدث مع التجريد المفاهيمي المتسق

Modeling Event Plausibility with Consistent Conceptual Abstraction

262   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

يتطلب فهم اللغة الطبيعية الحس السليم، وهو جانب واحد منها هو القدرة على تمييز معقول الأحداث.في حين أن نماذج التوزيع --- أحدث نماذج لغة محول مؤخرا --- - - أظهرت تحسينات في حالة قدر نفواد الحدث، فإن أدائها لا يزال أقل من البشر.في هذا العمل، نظهر أن نماذج المعقول القائم على المحولات لا تتفق عليها بشكل ملحوظ عبر الفصول المفاهيمية للتسلسل الهرمي المعجمي، مما يستنتج أن الشخص يتنفس "من المعقول بينما يتنفس طبيب الأسنان" ليس كذلك، على سبيل المثال.نجد أن هذا التناقض يستمر حتى عندما يتم حقن الطراجات بهدوء مع المعرفة المعجمية، ونقدم طريقة بسيطة ما بعد الهوك لإجبار الاتساق النموذجي الذي يحسن الارتباط مع أحكام الصفقات البشرية.



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

اقرأ أيضاً

نقدم نظاما للتعلم أنماط التعلم المعممة أو النمطية للأحداث - أو المخططات "--- من قصص اللغة الطبيعية، وتطبيقها على إجراء تنبؤات حول القصص الأخرى.يتم تمثيل مخططاتنا منطق Episodic، وهو شكل منطقي يعكسان عن كثب اللغة الطبيعية.من خلال البدء بمجموعة "مجموعة من البروتوشما" --- مخططات أن الطفل الذي يبلغ من العمر عامين، من المحتمل أن يعرفه الطفل --- يمكننا الحصول على معرفة عالمية مفيدة وعصرية مع أمثلة قليلة جدا - - في كثير من الأحيانواحد او اثنين.يمكن دمج المخططات المستفادة في مخططات أكثر تعقيدا ومركبة، وتستخدم لإجراء تنبؤات في قصص أخرى حيث تتوفر معلومات جزئية فقط.
يمكن التفكير في رواية القصص، سواء عبر الخرافات أو التقارير الإخبارية أو الأفلام الوثائقية أو المذكرات، باعتبارها اتصال بالأحداث المثيرة للاهتمام والذين يرتبطون معا عملية ملموسة. من المستحسن استخراج سلاسل الحدث التي تمثل هذه العمليات. ومع ذلك، لا تزال هذه الاستخراج مشكلة صعبة. نؤخر أن هذا يرجع إلى طبيعة النصوص التي يتم اكتشاف السلاسل منها. ينبط نص اللغة الطبيعية على سرد من الأحداث الخرسانية والبرية مع معلومات أساسية، والسياق، والرأي، والعناصر الأخرى التي تعتبر مهمة لمجموعة متنوعة من الخطاب الضروري وأعمال البراغماتية ولكنها ليست جزءا من سلسلة الأحداث الرئيسية التي يتم إبلاغها. نقدم طرق لاستخراج هذه السلسلة الرئيسية من نص اللغة الطبيعية، عن طريق تصفية الأحداث غير البارزة والجمل الداعمة. نوضح فعالية أساليبنا بمعزل سلاسل الأحداث الهامة من خلال مقارنة تأثيرها على مهام المصب. نظرا لأنه من خلال نماذج لغة كبيرة مسبقا على سلاسلنا المستخرجة لدينا، نحصل على تحسينات في مهمتين تستفيد من فهم واضح لسلاسل الأحداث: التنبؤ السردي والمسألة الزمنية القائمة على الأحداث الرد. تؤكد التحسينات الواجب والدراسات الودي أن طريقة استخراجنا تعزز سلاسل الأحداث الهامة.
استكشف البحث المسبق قدرة النماذج الحسابية للتنبؤ بكلمة ملائمة للكلمة مع مسند معين. في حين تم تخصيص الكثير من العمل لنمذجة العلاقة النموذجية بين الأفعال والحجج بمعزل، في هذه الورقة، نأخذ منظور أوسع من خلال تقييم ما إذا كانت النهج الحسابية أو إلى أي مد ى يمكن للمناهج الحسابية الوصول إلى المعلومات حول نموذجي الأحداث والمواقف بالكامل الموصوفة اللغة (معرفة الحدث المعمم). بالنظر إلى النجاح الأخير لنماذج لغة المحولات (TLMS)، قررنا اختبارها على معيار لتقدير ديناميكي للملاءمة المواضيعية. تم إجراء تقييم هذه النماذج مقارنة مع SDM، وهو إطار مصمم خصيصا لإدماج الأحداث في الجملة التي تعني التمثيلات، وجرينا تحليل خطأ مفصل للتحقيق في العوامل التي تؤثر على سلوكهم. تظهر نتائجنا أن TLMS يمكن أن تصل إلى العروض المقارنة لأولئك الذين حققتهم SDM. ومع ذلك، يقترح تحليل إضافي باستمرار أن TLMS لا تلتقط جوانب مهمة من المعرفة الحدث، وغالبا ما تعتمد تنبؤاتها على الميزات اللغوية السطحية، مثل الكلمات المتكررة والترحيل والأنماط الأساسية، مما يظهر قدرات التعميم دون المستوى الأمثل.
التعليق التوضيحي المعرفي العالمي (UCCA) هو مخطط توضيحي دلالي ينظم النصوص في هيكل الوسائد الخشن، مما يوفر تغطية واسعة من الظواهر الدلالية.في الوقت نفسه، لا تزال هناك حاجة إلى علاج محمظ من العديد من الفئات.فئة الإعلان ذات أهمية خاصة، حيث تغطي مجموعة وا سعة من معاني مختلفة بشكل أساسي مثل النفي والسببية والجانب وقياس الحدث.في هذه الورقة، نقدم مخطط التعليق التوضيحي الصقل لفئة AUCCA Adverbial، والتي تبين أن UCCA Adverbials يمكن أن تكون بالفعل في الفئات الفرعية في 7 أنواع الدلالية على الأقل، والقيام بذلك يمكن أن تساعد في توضيح وتكريم تسميات الحبيبات الخشنة على خلاف ذلك.نحن نقدم مجموعة مبدئية من المبادئ التوجيهية التوضيحية، وكذلك تجارب التجريبية التوضيحي مع اتفاق مرتفع بين المشتريات، مما يؤكد صلاحية المخطط.
ندرس مشكلة تحديد السببية الحدث (ECI) للكشف عن العلاقة السببية بين الحدث تذكر أزواج في النص. على الرغم من أن نماذج التعلم العميق أظهرت مؤخرا الأداء الحديثة من أجل ECI، إلا أنها تقتصر على إعداد الجملة حيث يتم تقديم الحدث أزواج في نفس الجمل. يعالج هذا ا لعمل هذه المشكلة من خلال تطوير نموذج تعليمي عميق جديد لبيئة المستوى ECI (DECI) لقبول حدث ما بين الجملة. على هذا النحو، نقترح نموذجا أساسيا في الرسم البياني يبني الرسوم البيانية التفاعلية لالتقاط الاتصالات ذات الصلة بين الكائنات المهمة ل DECI في مستندات الإدخال. ثم يتم بعد ذلك استهلاك رسوم الرسوم البيانية للتفاعل من قبل الشبكات التنافسية الرسمية لتعلم التمثيلات المعززة في المستندات للتنبؤ السببية بين الأحداث. يتم تقديم مصادر المعلومات المختلفة لإثراء الرسوم البيانية التفاعلية ل DECI، والتي تتميز بخطاب، بناء الجملة، والمعلومات الدلالية. تظهر تجاربنا الواسعة أن النموذج المقترح يحقق أداء حديثة في مجموعات بيانات قياسية.

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