ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

صفر - تسديدة تعاوني المعنى المتبادل التحويل: شرح الهنغارية باستخدام الوصف الفني براغ وظيفي

Zero-shot cross-lingual Meaning Representation Transfer: Annotation of Hungarian using the Prague Functional Generative Description

327   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 نتائج تجاربنا المتعلقة بالأداء الصفر - اللغات اللغات في المحلل الدلالي لحكم Perin إلى الرسم البياني. طبقنا طراز PTG المدربين باستخدام محلل Perin على جريدة 740k-Token Czech إلى الهنغارية. قمنا بتقييم أداء المحلل المحلل باستخدام أداة التقييم الرسمية للمهمة المشتركة MRP 2020. تم إنشاء الشروح الهنغارية القياسية الذهبية عن طريق التصحيح اليدوي لإخراج المحلل في أعقاب دليل الشرح للمستوى Tectogrammatical من TreeBank TreeBank براغ. ومع ذلك، فإن نموذج إنجليزي مدرب على كوربس صحيفة إنجليزية أكبر مليونا متاحا، وجدنا أن النموذج التشيكي أدى بشكل كبير على المدخلات الهنغارية بسبب حقيقة أن الهنغاري يشبه بشكل أكثر تشبه التشيكية من الإنجليزية. لقد وجدنا أن التحويل الصفرية لقطة بمعنى PTG يعنى تمثيل عبر اللغات غير البعيدة النموذجية باستخدام نموذج محلل عصبي يعتمد على نموذج لغة سياسي متعدد اللغات يتبعه تصحيح يدوي من قبل خبراء اللغاتين هو سيناريو قابل للتطبيق.



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

اقرأ أيضاً

غالبا ما يتطلب تدريب نماذج NLP كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى، مما يجعل من الصعب توسيع النماذج الحالية لغات جديدة.في حين تعتمد Transfer-Transfer عبر اللغات الصفرية على تضييق كلمة متعددة اللغات لتطبيق نموذج تدرب على لغة واحدة لآخر، فإن Yarowski و Ngai (2001) يقترح طريقة الإسقاط التوضيحي لتوليد بيانات التدريب دون شرح يدوي.تم استخدام هذه الطريقة بنجاح مهام التعرف على الكيان المسمى وكتابة الكيان الخشن الخشبي، لكننا نظهر أنه من غير متوقع من قبل النقل الصفرية عبر اللغات عند تطبيقها على مهمة مماثلة لكتابة الكيان المحبوس.في دراستنا لطبقتها الجميلة للكتابة من نوع الغش في علم الأطباق الألمانية بالنسبة للألمانية، نظهر أن الإسقاط التوضيحي يضخم ميل النموذج الإنجليزي إلى تسميات المستوى 2 المستويات والضرب عن طريق النقل الصفرية عبر اللغات على ثلاثة مجموعات اختبار رواية.
نقدم نظاما للصفر بالرصاص لغة هجومية عبر اللغات وتصنيف الكلام الكراهية.تم تدريب النظام على مجموعات البيانات الإنجليزية واختباره في مهمة اكتشاف محتوى خطاب الكراهية والوسائط الاجتماعية الهجومية في عدد من اللغات دون أي تدريب إضافي.تظهر التجارب قدرة رائعة لكلا النموذجين للتعميم من اللغة الإنجليزية إلى لغات أخرى.ومع ذلك، هناك فجوة متوقعة في الأداء بين النماذج التي تم اختبارها عبر اللغات والنماذج الأولية.يتوفر أفضل نموذج أداء (مصنف المحتوى الهجومي) عبر الإنترنت ك api بقية.
حققت نماذج متعددة اللغات المدربة مسبقا أداء ملحوظا على تعلم التحويل عبر اللغات.تم تدريب بعض النماذج متعددة اللغات مثل Mbert، مدربة مسبقا على Corpora غير المسبق، وبالتالي لا يمكن تضمين تضمينات لغات مختلفة في النماذج بشكل جيد للغاية.في هذه الورقة، نهدف إلى تحسين أداء نقل اللغات المتبادل الصفر عن طريق اقتراح مهمة تدريبية مسبقا تسمى نموذج محاذاة Word-Exchange (Weal)، والذي يستخدم معلومات المحاذاة الإحصائية كمعرفة مسبقة لتوجيه الكلمة عبر اللغاتتنبؤ.نحن نقيم نموذجنا في مهمة مهام الفهم لقراءة الجهاز متعدد اللغات ومهمة واجهة اللغة الطبيعية XNLI.تظهر النتائج أن Weam يمكن أن يحسن بشكل كبير من الأداء الصفر بالرصاص.
تشفير لغة متعددة اللغات المدربة مسبقا، مثل Bert متعدد اللغات و XLM-R، إظهار إمكانات كبيرة للتحويل الصفر - عبر اللغات. ومع ذلك، فإن هذه اللوائح متعددة اللغات لا تحيي بالتحديد الكلمات والعبارات عبر اللغات. على وجه الخصوص، يتطلب محاذاة التعلم في مساحة ا لتضمين متعددة اللغات عادة على مستوى الجملة أو المستوى الموازي على مستوى Word، وهي مكلفة يتم الحصول عليها لغات الموارد المنخفضة. بديل هو جعل التشفير متعددة اللغات أكثر قوة؛ عند ضبط التشفير باستخدام المهمة المصدرة للمهمة، نربط التشفير لتتسامح مع الضوضاء في المساحات التضمين السياقية بحيث لا تتماشى تمثيلات اللغات المختلفة بشكل جيد، لا يزال بإمكان النموذج تحقيق أداء جيد على الصفر بالرصاص عبر اللغات نقل. في هذا العمل، نقترح استراتيجية تعليمية لتدريب النماذج القوية عن طريق رسم الروابط بين الأمثلة الخصومة وحالات فشل النقل الصفرية عبر اللغات. نعتمد اثنين من أساليب التدريب القوية المستخدمة على نطاق واسع، والتدريب الخصوم والتنعيم العشوائي، لتدريب النموذج القوي المرغوب فيه. توضح النتائج التجريبية أن التدريب القوي يحسن نقل صفرية عبر اللغات على مهام تصنيف النص. التحسن هو أكثر أهمية في إعداد النقل المتبادل المعمم، حيث ينتمي زوج جمل المدخلات إلى لغتين مختلفة.
حققت نماذج التضمين السياقية المدربة مسبقا متعددة اللغات (Devlin et al.، 2019) أداء مثير للإعجاب على مهام نقل اللغات الصفرية.من خلال إيجاد استراتيجية ضبط الدقيقة الأكثر فعالية لضبط هذه النماذج على لغات الموارد عالية الموارد بحيث تقوم بتحويلاتها جيدا ل غات اللغات الصفرية هي مهمة غير تافهة.في هذه الورقة، نقترح رواية ميتا المحسن إلى طبقات ناعمة في طبقات النموذج المدرب مسبقا لتجميدها أثناء الضبط.نحن ندرب ميتا المحسن عن طريق محاكاة سيناريو نقل الصفر بالرصاص.تشير النتائج على الاستدلال اللغوي المتبادل اللغوي إلى أن نهجنا يحسن على خط الأساس البسيط للضبط و X-Maml (Nooralahzadeh et al.، 2020).

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