ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التحليل الدلالي من اشتقاق الفعل - النون في برينستون Wordnet

Semantic Analysis of Verb-Noun Derivation in Princeton WordNet

339   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

نقدم هنا نتائج تحليل المورفوسانسي لأزواج الفعل - Noun في Princeton Wordnet كما ينعكس في ملف المواجهة المحتوي على أزواج مشروحة بمجموعة من 14 علاقات دلالية. لقد تم تمييزنا تلقائيا عن اشتقاق الاشتقاق الصفر والالتقاط في البيانات وتحديد الملصقات وتم فحص النتائج يدويا. تظهر البيانات أنه بالنسبة لكل علاقة دهالية سائدة Affix في إنشاء كلمات جديدة، على الرغم من أننا لا نستطيع التحدث عن خصوصيةهم فيما يتعلق بمثل هذه العلاقة. علاوة على ذلك، يتم تمثيل بعض أزواج من الأعمدة الدلالية الفعلية من الأبعاد الدلالية لكل علاقة دهالية، وتشكل بعض المجموعات الدلالية (في شكل الصفحات الفرعية WordNet) نتيجة لذلك. وبالتالي فإننا توظف تحليلا كبيرا من الدوافع التي يطاردها البيانات واسعة النطاق يتم توفيرها من قبل الوصف الغني المشتقات والمورفوسيمانتي في Wordnet إلى نهاية التقاط الأنسجة الدقيقة في عملية الاشتقاق على النحو الممثل في الخواص الدلالية للكلمات المعنية وتنعكس هيكل المعجم.



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

اقرأ أيضاً

تصف هذه الورقة تطوير مورد معجمي عبر الإنترنت للمساعدة في تنظيم أنظمة الكشف وكبح استخدام الكلمات الهجومية عبر الإنترنت.مع انتشار نمو منصات وسائل التواصل الاجتماعي، يتم الآن إجراء العديد من المحادثات عند الخط.أدت زيادة المحادثات عبر الإنترنت للترفيه وا لعمل والتواصل الاجتماعي إلى زيادة المضايقة.على وجه الخصوص، نقوم بإنشاء مفردات متخصصة في الإحساس بالكلمات الهجومية اليابانية للكلمات المفتوحة متعددة اللغات.يتوسع هذا المفردات على قائمة موجودة من الكلمات اليابانية الناتجة وتوفر التصنيف والربط السليم بالاتصالات داخل Wordnet متعددة اللغات.ثم تناقش هذه الورقة تقييم المفردات كمورد لتمثيل التصنيف والكلمات الهجومية وكخلاصا محتملا لاستخدام الكلمة الهجومية في وسائل التواصل الاجتماعي.
تهدف التحليل الدلالي إلى ترجمة كلام اللغة الطبيعية (NL) على البرامج القابلة للتفسير بالآلة، والتي يمكن تنفيذها مقابل بيئة عالمية حقيقية. منذ فترة طويلة تم الاعتراف بالشروح باهظة الثمن لأزواج برنامج الكلام كعقوبة رئيسية لنشر النماذج العصبية المعاصرة ل تطبيقات الحياة الحقيقية. في هذا العمل، نركز على مهمة التعلم شبه الإشراف حيث يتوفر كمية محدودة من البيانات المشروحة مع العديد من الكلمات غير المستقرة غير المسبقة. بناء على الملاحظة التي يجب أن تكون البرامج التي تتوافق مع الكلام NL قابلة للتنفيذ دائما، نقترح تشجيع المحلل المحلل لتوليد برامج قابلة للتنفيذ للكلمات غير المسبقة. نظرا لمسافة البحث الكبير للبرامج القابلة للتنفيذ، والأساليب التقليدية التي تستخدم شعاع البحث عن التقريب، مثل التدريب الذاتي والتدريب الهامشي الأعلى، لا تؤدي كذلك. بدلا من ذلك، نقترح مجموعة من أهداف التدريب الجديدة المستمدة من خلال الاقتراب من مشكلة التعلم من عمليات الإعدام من منظور التنظيم الخلفي. أهدافنا الجديدة تفوق الطرق التقليدية في الليلة الماضية والجيوقي، سد الفجوة بين التعليم شبه الإشرافه والإشراف.
حاليا، هناك نوعان من الوصمات المتاحة للتركية: TR-Wordnet of Balkanet و Kenet.كما يتضمن Wordnet الأكثر شمولية للتركية، تشمل Kenet 76،757 عملية عملية.لدى Kenet العلاقات الدلالية المعدلة وترتبط ب Pwn من خلال العلاقات المتداخلة.في هذه الورقة، نقدم الإجرا ء الذي اعتمده في إنشاء Kenet، وإعطاء تفاصيل حول نهجنا في التعليق العلاقات الدلالية مثل ارتفاع ضغط الدم ويناقش المشكلات الخاصة باللغة التي تواجهها في هذه العمليات.
لقد تم الاعتراف بأهمية بناء المحللين الدلاليين الذين يمكن تطبيقهم على مجالات جديدة وإنشاء برامج غير مرئية في التدريب لفترة طويلة، وقد تم الاعتراف لفترة طويلة، وتصبح مجموعات البيانات اختبار الأداء خارج النطاق متاحة بشكل متزايد. ومع ذلك، فقد تم تخصيص ا هتمام ضئيل أو معدوني لتعلم الخوارزميات أو الأهداف التي تعزز تعميم المجال، حيث تعتمد جميع الأساليب الموجودة تقريبا على التعلم المعياري الإشرافي. في هذا العمل، نستخدم إطارا للتعلم من التعريف الذي يستهدف تعميم المجال الصفرية للتحليل الدلالي. نحن نطبق خوارزمية التدريب النموذجية المرجعية التي تحاكي تحليل اللقطة الصفرية من خلال بناء القطار الافتراضي ومجموعات الاختبار من مجالات Disfoint. يستحق الهدف التعلم عن الحدس الذي يجب عليه اتخاذ خطوات التدرج التي تعمل على تحسين أداء مجال المصدر أيضا على تحسين أداء المجال المستهدف، وبالتالي تشجيع المحلل المحلل على تعميم المجالات المستهدفة غير المرئية. النتائج التجريبية على (الإنجليزية) عن مجموعات البيانات العنكبوت والصينية الصينية تظهر أن هدف التعلم التلوي يعزز بشكل كبير أداء محلل الأساس.
تلقت الأساليب القائمة على القاموس في تحليل المعنويات الاهتمام العلمي مؤخرا، وأكثر الأمثلة الشاملة التي يمكن العثور عليها باللغة الإنجليزية. ومع ذلك، فإن العديد من اللغات الأخرى تفتقر إلى قواميس القطبية، أو تلك الموجودة صغيرة الحجم كما في حالة SentiTu rknet، أول وفقط القطبية القاسم في التركية. وبالتالي، تهدف هذه الدراسة إلى تمديد محتوى SentiTurknet من خلال مقارنة الكلامين المتاحين في التركية، وهي Kenet و TR-Wordnet من Balkanet. تحقيقا لهذه الغاية، تم إنشاء قاموس الأسقفية التركية الحالية بالاعتماد على 76825 متلازمة مطابقة Kenet، حيث تم تفاح كل Synset مع ثلاث ملصقات قطبية، وهي إيجابية وسلبية ومحايدة. وفي الوقت نفسه، كشفت مقارنة Kenet و Tr-Wordnet of Balkanet عن نقاط الضعف الخاصة بهم مثل تكرار نفس الحواس، ونقص الدمج اللازم للعناصر التي تنتمي إلى نفس المكامنة ووجود إصدارات أضيق زائدة من التزامن، والتي تتم مناقشتها في ضوء إمكاناتهم لتحسين قواعد البيانات المعجمية الحالية التركية.

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