ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

فخر: التنبؤ بالعلاقات في المحادثات

PRIDE: Predicting Relationships in Conversations

128   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

استخراج العلاقات الشخصية تلقائيا من محاور المحادثة يمكن أن تثري قواعد المعرفة الشخصية لتعزيز البحث المخصص والتوتيات واللقات.لاستنتاج علاقات المتحدثين من الحوارات، نقترح فخر، وهو مصنف متعدد الملصقات العصبية، بناء على بيرتف ومحول لإنشاء تمثيل محادثة.يستخدم BRIDE هيكل الحوار ويزيده بالمعرفة الخارجية حول ميزات المتحدث ومصمم المحادثة. مثل الأعمال السابقة، نحن نعلم التنبؤ متعدد التسميات لعلاقات الحبيبات الجميلة.نطلق سراح مجموعات بيانات واسعة النطاق، بناء على ScreenPlays من الأفلام والعروض التلفزيونية، مع علاقات موجهة للمشاركين المحادثة.تظهر تجارب واسعة النطاق على كلتا البيانات الأداء فائقة من الفخر مقارنة بناسيات الأحدث.

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

اقرأ أيضاً

يمكن استخراج المعلومات المهيكلة من المحادثات الطبية تقليل عبء الوثائق للأطباء ومساعدة المرضى الذين يتبعون مع خطة الرعاية الخاصة بهم.في هذه الورقة، نقدم مهمة جديدة لاستخراج المواعيد يمتد من المحادثات الطبية.نحن نؤيد هذه المهمة كمشكلة علامات تسلسل والت ركيز على استخراج يمتد لسبب الموعد والوقت.ومع ذلك، فإن التسجيل المحادثات الطبية باهظة الثمن، وتستغرق وقتا طويلا، ويتطلب من خبرات مجال كبيرة.وبالتالي، نقترح أن نستفيد مناهج الإشراف الضعيفة، وهي الإشراف غير المكتملة والإشراف غير الدقيق، ونهج إشراف هجين وتقييم كل من ELMO - ELMO وبرت خاصة بالمجال باستخدام نماذج علامات التسلسل.أفضل نموذج أداء هو متغير Bertiant الخاص بالمجال باستخدام الإشراف الهجين الضعيف والحصول على درجة F1 79.32.
تنشئ المنصات والمجتمعات عبر الإنترنت معاييرها التي تحكم السلوك المقبول داخل المجتمع.ركز جهد كبير في NLP على تحديد السلوكيات غير المقبولة، وفي الآونة الأخيرة، على التنبؤ بها قبل حدوثها.ومع ذلك، ركزت هذه الجهود إلى حد كبير على السمية باعتبارها الشكل ال وحيد لانتهاك المعايير المجتمعية.وقد أغفل هذا التركيز على مجموعة أكبر من القواعد التي يفرضها المشرفون.هنا، نقدم مجموعة بيانات جديدة تركز على طيف أكثر اكتمالا من معايير المجتمع وانتهاكاتها في سياقات المجتمع المحلى والعالمي المحلي.نقدم سلسلة من النماذج التي تستخدم هذه البيانات لتطوير اكتشاف انتهاك المعايير والتحسس المجتمعي، مما يدل على أن هذه التغييرات تعطي أداء عال.
التركيز النهج الحالية لتوليد الاستجابة المتعاطفة على تعلم نموذج للتنبؤ بميزة العاطفة وتوليد استجابة بناء على هذه الملصق وحققت نتائج واعدة. ومع ذلك، فإن السبب العاطفي، وهو عامل أساسي للاستجابة التعاطفية، يتم تجاهله. السبب العاطفة هو حافز للعواطف البشر ية. وإذ تدرك سبب العاطفة مفيدة لفهم المشاعر الإنسانية بشكل أفضل حتى تولد ردود أكثر تعاطفا. تحقيقا لهذه الغاية، نقترح إطارا جديدا يحسن توليد الاستجابة المتعاطفة من خلال التعرف على سبب العاطفة في المحادثات. على وجه التحديد، تم تصميم العاطفة المعقرة للتنبؤ بتسمية مشاعر السياق وتسلسل من الملصقات الموجهة نحو السبب، والتي تشير إلى ما إذا كانت الكلمة مرتبطة بالعاطفة. ثم نركض كلا من آليات الاهتمام الثابت والناعم لدمج السبب في جيل الاستجابة. تظهر التجارب أن دمج العاطفة تسبب المعلومات تعمل على تحسين أداء النموذج على كل من التعرف على العاطفة وتوليد الاستجابة.
نقدم طريقة لدعم شرح حركات الرأس في المحادثات المسجلة بالفيديو.يتم استخدام شرائح حركة الرأس من البيانات المشروحة متعددة الوسائط لتدريب نموذج للكشف عن حركات الرأس في البيانات غير المرئية.يتم تحميل تسلسل الحركة المتوقعة الناتجة إلى أداة السندان لتحرير م ا بعد التوضيح.يتم مقارنة حركات الرأس المحددة تلقائيا والشروح الأصلية بتقييم التداخل بين الاثنين.وأظهر هذا التحليل أن Onsets الحركة تم اكتشافه بسهولة أكبر من الإزاحة، وأشارت إلى عدد من الأنماط في عدم التطابق بين التعليقات التوضيحية الأصلية والتنبؤات النموذجية التي يمكن التعامل معها بعبارات عامة في إرشادات ما بعد التوضيحية.
يهدف هذا البحث إلى التنبؤ بمستوى تلوث الهواء مع مجموعة من البيانات المستخدمة لإجراء التنبؤ من خلالها والوصول لأفضل تنبؤ باستخدام عدة نماذج والمقارنة بينها وإيجاد الحل المناسب.

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