ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

جيل خريطة العقل الفعال عبر التسلسل إلى الرسم البياني وتحويل الرسم البياني المقوى

Efficient Mind-Map Generation via Sequence-to-Graph and Reinforced Graph Refinement

374   0   2   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

خريطة العقل هي رسم تخطيطي يمثل المفهوم المركزي والأفكار الرئيسية بطريقة هرمية. سيؤدي تحويل النص العادي إلى خريطة ذهنية إلى الكشف عن هيكلها الدلالي الرئيسي وتكون أسهل في فهمه. بالنظر إلى وثيقة، تستخرج طريقة جيل خريطة العقل التلقائي الحالية علاقات كل زوج جملة لتوليد الرسم البياني الدلالي الموجه لهذا المستند. تزداد تعقيد الحساب بشكل كبير مع طول الوثيقة. علاوة على ذلك، من الصعب التقاط الدلالات الإجمالية. للتعامل مع التحديات المذكورة أعلاه، نقترح شبكة جيل مخريطة العقل الفعالة تقوم بتحويل وثيقة إلى رسم بياني عبر الرسوم البيانية بالتسلسل إلى الرسم البياني. لضمان خريطة ذهنية ذات مغزى، نقوم بتصميم وحدة تحويل رسم بياني لضبط الرسم البياني العلاقة بطريقة تعليمية للتعزيز. تظهر النتائج التجريبية الواسعة أن النهج المقترح أكثر فعالية وكفاءة من الأساليب الحالية. يتم تقليل وقت الاستدلال بآلاف المرات مقارنة بالطرق الحالية. تتحقق دراسات الحالة أن خرائط العقل التي تم إنشاؤها بشكل أفضل تكشف عن الهياكل الدلالية الأساسية للوثيقة.



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

اقرأ أيضاً

تحتاج الجيل القادم من أنظمة المحادثة AI إلى: (1) لغة العملية تدريجيا، يجب أن تكون الرمز المميز أكثر استجابة وتمكين التعامل مع ظواض المحادثة مثل توقف مؤقت وإعادة التشغيل والتصحيحات الذاتية؛ (2) السبب السماح بشكل تدريجي بالمعنى الذي سيتم إنشاؤه بعد ما يقال؛ (3) أن تكون شفافة ويمكن التحكم فيها، مما يسمح للمصممين وكذلك النظام نفسه بوضع أسباب بسهولة لسلوك معين والخياط لمجموعات مستخدمين معينة، أو المجالات. في هذه الورقة القصيرة، نقدم العمل الأولي المستمر يجمع بين بناء الجملة الديناميكي (DS) - إطار Grammar التدريجي والدلي - مع إطار وصف الموارد (RDF). هذا يمهد الطريق لإنشاء المحللين الدلاليين التدريجيين الذين ينتجون تدريجيا الرسوم البيانية الدلالية RDF كصحة تتكشف في الوقت الفعلي. نحن أيضا الخطوط العريضة كيف يمكن دمج المحلل المحلل بمحرك التفكير تدريجي من خلال RDF. نقول أن DS-RDF Hybrid يرضي Desiderata المذكورة أعلاه، مما أسفر عن البنية التحتية الدلالية التي يمكن استخدامها لبناء مستجيب، في الوقت الفعلي، AI محادثة محادثة مفسورة يمكن تخصيصها بسرعة لتوفير مجموعات مستخدمين محددة مثل الأشخاص المصابين بالخرف.
يفهم فهم الوسيلة اللغوية على نطاق واسع بنفس أهمية مهام المصب مثل الإجابة على السؤال ورسم الرسم البياني المعرفي.قد يتوقع أيضا الاستفادة من التعلم الرسم البياني الاستيباري من الاهتمام بالطريقة.نقوم ببناء الرسوم البيانية الاستيبارية باستخدام Corpus News التي تمت تصفيتها مع محلل طريقة، وإظهار أن معدلات تجريد مشروط من المسندات في الواقع تزيد الأداء.هذا يشير إلى أنه بالنسبة لبعض المهام، فإن البراغماتية لتعديل مشروط للندوات يسمح لهم بالمساهمة كدليل على الاستلام.
نقترح هندسة محول الرسم البياني المتكرر للرسوم البيانية التلقائي (Rngtr) من أجل تحسين الرسوم البيانية التعسفية من خلال التطبيق العسكري لمحول الرسم البياني غير التلقائي إلى الرسم البياني وتطبيقه على تحليل التبعية النحوية.نوضح قوة وفعالية Rngtr على العد يد من شركات التبعية، باستخدام نموذج التقييم المدرب مسبقا مع بيرت.نقدم أيضا محولات محول النحوية (Sytr)، وهي محلل غير متكرر مشابهة لنموذج التقييم الخاص بنا.يمكن Rngtr تحسين دقة مجموعة متنوعة من المحللين الأوليين في 13 لغة من التبعيات الشاملة TreeBanks والإنجليزية والصينية Benn Treebanks، والجوربوس الألماني Conll2009، وحتى تحسين النتائج الجديدة على النتائج الجديدة التي حققتها Systr، بشكل كبيرتحسين أحدث حديثة لجميع الشركات التي تم اختبارها.
تحديد مصطلحات المصطلحات هي الخطوة الأولى في التواصل العلمي. يمكن تطوير نماذج توليد النص العصبي لتوليد التعريف التحايل على منحك كثافة العمل، مما يؤدي إلى مزيد من تسريع الاكتشاف العلمي. لسوء الحظ، فإن الافتقار إلى مجموعة بيانات تعريف المصطلحات واسعة ال نطاق تعوق العملية نحو توليد التعريف. في هذه الورقة، نقدم مجموعة بيانات تعريف مصطلحات واسعة النطاق تغطي أزواج تعريف تعريف المصطلحات 2،010،648، وتمتد 227 من الفضائح الطبية الحيوية. تشكل المصطلحات المصطلحات في كل فرع من الفعالة رسم بياني Acyclic موجه مؤقتا، حيث فتح طرق جديدة لتطوير نماذج توليد الرسومات في الرسم البياني. بعد ذلك اقترحنا نموذج جيل تعريف الرسم البياني للرسوم البياني الرواية التي تدمج المحولات مع شبكة عصبية الرسم البياني. ينفأ النموذج لدينا على نماذج توليد النص الموجودة من خلال استغلال بنية الرسم البياني للمصطلحات. أظهرنا أيضا كيف يمكن استخدام الرسوم البيانية لتقييم نماذج اللغة المحددة مسبقا، ومقارنة أساليب تعلم التمثيل الرسم البياني والتنبؤ بالحكومة. نحن نتصور الرسوم البيانية لتكون مصدرا فريدا لتوليد التعريف والعديد من مهام NLP الأخرى في الطب الحيوي.
تقدم هذه الورقة أول دراسة حول استخدام نماذج اللغة المدربة مسبقا على نطاق واسع للجيل الآلي من الرسم البياني الصخم على مستوى الحدث للحصول على مستند. على الرغم من النجاح الهائل لأساليب ما قبل التدريب العصبي في مهام NLP، لم يتم استكشاف إمكاناتها للمنطق ا لزمني على الرسوم البيانية في الأحداث بما فيه الكفاية. جزء من السبب هو صعوبة في الحصول على شركة تدريبية كبيرة مع أحداث مشروح بين الإنسان والروابط الزمنية. نحن نتطلع إلى هذا التحدي باستخدام أدوات IE / NLP الحالية لتوليد كمية كبيرة تلقائيا (89،000) من أزواج المستند المستندات المنتجة للنظام، واقتراح صياغة رواية لمشكلة جيل الرسم البياني للسياق كقوة تعيين تسلسل إلى تسلسل. تمكننا هذه الاستراتيجيات من الاستفادة من النماذج اللغوية التي تم تدريبها مسبقا على بيانات التدريب التي يسببها النظام المهمة لتوليد الرسم البياني. تظهر تجاربنا أن نهجنا فعال للغاية في توليد رسوم بيانية صحيحة هيكليا وذات رأسيا. علاوة على ذلك، يوضح التقييم على Corpus تحديا يدويا عن طريق اليد، أن أسلوبنا تتفوق على أقرب طريقة موجودة من خلال هامش كبير على عدة مقاييس. نعرض أيضا تطبيقا نهرما لنهجنا من خلال تكييفه للإجابة على الأسئلة الزمنية المفتوحة في إعداد فهم القراءة.

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