لقد أظهر العمل السابق أن أنظمة التسجيل الآلي للمقالات، ولا سيما أنظمة التعلم في الجهاز، ليست قادرة على تقييم جودة المقالات، ولكنها تعتمد على طول المقال، وهو عامل غير ذي صلة لكتابة الكفاءة.في هذا العمل، نوضح أولا أن الأنظمة الحديثة، أنظمة التسجيل العص
بي العصبي الحديثة، قد تتأثر أيضا بالارتباط بين طول المقال وعشرات في مجموعة بيانات قياسية.في تقييمنا، يظهر نموذج عصبي بسيط للغاية الأداء الحديث في مجموعة البيانات القياسية.للنظر في محتوى المقالات دون تناول طول المقالات في الاعتبار، نقدم نموذج عصبي بسيط تقييم تشابه المحتوى بين مقال الإدخال والمقالات تعيين درجات مختلفة.يحقق هذا النموذج العصبي أداء مماثل لدولة الفن على مجموعة بيانات قياسية وكذلك في مجموعة بيانات ثانية.تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن أنظمة تسجيل المقالات العصبية يجب أن تنظر في خصائص مجموعات البيانات للتركيز على جودة النص.
يستخدم الترخيص اسم DeVerbal لوصف حدث مرتبط بحفه الأساسي.وجدت عادة في النصوص الأكاديمية والشطورية، يمكن أن يكون من الصعب تفسير الترشيحات بسبب العلاقات الدلالية الغامضة بين الاسم السيفال وحججه.هدفنا هو تفسير الترشيحات عن طريق توليد صياغة البلاكة.نحن نت
قوم بتعامل مع التردد المركب مع كل من المعدلات الاسمية والكبصمية، وكذلك عبارات الجر.في التقييمات المتعلقة بعدد من الأساليب غير المدمرة، حصلنا على أقوى أداء باستخدام نموذج لغة سياسي مدرب مسبقا لإعادة صياغة صياغة الصياغة التي تم تحديدها بواسطة نموذج استلامي نصي.
لا يزال التقييم التلقائي للحوارات المفتوحة للحوالات تحديا ملحوظا إلى حد كبير.على الرغم من وفرة العمل المنجز في هذا المجال، يتعين على القضاة البشري تقييم جودة الحوارات.نتيجة لذلك، يؤدي أداء هذه التقييمات على نطاق واسع مكلفة.يحقق هذا العمل في استخدام ن
موذج تعليمي عميق مدرب على التقييم التقييم في اللغة العامة (الغراء) بمثابة إشارة عالية الجودة للحوارات المفتوحة للنطاق.الهدف من ذلك هو استخدام مهام الغراء المختلفة كوجهات نظر مختلفة بشأن الحكم على جودة المحادثة، وبالتالي تقليل الحاجة إلى بيانات تدريبية إضافية أو ردود تعمل بمثابة مراجع جودة.نظرا لهذه الطبيعة، يمكن للطريقة استنتاج مختلف مقاييس الجودة ويمكن أن تستمد النتيجة الإجمالية القائمة على المكونات.نحن نحقق معاملات الارتباط ذات دلالة إحصائية تصل إلى 0.7.
في هذه الورقة، ندرس إمكانية إجابة سؤاليات متعددة الخيارات غير المدعومة (MCQA).من المعرفة الأساسية للغاية، يعرف نموذج MCQA أن بعض الخيارات لديها احتمالات أعلى من كونها صحيحة من غيرها.المعلومات، على الرغم من صاخبة جدا، يرشد تدريب نموذج MCQA.يتم عرض الط
ريقة المقترحة تفوقت على النهج الأساسية في السباق وهي قابلة للمقارنة مع بعض مناهج التعلم الخاضعة للإشراف على MC500.
يتطلب Multi-Hop QA آلة للإجابة على أسئلة معقدة من خلال إيجاد أدلة وتعزيز متعددة، وتوفير الأدلة التوضيحية لإظهار عملية التفكير في الجهاز.نقترح قارئ مستخرج العلاقات والمقارنة (RERC)، وإطار من ثلاثة مراحل بناء على التحلل السؤال المعقد.يتحلل النازع العلا
قة السؤال المعقد، ثم يجيب القارئ على الأسئلة الفرعية بدوره، وأخيرا ينفذ المقارنة مقارنة عدديا ويلخص كل شيء للحصول على الإجابة النهائية، حيث تشكل العملية بأكملها مسار أدلة منطق كامل.في DataSet 2wikimultihopqa، حقق نموذج RERC لدينا الأداء الحديثة، مع درجة فوز F1 المشتركة من 53.58 على المتصدرين.جميع مؤشرات RERC لدينا قريبة من الأداء البشري، مع 1.95 فقط خلف المستوى الإنساني في درجة F1 من حقيقة الدعم.في الوقت نفسه، فإن مسار الأدلة المقدم من إطار RERC لدينا له قابلية قراءة ممتازة وإخلاص.
العثور على مشاركات Covid-19 Information في مجرى تغريدات مفيدة للغاية لمراقبة التحديثات المتعلقة بالصحة.يعمل العمل السابق على إعداد بيانات متوازن وعلى اللغة الإنجليزية، ولكن تغريدات مفيدة نادرة، والإنجليزية ليست سوى واحدة من العديد من اللغات التي يتحد
ث بها في العالم.في هذا العمل، نقدم مجموعة بيانات جديدة تبلغ 5000 تغريدات للعثور على تغريدات Covid-19 مفيدة لدنماركي.على عكس العمل المسبق، الذي يوازن بين توزيع الملصقات، نقوم بالنماذج المشكلة عن طريق الحفاظ على توزيعها الطبيعي.نحن ندرس مدى أداء نموذج الاحتمالية البسيط والشبكة العصبية التنافسية (CNN) في هذه المهمة.نجد CNN مرجح للعمل بشكل جيد ولكنها حساسة لتضمين وخيارات HyperParameter.نأمل أن تكون DataSet المساهمة نقطة انطلاق لمزيد من العمل في هذا الاتجاه.
تستخدم منتديات سوق Darknet في كثير من الأحيان لتبادل السلع والخدمات غير القانونية بين الأطراف التي تستخدم التشفير لإخفاء هوياتها.يتم استخدام شبكة Tor لاستضافة هذه الأسواق، والتي تضمن إخفاء هويتها الإضافي من IP وتتبع الموقع، مما يجعل من الصعب الارتباط
عبر المستخدمين الخبيثة باستخدام حسابات متعددة (Sybils).بالإضافة إلى ذلك، يهاجر المستخدمون إلى منتديات جديدة عندما يتم إغلاق المرء زيادة زيادة صعوبة ربط المستخدمين عبر منتديات متعددة.نقوم بتطوير نهج تعليم متعدد الأطباق المستند إلى المصممة على أساس التصديق على اللغة الطبيعية والتفاعلات النموذجية باستخدام Asceddings الرسم البياني لإنشاء تمثيلات منخفضة الأبعاد من حلقات قصيرة لنشاط المستخدم لإسناد التأليف.نحن نقدم تقييم شامل لأساليبنا في أربع منتديات Darknet المختلفة التي توضح فعالتها على أحدث من الفن، مع رفع ما يصل إلى 2.5x في مرتبة الاسترجاع المتوسط و 2x على استدعاء @ 10.
لتفسير سلوك نموذج الاحتمالية، من المفيد قياس معايرة النموذج --- المدى الذي ينتج عنه درجات ثقة موثوقة.نحن نتطلع إلى مشكلة المعايرة المفتوحة لوضع العلامات النماذج ذات الأشكال المتناقضة، والتوصية باستراتيجيات لقياس وتقليل خطأ المعايرة (CE) في هذه النماذ
ج.نظهر أن العديد من تقنيات إعادة التدوير بعد المخصص كلها تقلل من خطأ المعايرة عبر التوزيع الهامشي لطاغين تسلسلين موجودين.علاوة على ذلك، نقترح مجموعة تجميع الترددات (TFG) كوسيلة لقياس خطأ المعايرة في نطاقات التردد المختلفة.علاوة على ذلك، يعزز إعادة معايرة كل مجموعة بشكل منفصل تخفيض أكثر إنصافا لخطأ المعايرة عبر طيف تردد العلامات.
نظرا لأن طرازات لغة واسعة النطاق مدربة مسبقا تحقق دقة على المستوى البشري والأخبار الدقة على مهام فهم اللغة الحالية، دعت التحيز الإحصائي في البيانات القياسية والدراسات التحقيق مؤخرا إلى قدراتهم الحقيقية.للحصول على تقييم أكثر إعلانية من الدقة بشأن مهام
تصنيف النص يمكن أن تقدم، نقترح تقييم أنظمة من خلال مقياس جديد لتماسك التنبؤ.نحن نطبق إطار عملنا على اثنين من التفاهم مع المعايير ذات الخصائص المختلفة لإظهار تنوعه.تبين نتائجنا التجريبية أن إطار التقييم هذا، على الرغم من بسيطة في الأفكار والتنفيذ، هو إجراء سريع وفعال وتنوعا لتوفير نظرة ثاقبة في تماسك تنبؤات الآلات.
برزت التعلم المتعدد المهام مع ترميز المحولات (MTL) كتقنية قوية لتحسين الأداء على المهام ذات الصلة عن كثب لكل من الدقة والكفاءة في حين أن السؤال لا يزال يبقى ما إذا كان من شأنه أن يؤدي ذلك على المهام المميزة أم لا بشكل جيد في الطبيعة أم لا. نقوم أولا
بإجراء نتائج MTL على خمس مهام NLP، POS، NER، DEP، CON، SRL، وتصوير نقصها على تعلم المهمة الفردية. ثم نقوم بإجراء تحليل جذري واسع النطاق لإظهار أن مجموعة معينة من رؤساء الاهتمام تعلن أن معظم المهام خلال MTL، والذين يتداخلون مع بعضهم البعض لضبط تلك الرؤوس لأهدافهم الخاصة. استنادا إلى هذا النتيجة، نقترح فرضية الخلايا الجذعية للكشف عن وجود اهتمام يرأس الموهوبين بشكل طبيعي للعديد من المهام التي لا يمكن تدريبها بشكل مشترك على إنشاء شرائح كافية لجميع تلك المهام. أخيرا، نقوم بتصميم تحقيقات خالية من المعلمات الجديدة لتبرير فرضيتنا وإظهار كيفية تحويل رؤساء الانتباه عبر المهام الخمسة خلال MTL من خلال تحليل الملصقات.
