أصبحت التمثيل التعلم للنص عبر الاحتمالات نموذج لغة على كوربوس كبيرة أصبح نقطة انطلاق قياسية لبناء أنظمة NLP. يقف هذا النهج على النقيض من السيارات الآلية، كما تم تدريبه على النص الخام، ولكن بهدف التعلم لترميز كل إدخال كجاغر يتيح إعادة الإعمار الكامل.
AutoNCoders جذابة بسبب هيكل الفضاء الكامن وخصائصها التوليدية. لذلك نستكشف بناء AutoNCoder على مستوى الجملة من نموذج لغة محول محول مسبقا. نحن نقوم بتكييف هدف نمذجة اللغة الملثمين كإنتاجية، وتمديد واحد، في حين أن تدرب فقط عنق الزجاجات الجملة ومكتشف محول بطبقة واحدة. نوضح أن تمثيلات الجملة التي اكتشفها طرازنا تحقق جودة أفضل من الأساليب السابقة التي استخراج تمثيلات من المحولات المسبدة مسبقا على مهام تشابه النص، ونقل النمط (مثال على الجيل الخاضع للرقابة)، ومهام تصنيف الجملة واحدة في معيار الغراء، أثناء استخدام عدد أقل من النماذج المحددة مسبقا.
يمكن أن تكون أنظمة NLP المستندة إلى التعلم العميق حساسة للرموز غير المرئية ويصعب التعلم مع المدخلات عالية الأبعاد التي تعيق التعلم بشكل خطير.نقدم نهجا من خلال تجميع كلمات الإدخال على أساس التنوع الدلالي الخاص بهم لتبسيط تمثيل لغة الإدخال مع غموض منخف
ض.نظرا لأن الكلمات المتنوعة الدلوية موجودة في سياقات مختلفة، فإننا قادرون على استبدال الكلمات مع مجموعاتهم وما زالت تميز معاني الكلمة التي تعتمد على سياقاتها.نقوم بتصميم العديد من الخوارزميات التي تحسب تجمعات متنوعة تستند إلى أخذ العينات العشوائية، مسافات هندسية، وتعظيم انتروبيا، ونثبت ضمانات رسمية للخوارزميات القائمة على الانتروبوي.تظهر النتائج التجريبية أن أساليبنا تعمم طرازات NLP وإظهار الدقة المعززة على وضع علامات نقاط البيع ومهام LM وتحسينات كبيرة على مهام الترجمة الآلية المتوسطة الحجم، ما يصل إلى +6.5 نقطة بلو.يتوفر شفرة المصدر لدينا في https://github.com/abdulrafae/dg.
نادرا ما تعطي أنظمة NLP اعتبارا خاصا للأرقام الموجودة في النص.هذا يتناقض بشكل صارخ مع توافق الآراء في علم الأعصاب، في الدماغ، يتم تمثيل الأرقام بشكل مختلف عن الكلمات.نحن نقوم بترتيب أعمال NLP الأخيرة على الحساب في تصنيف شامل للتصنيف والأساليب.نقوم بف
حص الفكرة الشخصية للعسمة في 7 مجموعات فرعية، مرتبة على طول الأبعاد: الحبيبية (التقريبي الدقيق التقريبي) والوحدات (مجردة مقابل مؤسسة).نقوم بتحليل الخيارات التمثيلية لا تعد ولا تحصى التي قامت بأكثر من عشرة أرقام منشورة سابقا وروائح الكشف.نتوضع أفضل الممارسات لتمثيل الأرقام في النص والتعبير عن رؤية للحساب الشمولي في NLP، تتألف من مفاضات التصميم وتقييم موحد.
على الرغم من الأداء الحديثة، يمكن أن تكون أنظمة NLP هشة في مواقف العالم الحقيقي. غالبا ما يكون هذا بسبب عدم كفاية فهم قدرات وقيود النماذج والاعتماد الشديد على معايير التقييم القياسية. البحث في التقييم غير القياسي للتخفيف من هذا التجشير يكتسب اهتماما
متزايدا. والجدير بالذكر أن قائمة التحقق من مبدأ الاختبار السلوكي، التي كشفت الشكوب من التنفيذ عن إخفاقات كبيرة في النماذج الحديثة لمهام متعددة. في هذه الورقة، نقدم دراسة حالة لاستخدام قائمة مرجعية في سيناريو عملي. نقوم بإجراء تجارب لتقييم نظام الكشف عن المحتوى الهجومي واستخدام تقنية تكبير البيانات لتحسين النموذج باستخدام الأفكار من قائمة التحقق. وضعنا التحديات وتفتح الأسئلة القائمة على ملاحظاتنا لاستخدام قائمة مرجعية لتقييم الإنسان في الحلقة وتحسين أنظمة NLP. إخلاء المسئولية: تحتوي الورقة على أمثلة على المحتوى مع لغة مسيئة. لا تمثل الأمثلة آراء المؤلفين أو أرباب العمل تجاه أي شخص (ق) أو جماعي أو جماعي أو الممارسة (الممارسة) أو الكيان / الكيانات.
