يمكن تصنيف نماذج ترتيب الجملة المهيمنة في طرازات طلب الزوجية ونماذج ضبط التسلسل. ومع ذلك، هناك محاولة قليلة للجمع بين هذين النوعين من النماذج، والتي تمتلك بمثابة مزايا تكميلية. في هذه الورقة، نقترح إطارا رواية ترتيب جملة جديدة يقدم اثنين من المصنفين
لتحقيق استخدام أفضل لطلبات الزوجية لطلب الجملة القائمة على الرسم البياني (يين وآخرون 2019، 2021). خصيصا، بالنظر إلى الرسم البياني للكيان الجماعي الأولي، نقدم أولا مصنف في الرسم البياني للتنبؤ بأمر الزوج بين الجمل المرتبطة. بعد ذلك، بطريقة تكرارية، استنادا إلى الرسم البياني الذي تم تحديثه من قبل طلبات الزوجية عالية الواثقة مسبقا، يتم استخدام مصنف آخر للتنبؤ بأمر الزوج غير المؤكد. أخيرا، نحن نتكيف مع نموذج طلب جملة قائمة على أساس GRN (يين وآخرون 2019، 2021) على أساس الرسم البياني النهائي. تجارب على خمسة مجموعات بيانات شائعة الاستخدام توضح فعالية وعمل نموذجنا. خاصة، عند تزويد Bert (Devlin et al. 2019) و FHDecoder (يين وآخرون 2020)، ينص نموذجنا على أداء الحديث عن الفن. يتوفر الكود الخاص بنا في https://github.com/deeplearnxmu/irseg.
نقوم بتقييم فعالية علامات UPOS المتوقعة كيزات مدخلات لمحللات التبعية في إعدادات الموارد المنخفضة لتقييم كيفية تأثير حجم TreeBank على دقة وضع العلامات على أداء التحليل.نقوم بذلك للحصول على Treebanks Universal TreeBanks Universal Resource Universal Des
ultency، وبيانات الموارد منخفضة مصطنع بأحجام متفاوتة من TreeBank، وللغة Treebanks الصغيرة جدا بكميات متفاوتة من البيانات المعززة.نجد أن علامات UPOS المتوقعة مفيدة إلى حد ما بالنسبة إلى جانب Lowerbanks Lower Treebanks، خاصة عند توفر المزيد من الأشجار المشروح بالكامل.نجد أيضا أن هذا التأثير الإيجابي يقلل من زيادات البيانات.
تمت دراسة المركبات الأربعة لظاهرة درجة الحرارة (الصغرى و العظمى) و هي الموسمية (S) و النزعة أو الاتجاه العام (T) و الدورية (C) و العشوائية (I) لمدينة طرطوس. و استعملت أربع طرائق مختلفة (طريقة متوسط النسب المئوية، طريقة النسبة المئوية للاتجاه العام، ط
ريقة النسبة للمتوسط المتحرك، طريقة الوصلات النسبية) في طرح المركبة الموسمية و من ثمّ تحديد الدليل الموسمي. فبيّن الاستنتاج الإحصائي بأن طريقة متوسط النسب المئوية يمكن استعمالها في التنبؤ بدرجة الحرارة لسنة 2003 اعتماداً على السجل التاريخي للفترة (1957-2002). و بعد طرح مركبات الاتجاه العام و الموسمية و العشوائية ظهرت مركبة الدورية واضحة في هذه الظاهرة. ثم تمّ تطبيق بعض الفحوصات الإحصائية المعروفة مثل المعدّل، و الانحراف المعياري، و الاحتمالية المتجمعة التي بيّنت وجود تطابق ما بين القيم التاريخية و المتنبأ بها.
