ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

مجموعة بيانات التغيير الدلالية من ثلاثة أجزاء للروسية

Three-part diachronic semantic change dataset for Russian

417   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

نقدم مجموعة بيانات تغيير دلالية معجمية مشروحة يدويا للروسية: رشيفتيفال.يتم ضمان حداثةها من خلال مجموعة واحدة من الكلمات المستهدفة المشروحة لتحولاتهم الدلالية DIACHRONIC عبر ثلاث فترات زمنية، بينما استخدم العمل السابق فترات زمنية فقط أو مجموعات مختلفة من الكلمات المستهدفة.تصف الورقة الإجراءات التركيبة والشروحية الخاصة ب DataSet.بالإضافة إلى ذلك، يظهر كيف يسمح الطبيعة الثلاثية ل Rushifteval لتتبع مسارات DIAChronic محددة: تم تغييرها في فترة زمنية معينة ومستقرة بعد ذلك "أو كانت تتغير طوال الفترات الزمنية.استنادا إلى تحليل التقديمات إلى المهمة المشتركة الأخيرة بشأن اكتشاف التغيير الدلالي الروسي، فإننا نجيد أن تحديد هذه المسارات بشكل صحيح يمكن أن تكون مهمة فرعية مثيرة للاهتمام نفسها.

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

اقرأ أيضاً

وقد حافظت العلامات الدلالية المتعددة اللغات واللغات الدلالية (SRL) مؤخرا عن الاهتمام المتزايد لأن تقنيات تمثيل النص متعدد اللغات أصبحت أكثر فعالية ومتاحة على نطاق واسع. في حين أن العمل الحديث قد حقق النجاح المتزايد، فإن النتائج على معايير الذهب متعدد ة اللغات لا تزال غير قابلة للمقارنة بسهولة عبر اللغات، مما يجعل من الصعب فهم حيث نقف. على سبيل المثال، في Conll-2009، تتأثر المقارنات القياسية لمعيار SRL متعدد اللغات، وهي مقارنات لغة إلى لغوية بحقيقة أن كل لغة لها مجموعة بيانات خاصة بها والتي تختلف عن الآخرين في الحجم والمجالات ومجموعات من التسميات والإرشادات التوضيحية. في هذه الورقة، نتعلم هذه المشكلة واقترح United-SRL، معيار جديد لعطلة SRL متعددة اللغات والتبادلة والاعتماد على التبعية. يوفر United-SRL شرحا متوازيا من الخبراء باستخدام مخزون هيكل الوسائد المشترك، مما يسمح بالمقارنات المباشرة عبر اللغات والدراسات المشجعة على النقل عبر اللغات في SRL. نقوم بإصدار United-SRL V1.0 في https://github.com/sapienzanlp/united-srl.
في هذه الورقة، نقدم نيريل، مجموعة بيانات روسية للتعرف على الكيان المسمى واستخراج العلاقة.نيريل أكبر بكثير من مجموعات البيانات الروسية القائمة: حتى الآن تحتوي على 56 كيلو كيانات المسماة المشروحة وعلاقات مشروحة 39 ألفا.الفرق المهم له من مجموعات البيانا ت السابقة هو شرح للكيانات المسماة المتداخلة، وكذلك العلاقات داخل الكيانات المتداخلة وفي مستوى الخطاب.يمكن أن تسهل نيريل تطوير نماذج جديدة يمكنها استخراج العلاقات بين الكيانات المسماة المتداخلة، وكذلك العلاقات في كل من المستويات والوثائق.يحتوي نيريل أيضا على شرح الأحداث التي تنطوي على الكيانات المسماة وأدوارها في الأحداث.تتوفر مجموعة Nerel عبر https://github.com/nerel-ds/nerel.
تتطلب العديد من التطبيقات توليد ملخصات مصممة خصيصا لاحتياجات معلومات المستخدم، أي نواياها. الأساليب التي تعبر عن النية عبر استعلامات المستخدم الصريحة تسقط قصيرة عند التفسير الاستعلام هو شخصي. توجد عدة مجموعات من مجموعات البيانات للتخصيص مع النوايا ال موضوعية حيث، لكل وثيقة ونوايا (E.G.، Weather ")، تكفي موجز واحد لجميع المستخدمين. لا توجد مجموعات البيانات، ومع ذلك، بالنسبة للمؤلفة الذاتية (E.G.، الأماكن المثيرة للاهتمام ") حيث سيقدم المستخدمون المختلفون ملخصات مختلفة. نحن نقدم العانة، أول مجموعة البيانات لتقييم أنظمة استخراج الملخص الذاتي. تحتوي STALUME على ثلاثة أفراد (وثيقة، نية، ملخص) ثلاثة توائم أكثر من 48 صفحة ويكيبيديا، مع عشرة نوبة ذاتي اختلاف ذاتي، والتي توفرها 103 فردا على الترك الميكانيكي. نوضح إحصائيا أن النوايا في SARMENT تختلف بشكل منهجي في الذاتية. للإشارة إلى فائدة SUTTUME، نستكشف مجموعة من خوارزميات أساسية لتلخيص استخراجي ذاتي وإظهار أن (I) كما هو متوقع، فإن النهج القائمة على سبيل المثال، من الأفضل أن تلتقط النوايا ذاتية من تلك القائمة على الاستعلام، و (2) هناك نطاق واسع لتحسينه خوارزميات الأساس، وبالتالي تحفز المزيد من الأبحاث حول هذه المشكلة الصعبة.
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.
في اللغة الرومانية، هناك بعض الموارد لفهم النص التلقائي، ولكن بالنسبة للكشف عن المشاعر، لا يوجد أساس معجم، لا يوجد شيء. لتغطية هذه الفجوة، استخراجت بيانات من Twitter وإنشاء بيانات DataSet الأولى التي تحتوي على تغريدات مشروحة مع خمسة أنواع من العواطف: الفرح والخوف والحزن والغضب والمحايد، بقصد استخدام مهام التعدين وتحليل الرأي. في هذه المقالة، نقدم بعض ميزات مجموعة بياناتنا الجديدة، وخلق معيارا لتحقيق أول نموذج لتعلم الآلات الإشراف للكشف عن المشاعر التلقائية في النصوص القصيرة الرومانية. نحقق في أداء أربع نماذج تعلم الآلة الكلاسيكية: بايس ساذجة متعددة الأثر، الانحدار اللوجستي، تصنيف ناقلات الدعم وتصنيف ناقلات الدعم الخطي. نحن نحقق أيضا في المزيد من الأساليب الحديثة مثل FastText، والتي تستخدم معلومات الكلمات الفرعية. أخيرا، نحن نغلق برت الرومانية لتصنيف النص وإظهار تجاربنا أن النموذج القائم على بيرت لديه أفضل أداء لمهمة الكشف عن العاطفة من التغريدات الرومانية. الكلمات المفتاحية: الكشف عن العاطفة، تويتر، الرومانية، التعلم الآلي الإشراف

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