ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التقييم القائم على تحليل الإرشاد من الجيل AMR-To-English

Referenceless Parsing-Based Evaluation of AMR-to-English Generation

256   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

مقاييس التقييم التلقائية المستندة إلى المرجعية محدودة بشكل ملحوظ ل NLG بسبب عدم قدرتها على التقاط مجموعة كاملة من النواتج المحتملة.نحن ندرس بديلا للإشارة: تقييم كفاية الرسوم البيانية من جمل اللغة الإنجليزية التي تم إنشاؤها من الرسوم البيانية التمثيل المعنى التجريدي (AMR) عن طريق التحليل في عمرو ومقارنة التحليل مباشرة إلى المدخلات.نجد أن الأخطاء التي أدخلتها تحليل عمرو التلقائي تقيص بشكل كبير من فعالية هذا النهج، ولكن دراسة تحرير يدوية تشير إلى أنه نظرا لأن التحليل يحسن، فإن التقييم القائم على التحلل يحتوي على إمكانية تفوق معظم المقاييس المرجعية.

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

اقرأ أيضاً

تفتقر إلى البيانات المشروحة غير المشروح بين الإنسان هي تحدي رئيسي واحد لتحليل تمثيل المعنى التجريدي (AMR). لتخفيف هذه المشكلة، عادة ما تستخدم الأعمال السابقة البيانات الفضية أو نماذج اللغة المدربة مسبقا. على وجه الخصوص. ومع ذلك، فإنه يجعل فك تشفير أب طأ نسبيا. في هذا العمل، نحقق مناهج بديلة لتحقيق أداء تنافسي بسرعات أسرع. نقترح محلل عمرو المبسط وتقنية تدريب مسبقة الاستخدام للاستخدام الفعال للبيانات الفضية. نقوم بإجراء تجارب مكثفة على مجموعة بيانات AMR2.0 المستخدمة على نطاق واسع وتظهرت النتائج أن محلل عمرو المحولات لدينا يحقق أفضل أداء بين النماذج المستندة إلى SEQ2Graph. علاوة على ذلك، مع البيانات الفضية، يحقق نموذجنا نتائج تنافسية مع نموذج SOTA، والسرعة هي أمر ذو حجم أسرع. تتم التحليلات التفصيلية للحصول على المزيد من الأفكار في نموذجنا المقترح وفعالية تقنية التدريب المسبق.
وقد ركز العمل الحديث على الجيل العام متعدد اللغات من AMR إلى النص بشكل حصري على استراتيجيات تكبير البيانات التي تستخدم AMR الفضي.ومع ذلك، فإن هذا يفترض جودة عالية من الأمراض العامية التي تم إنشاؤها، مما يحتمل على الحد من قابلية النقل إلى المهمة المست هدفة.في هذه الورقة، نحقق في تقنيات مختلفة لتوليد التعليقات التوضيحية AMR تلقائيا، حيث نهدف إلى دراسة مصدر المعلومات الذي ينتج عنه نتائج متعددة اللغات بشكل أفضل.نماذجنا المدربة على الذهب القديمة مع الجمل الفضية (مترجمة) الجمل تفوقت النهج التي تولدها Silver AMR.نجد أن الجمع بين كل من المصادر التكميلية للمعلومات تعمل على تحسين جيل عام عمرو متعدد اللغات.تتجاوز نماذجنا الحالة السابقة للفن الألمانية والإيطالية والإسبانية والصينية من هامش كبير.
تقدم هذه الورقة طريقة تلخيص عالمية لتعليقات الرياضة الحية التي لدينا ملخص مكتوب بشري متاح.تستند هذه الطريقة إلى ملخص مولد عصبي.يتم تقييد كمية البيانات المتاحة للتدريب مقارنة بالشريعة المستخدمة عادة من قبل الملخصات العصبية.نقترح لمساعدة الملخص على الت علم من كمية محدودة من البيانات عن طريق الحد من انتروبيا من نصوص الإدخال.يتم تنفيذ هذه الخطوة من خلال تصنيف إلى فئات مستمدة من تحليل مفصل للملخصات التي كتبها الإنسان.نظهر أن الترشيح يساعد نظام التلخيص للتغلب على نقص الموارد.ومع ذلك، ظهرت عدة نقاط تحسين من هذه الدراسة الأولية، والتي نناقشها وتخطط لتنفيذها في العمل في المستقبل.
في تحليل التمثيل المعني المتبادل التجريدي (AMR)، يقوم الباحثون بتطوير النماذج التي تمارس طرزها من لغات مختلفة على الأمراض الأمريكية لالتقاط هياكلها الدلالية الأساسية: بالنظر إلى عقوبة بأي لغة، نهدف إلى التقاط المحتوى الدلالي الأساسي من خلال المفاهيم المتصلةأنواع متعددة من العلاقات الدلالية.الأساليب عادة ما تصل إلى بيانات التدريب الفضي الكبيرة لتعلم نموذج واحد قادر على مشروع الجمل غير الإنجليزية إلى AMRS.ومع ذلك، نجد أن خط الأساس البسيط يميل إلى التغاضي عنه: ترجمة الجمل إلى الإنجليزية وتستعرض AMR الخاص بهم مع محلل عمرو أحادي (ترجمة + تحليل، T + P).في هذه الورقة، نؤيد هذا الخط الأساسي البسيط من خطوتين، وتعزيزه بنظام NMT قوي ومحلل عمرو قوي.تظهر تجاربنا أن T + P يتفوق على نظام أحدث حديثة في جميع اللغات التي تم اختبارها: الألمانية والإيطالية والإسبانية وماندرين مع +14.6 و +12.6 و +14.3 ونقاط Smatch
AMR (تمثيل المعنى التجريدي) و EDS (هياكل التبعية الابتدائية) هي تمثيلين لمعنى شعبيتين في NLP / NLU.AMR أكثر مجردة ومفاهيمية، في حين أن EDS هو أعلى مستوى منخفض، أقرب إلى الهياكل المعجمية للجمل المحددة.وبالتالي ليس من المستغرب أن تحليل EDS أسهل من تحلي ل عمرو.في هذا العمل، نفكر في استخدام معلومات من تحليل EDS للمساعدة في تحسين أداء تحليل عمرو.نعتمد محلل محلل ومقره انتقالي ويقترح بإضافة الرسوم البيانية EDS كيزات دلالة إضافية باستخدام تشفير رسم بياني يتكون من LSTM LETER وطبقة GCN.تبين نتائجنا التجريبية أن المعلومات الإضافية من تحليل EDS يعطي بالفعل دفعة إلى أداء محلل عمرو الأساسي المستخدمة في تجاربنا.

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