نقترح نسخ المتداول من تخصيص Dirichlet الكامن، يسمى Rollinglda. من خلال نهج متتابع، فإنه يتيح بناء سلسلة الزمن القائم على LDA من الموضوعات التي تتفق مع الدول السابقة لنماذج LDA. بعد النمذجة الأولي، يمكن حساب التحديثات بكفاءة، مما يسمح للرصد في الوقت ا
لفعلي والكشف عن الأحداث أو الاستراتيجات الهيكلية. لهذا الغرض، نقترح تدابير تشابه مناسبة للموضوعات وتوفير دليل محاكاة على التفوق على النهج الأخرى الشائعة الاستخدام. يتم توضيح كفاية الطريقة الناتجة من خلال تطبيق على مثال Corpus. على وجه الخصوص، نحسب التشابه المتمثل في توزيعات الموضوعات التي تم الحصول عليها بالتتابع على فترات زمنية متتالية. للحصول على مثال تمثيلي، تتكون من مقالات نيويورك تايمز من عام 1980 إلى 2020، نقوم بتحليل تأثير العديد من خيارات المعلمات ضبطها وندير طريقة Rollinglda على مجموعة البيانات الكاملة التي تبلغ حوالي 4 ملايين مادة لإظهار جدوائها.
في هذه الورقة، نستكشف مهمة توليد أوصاف اللغة الطبيعية تلقائيا لأنماط بارزة في سلسلة زمنية، مثل أسعار الأسهم لشركة أكثر من أسبوع. يجب أن يكون نموذج لهذه المهمة قادرا على استخراج أنماط رفيعة المستوى مثل وجود ذروة أو تراجع. في حين أن النماذج العصبية الم
عاصرة النموذجية مع آليات الاهتمام يمكن أن تولد أوصاف إخراج بطلاقة لهذه المهمة، فإنها غالبا ما تولد أوصاف غير صحيحة في الواقع. نقترح نموذجا حسابيا مع بنية شرائط للحقيقة تعمل أولا البرامج المستفادة الصغيرة على سلسلة وقت الإدخال، ثم يحدد البرامج / الأنماط التي تمسك بالإدخال المحدد، وأخيرا ظروف * فقط * البرنامج الصحيح الذي تم اختياره (بدلا من ذلك من سلسلة وقت الإدخال) لتوليد وصف نص الإخراج. يتم إنشاء برنامج في طرازنا من الوحدات النمطية، وهي شبكات عصبية صغيرة مصممة لالتقاط الأنماط العددية والمعلومات الزمنية. يتم تقاسم الوحدات النمطية عبر برامج متعددة، مما يتيح التركيبية وكذلك التعلم الفعال لمعلمات الوحدة النمطية. إن الوحدات النمطية، وكذلك تكوين الوحدات النمطية، غير مقصودة في البيانات، ونحن نتعلمهم في أزياء نهاية إلى نهاية مع إشارة التدريب الوحيدة القادمة من أوصاف نص اللغة الطبيعية المصاحبة. نجد أن النموذج المقترح قادر على توليد التسميات التوضيحية عالية الدقة على الرغم من أننا نعتبر مساحة صغيرة وبسيطة من أنواع الوحدات النمطية.
يجب أن تكون أنظمة معالجة اللغة الطبيعية مثل وكلاء الحوار قادرة على سبب معتقدات الآخرين ونواياهم ورغباتهم. هذه القدرة، التي تسمى نظرية العقل (توم)، أمر بالغ الأهمية، حيث تتيح نموذج للتنبؤ وتفسير احتياجات المستخدمين بناء على حالاتهم العقلية. يقيم خط ال
أبحاث الحديث إمكانية توم من النماذج العصبية المعززة بالذاكرة الحالية من خلال الإجابة على السؤال. تؤدي هذه النماذج بشكل سيء على مهام الاعتقاد الكاذبة حيث تختلف المعتقدات عن الواقع، خاصة عندما تحتوي مجموعة البيانات على جمل مشتتة. في هذه الورقة، نقترح نهجا جديدا مستنرا مؤقتا لتحسين قدرة توم النماذج العصبية المعززة بالذاكرة. يتضمن نموذجنا بشعورا حول عقول الكيانات وتتبع حالاتهم العقلية لأنهم يتطورون بمرور الوقت من خلال مرور موسع. ثم يستجيب للاستعلامات من خلال السفر النصي - I.E.، عن طريق الوصول إلى الذاكرة المخزنة لخطوة زمنية سابقة. نقوم بتقييم نموذجنا على TOM Datasets ويجد أن هذا النهج يحسن الأداء، خاصة من خلال تصحيح الحالات الذهنية المتوقعة مطابقة الاعتقاد الخاطئ.
يشمل فهم تعبيرات الوقت بمهام فرعية: الاعتراف والتطبيع. في السنوات الأخيرة، تم إحراز تقدم كبير في الاعتراف بعصائر الوقت أثناء تأخر البحث عن التطبيع. تعتمد أساليب تطبيع Sota الحالية على قواعد أو قواعد النحوية التي صممها الخبراء، مما يحد من أدائها في شر
يوس الناشئة، مثل نصوص وسائل التواصل الاجتماعي. في هذه الورقة، نقوم بالنماذج تعبير التطبيع في الوقت نفسه كتسلسل للعمليات لبناء القيمة الزمنية الطبيعية، ونقدم طريقة جديدة تسمى Artime، والتي يمكن أن تولد تلقائيا قواعد التطبيع من بيانات التدريب دون تدخلات خبراء. على وجه التحديد، يلتقط Artime تلقائيا تسلسل عمليات التشغيل الممكنة من البيانات المشروحة ويولد قواعد التطبيع في التعبيرات الزمنية بأشكال سطح مشتركة. تظهر النتائج التجريبية أن Artime يمكن أن يتجاوز بشكل كبير أساليب Sota على القياس التغريدات، وتحقق نتائج تنافسية مع طرق القاعدة التي تم تصميمها من الخبراء الموجودة في معيار Tempeval-3.
أثناء النظر في الأوقات الطبيعية في وثائق الأمن الغذائي، وجدنا أن التعليق التوضيحي التركيبي للتوسع في الوقت نفسه يتطلب العديد من التعليقات التوضيحية شبه المكررة للحصول على الدلالات الصحيحة للتعبيرات مثل 7 نوفمبر إلى 11 2021. للحد من هذه المشكلة، نحناس
تكشاف استبدال الممتلكات الفاصل الفرعية للخضار بممتلكات فاصلة فاصلة فاخرة، وهذا هو، مما يجعل أصغر الوحدات (على سبيل المثال، 7 و 11 عاما بدلا من أكبر الوحدات (على سبيل المثال، 2021) رؤساء سلاسل التقاطع.لضمان ظل دلالات الفواصل الزمنية المشروحة دون تغيير على الرغم من تغييراتنا في بناء جملة مخطط التوضيحية، طبقنا العديد من التقنيات المختلفة للتحقق من صحة تغييراتنا.تم اكتشاف تقنيات التحقق من الصحة هذه وسمحتنا بحل العديد من الأخطاء المهمة في الترجمة الآلية لدينا من الفاصل الفرعي إلى بناء جملة فائق الفاصل الزمني.
المحولات هي وحدات خفيفة الوزن تسمح بضبط النماذج الدقيقة التي يتمتع بها المعلمة. تم اقتراح محولات اللغة والمهمة المتخصصة مؤخرا لتسهيل التحويل عبر اللغات للنماذج المحددة متعددة اللغات (Pfeiffer et al.، 2020b). ومع ذلك، يتطلب هذا النهج تدريب محول لغة من
فصل لكل لغة ترغب في الدعم، مما قد يكون غير صحيح لغات مع بيانات محدودة. الحل البديهي هو استخدام محول لغة ذات صلة لتنوع اللغات الجديدة، لكننا نلاحظ أن هذا الحل يمكن أن يؤدي إلى الأداء دون الأمثل. في هذه الورقة، نهدف إلى تحسين متانة المحولات اللغوية باللغات غير المكشوفة دون تدريب محولات جديدة. نجد أن الكشف عن محولات متعددة اللغات متعددة يجعل النموذج الدقيق أكثر قوة أكثر بكثير من أصناف اللغة الأخرى غير المدرجة في هذه المحولات. بناء على هذه الملاحظة، نقترح Entropy Minimized Entermble of Adrapters (EMEA)، وهي طريقة تعمل على تحسين أوزان مجموعة محولات اللغة المحددة مسبقا لكل جملة اختبار عن طريق تقليل انتروبيا من تنبؤاتها. تبين التجارب في ثلاث مجموعات متنوعة من الأصناف اللغوية أن طريقتنا تؤدي إلى تحسينات كبيرة على كل من الاعتراف الكياري المسمى ووضع علامات جزء من الكلام في جميع اللغات.
لقد أظهرت نماذج اللغة المدربة على كورسا كبيرة جدا مفيدة لمعالجة اللغة الطبيعية. كأداة أثرية ثابتة، أصبحوا موضوعا للدراسة المكثفة، حيث يحكم العديد من الباحثين "مدى الحصول عليها والذي يثبت بسهولة التجريد اللغوي ومعرفة الواقعية والعمومية وقدرات التفكير.
تطبيق العمل الحديث عدة تحقيقات مراحل التدريب المتوسطة لمراقبة العملية التنموية للنموذج الواسع النطاق (شيانغ وآخرون، 2020). بعد هذا الجهد، نجيب بشكل منهجي على سؤال: لأنواع مختلفة من المعرفة يتعلم نموذج اللغة، عند التدريب أثناء (قبل) هل تم الحصول عليها؟ باستخدام روبرتا كدراسة حالة، نجد: يتم الحصول على المعرفة اللغوية بسرعة، ثابتة، قوية عبر المجالات. الحقائق والعموم أبطأ وأكثر حساسية للنطاق. القدرات المنطقية هي، بشكل عام، لا تكتسب بشكل ثابت. كشركات بيانات جديدة، بروتوكولات محدبة، بروتوكولات وبروتوكولات وإثبات تظهر، نعتقد أن التحليلات الواردة في الوقت المحدد يمكن أن تساعد الباحثين على فهم التعلم المعقدة والخيول أن هذه النماذج تخضع لنا وتوجيهنا نحو نهج أكثر كفاءة التي تحقق التعلم اللازم بشكل أسرع.
نقترح نظام توليد سيناريو حوار شخصي ينقل معلومات فعالة ومتماسكة مع طريقة تلخيص الاستخراجية في الوقت الفعلي محسن بواسطة جهاز ISING.يتم صياغة مشكلة التوزيع كمشكلة تحسين ثنائي غير مكسومة من الدرجة الثانية، والتي تستخرج الجمل التي تعظيم مجموع درجة فائدة ا
لمستخدم في جمل الوثائق مع هيكل الخطاب لكل وثيقة ووقت الكلام الكلي كقيود.لتقييم الطريقة المقترحة، قمنا ببناء مقالة إخبارية كوربوس بشراح بنية الخطاب ومحات المستخدمين ومصالحهم في الجمل والمواضيع.أكدت النتائج التجريبية أن المروحة الرقمية، التي تعد آلة ISINE HELLING مقرا لها، يمكن أن تحل طراز Quebo الخاص بنا في وقت عملي دون انتهاك القيود باستخدام هذه البيانات.
في هذه الورقة، نهدف إلى معالجة التحديات المحيطة بترجمة النص الصيني القديم: (1) الفجوة اللغوية بسبب الاختلاف في عصائر النتائج في الترجمات التي هي فقيرة في الجودة، و (2) تفتقد معظم الترجمات المعلومات السياقيةغالبا ما يكون هذا أمرا ضروريا للغاية لفهم ال
نص.تحقيقا لهذه الغاية، نحسن تقنيات الترجمة السابقة عن طريق اقتراح ما يلي: نحن نورد المهمة كهجوم تنبؤ متعدد الملصقات حيث يتنبأ النموذج كل من الترجمة وعصرها الخاص.نلاحظ أن هذا يساعد على سد الفجوة اللغوية كما يتم استخدام السياق الزمني أيضا كمعلومات مساعدة.نحن نقوم بالتحقق من طريقنا على كوربوس موازية مشروح مع معلومات التسلسل الزمني وإظهار فعاليتها تجريبيا في إنتاج مخرجات الترجمة عالية الجودة.نقوم بإصدار كل من التعليمات البرمجية وبيانات البحث في المستقبل.
في هذه الورقة نقدم نموذج إكمال رمز التعلم العميق للغة R.نقدم عدة تقنيات لاستخدام الهندسة المعمارية القائمة على نمذجة اللغة في مهمة إكمال التعليمات البرمجية.مع هذه التقنيات، يتطلب النموذج موارد منخفضة، ولكن لا يزال يحقق جودة عالية.نقدم أيضا بيانات تقي
يم لمهمة إتمام لغة ص.تحتوي DataSet لدينا على سياقات استخدام الإكمال التلقائي المتعدد توفر نتائج صحة قوية.DataSet متاحة للجمهور.
