HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

فهم النص باستخدام شبكة القراءة المجمعة بالانتباه

Rudolf Kadlec Martin Schmid Ondrej Bajgar Jan Kleindienst

الملخص

تم تقديم عدة مجموعات بيانات كبيرة بأسلوب السياق-السؤال-الإجابة (cloze-style) مؤخرًا: بيانات أخبار CNN وDaily Mail واختبار كتب الأطفال. بفضل حجم هذه المجموعات، فإن مهمة فهم النص مناسبة جدًا لتقنيات التعلم العميق التي تبدو حاليًا أنها تتفوق على جميع الطرق البديلة. نقدم نموذجًا جديدًا وبسيطًا يستخدم الانتباه لاختيار الإجابة مباشرة من السياق، بدلاً من حساب الإجابة باستخدام تمثيل مدمج لكلمات الوثيقة كما هو شائع في النماذج المشابهة. هذا يجعل النموذج خاص جدًا بالمسائل الإجابة عن الأسئلة حيث تكون الإجابة كلمة واحدة من الوثيقة. يحدد مجمع نماذجنا حالة جديدة للفن (state of the art) في جميع المجموعات التي تم تقييمها.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp