HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

استخدام تمثيلات الميزات LSTM ثنائية الاتجاه لتحليل الاعتماد بسيط ودقيق

Eliyahu Kiperwasser; Yoav Goldberg

الملخص

نقدم مخططًا بسيطًا وفعالًا للتحليل الاتكالي يعتمد على الشبكات العصبية التكرارية ثنائية الاتجاه (BiLSTMs). يتم ربط كل رمز جملة بمتجه BiLSTM يمثل الرمز في سياقه الجملي، ويتم بناء متجهات الميزات من خلال تجميع عدد قليل من متجهات BiLSTM. يتم تدريب BiLSTM مع هدف محرك التحليل بشكل مشترك، مما يؤدي إلى مستخلصات ميزات فعالة للغاية للتحليل. نثبت فعالية هذا النهج من خلال تطبيقه على محرك تحليل انتقالي جشع وكذلك على محرك تحليل رسومي مُحسَّن عالميًا. تحتوي المحركات الناتجة على هياكل بسيطة للغاية، وتتوافق أو تتفوق على الدقة الحالية الأفضل في اللغة الإنجليزية واللغة الصينية.


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