HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نموذج شبكة عصبية محسّن للتصنيف النحوي المركزي وتحليل الاعتماد

Dat Quoc Nguyen Karin Verspoor

الملخص

نقترح نموذج شبكة عصبية جديدًا للتصنيف المشترك للأدوار النحوية (POS) وتحليل الاعتماد. يمتد نموذجنا من محرك تحليل الاعتماد القائم على الرسم البياني المعروف بـ BIST (Kiperwasser و Goldberg، 2016) بإضافة مكون تصنيف أدوار نحوية قائم على BiLSTM لإنتاج علامات الأدوار النحوية التنبؤية تلقائيًا للمحرك. على معيار شجرة Penn الإنجليزية، حقق نموذجنا درجات UAS و LAS قوية بنسبة 94.51٪ و 92.87٪ على التوالي، مما أدى إلى تحسينات مطلقة بنسبة 1.5٪ أو أكثر لمحرك تحليل الاعتماد القائم على الرسم البياني BIST، كما حقق دقة تصنيف أدوار نحوية رائدة في مجالها بنسبة 97.97٪. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت نتائج التجارب في تحليل 61 "كبيرة" من شجرات Universal Dependencies من النصوص الخام أن نموذجنا يتفوق على الأساس UDPipe (Straka و Straková، 2017) بمتوسط درجة تصنيف أدوار نحوية أعلى بنسبة 0.8٪ ومتوسط درجة LAS أعلى بنسبة 3.6٪. علاوة على ذلك، باستخدام نموذجنا، حصلنا أيضًا على درجات رائدة في مجالها للمهام اللاحقة لاستخراج الأحداث الطبية والتحليل الرأي. يمكن الحصول على كودنا مع جميع النماذج المدربة مسبقًا من الرابط التالي: https://github.com/datquocnguyen/jPTDP


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
نموذج شبكة عصبية محسّن للتصنيف النحوي المركزي وتحليل الاعتماد | مستندات | HyperAI