HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التدريب المعادي لاستخراج الكيانات والعلاقات في سياقات متعددة بشكل مشترك

Giannis Bekoulis Johannes Deleu Thomas Demeester Chris Develder

الملخص

التدريب المعادي (AT) هو طريقة تنظيمية يمكن استخدامها لتحسين صلابة طرق الشبكات العصبية من خلال إضافة اضطرابات صغيرة في بيانات التدريب. نوضح كيفية استخدام التدريب المعادي في مهام التعرف على الكيانات واستخراج العلاقات. وبشكل خاص، نظهر أن تطبيق AT على نموذج قاعدة عام لاستخراج الكيانات والعلاقات بشكل مشترك يسمح بتحسين الفعالية الرائدة في مجالها على عدة مجموعات بيانات في سياقات مختلفة (أي أخبار، وأبحاث حيوية، وبيانات العقارات) وللغات مختلفة (الإنجليزية والهولندية).


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