HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

الملخص التحليلي للنص بدمج تعليقات القراء

Shen Gao; Xiuying Chen; Piji Li; Zhaochun Ren; Lidong Bing; Dongyan Zhao; Rui Yan

الملخص

في مجال التلخيص الاستنتاجي العصبي، غالبًا ما تعاني النماذج التقليدية القائمة على التحويل من تسلسل إلى تسلسل من تلخيص الجوانب الخاطئة للوثيقة فيما يتعلق بالجانب الرئيسي. لحل هذه المشكلة، نقترح مهمة إنشاء الملخص الاستنتاجي الواعي بالقارئ، والتي تستفيد من تعليقات القراء لمساعدة النموذج في إنتاج ملخص أفضل حول الجانب الرئيسي. على عكس مهمة التلخيص الاستنتاجي التقليدية، يواجه التلخيص الواعي بالقارئ تحديين رئيسيين: (1) التعليقات غير رسمية وملوثة؛ (2) نمذجة الوثيقة الإخبارية والتعليقات الخاصة بالقراء بشكل مشترك أمر صعب. لمواجهة هذه التحديات، قمنا بتصميم نموذج تعلم معادٍ يُطلق عليه اسم مولد الملخص الواعي بالقارئ (RASG)، والذي يتكون من أربعة مكونات: (1) مولد الملخص القائم على التحويل من تسلسل إلى تسلسل؛ (2) وحدة انتباه القارئ التي تلتقط الجوانب التي يركز عليها القارئ؛ (3) مشرف يُمثل الفجوة الدلالية بين الملخص المُنشأ وجوانب التركيز الخاصة بالقارئ؛ (4) تتبع الهدف الذي ينتج الهدف لكل خطوة من خطوات الإنشاء. يتم استخدام المشرف وتتبع الهدف لتعزيز تدريب إطارنا بطريقة معادية. تم إجراء تجارب واسعة النطاق على مجموعة بيانات كبيرة الحجم خاصة بتلخيص النصوص الواقعية، وأظهرت النتائج أن RASG حقق أداءً متقدمًا في كلاً من المقاييس الآلية وتقييمات البشر. كما أثبتت نتائج التجارب فعالية كل مكون في إطارنا. لقد أطلقنا مجموعة البيانات الكبيرة الحجم الخاصة بنا للأبحاث المستقبلية.


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