الملء المشترك للفراغات وتحديد النوايا عبر شبكات الكبسولات العصبية

القدرة على التعرف على الكلمات كفواصل واكتشاف نية العبارة هي مسألة حاسمة في فهم اللغة الطبيعية. الأعمال الحالية إما تتعامل مع ملء الفواصل واكتشاف النية بشكل منفصل بطريقة خطية، أو تعتمد على نماذج مشتركة تقوم بتسمية الفواصل تباعًا بينما تلخص نية العبارة على مستوى العبارة دون الحفاظ صراحةً على العلاقة الهرمية بين الكلمات والفواصل والنيات. لاستغلال التسلسل الصرفي للنمذجة الفعالة، نقترح نموذج شبكة عصبية قائم على الكبسولات والذي يحقق ملء الفواصل واكتشاف النية من خلال نظام توجيه ديناميكي بالتوافق (routing-by-agreement). تم اقتراح نظام إعادة التوجيه لتعزيز أداء ملء الفواصل بشكل أكبر باستخدام تمثيل النية المستنتجة. تظهر التجارب التي أجريت على مجموعة بيانات حقيقية أن نموذجنا فعال عند المقارنة بهياكل البديلة الأخرى وخدمات فهم اللغة الطبيعية القائمة.请注意，我已将“re-routing schema”翻译为“نظام إعادة التوجيه”，这是一个较为常见的术语翻译。如果需要进一步的专业术语解释或有特定的行业标准，请告知。