نماذج التعلم العميقة غير المشرفة للدلالات البنيوية في الاستدلال الشائع

الاستدلال الشائع هو أساس فهم اللغة الطبيعية. بينما تعتمد الطرق التقليدية بشكل كبير على الخصائص والقواعد المعرفية التي يصممها الإنسان، نستكشف تعلم المعرفة الشائعة من كمية كبيرة من النصوص الخام عبر التعلم غير المنظور. نقترح نموذجين عصبيين يستندان إلى إطار النماذج الدلالية الهيكلية العميقة (DSSM) لمعالجة مهام الاستدلال الشائع الكلاسيكية، وهي تحديات وينوغراد (Winograd Schema Challenges - WSC) وتحديد المعنى الصحيح للضمائر (Pronoun Disambiguation - PDP). تظهر التقييمات أن النماذج المقترحة تلتقط المعلومات السياقية في الجملة والمعلومات المرجعية بين الضمائر والأسماء بشكل فعال، وتحقق تحسينًا كبيرًا على الطرق الرائدة سابقًا.