Command Palette
Search for a command to run...
نماذج التعلم العميقة غير المشرفة للدلالات البنيوية في الاستدلال الشائع
نماذج التعلم العميقة غير المشرفة للدلالات البنيوية في الاستدلال الشائع
Shuohang Wang extsuperscript1,* Sheng Zhang extsuperscript2 Yelong Shen extsuperscript4 Xiaodong Liu extsuperscript3 Jingjing Liu extsuperscript3 Jianfeng Gao extsuperscript3 Jing Jiang extsuperscript1
الملخص
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.