نحو شبكات الكبسولات القابلة للتوسع والموثوقة لتطبيقات المعالجة اللغوية الطبيعية الصعبة

العوائق التي تحول دون تطوير شبكات الكبسولات لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الصعبة تشمل ضعف قابلية التوسع إلى فضاءات إخراج كبيرة وعمليات توجيه أقل موثوقية. في هذا البحث، نقدم: 1) درجة اتفاق لتقييم أداء عمليات التوجيه على مستوى الحالة الفردية؛ 2) مُحسِّن متكيف لتعزيز موثوقية التوجيه؛ 3) ضغط الكبسولات وتوجيه جزئي لتحسين قابلية التوسع لشبكات الكبسولات. نقوم بتحقق من نهجنا في مهمتين لمعالجة اللغة الطبيعية، وهما: تصنيف النصوص متعددة العلامات وإجابة الأسئلة. تظهر النتائج التجريبية أن نهجنا يحقق تحسينًا كبيرًا على كلا المهمتين بالمقارنة مع المنافسين القويين. بالإضافة إلى ذلك، نحصل على أفضل النتائج في البيئات ذات الموارد المحدودة وبوجود عدد قليل من حالات التدريب.