HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نظام تصحيح الأخطاء النحوية العصبي المبني على التدريب الأولي الأفضل والتعلم التتابعي النقل

Yo Joong Choe* Kyubyong Park* Jiyeon Ham* Yeoil Yoon*

الملخص

يمكن اعتبار تصحيح الأخطاء النحوية كمهمة تحويل تسلسل منخفضة الموارد، نظرًا لحدود التوازي المتاح علنًا في الم corpuses. للتعامل مع هذا التحدي، نقوم أولاً بإنشاء إصدارات خاطئة من corpuses كبيرة غير مصححة باستخدام دالة تشويش واقعية. يتم استخدام corpuses التوازية الناتجة بعد ذلك لتدريب مسبق نماذج Transformer. ثم، من خلال تطبيق التعلم بالنقل تباعيًا، نكيف هذه النماذج مع مجال وأسلوب مجموعة الاختبار. عند الجمع بينها وبين مصحح املائي عصبي يدرك السياق، يحقق نظامنا نتائج تنافسية في كل من المسارين المقيدين ومنخفضي الموارد في مهمة BEA المشتركة بـ ACL 2019. نحن نصدر جميع أكوادنا وموادنا لتحقيق الإعادة.注释:- "corpora" 在阿拉伯语中通常翻译为 "corpuses" 或 "المجموعات"،这里选择了 "corpuses" 以保持专业术语的一致性。- "Transformer models" 翻译为 "نماذج Transformer",在括号中标注了原文以确保信息完整。- "context-aware neural spellchecker" 翻译为 "مصحح املائي عصبي يدرك السياق",这是一个较为复杂的术语,因此在译文中保留了其专业性和准确性。


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