HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نقل الأسلوب للنصوص: إعادة التدريب، الإبلاغ عن الأخطاء، المقارنة مع إعادة الكتابة

الملخص

يظهر هذا البحث أن منهجية التقييم القياسية لنقل الأسلوب تحمل عدة مشاكل كبيرة. أولاً، تتباين المقاييس القياسية لدقة الأسلوب وحفظ الدلالة بشكل كبير عند التشغيلات المتكررة. ولذلك، يجب الإبلاغ عن هامش الخطأ للنتائج المحققة. ثانياً، بدءًا من قيم معينة لمعدل التقييم الثنائي تحت الدراسة (BLEU) بين المدخل والمخرج ودقة نقل المشاعر، فإن تحسين هذين المعيارين القياسيين ينحرف عن الهدف الحدسي لمهام نقل الأسلوب. أخيراً، بسبب طبيعة المهمة نفسها، يوجد اعتماد محدد بين هذين المعيارين يمكن التلاعب به بسهولة. في ظل هذه الظروف، نقترح الأخذ بعين الاعتبار معدل BLEU بين المدخل وإعادة الصياغة التي كتبها البشر في مقاييس الأداء. كما نقترح ثلاثة أطر جديدة تتفوق على أفضل التقنيات الحالية من حيث هذا المعيار.


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