HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

استخراج الكيان، والعلاقة، والحدث باستخدام تمثيلات الفترات المُحتَفَظة بالسياق

David Wadden Ulme Wennberg Yi Luan Hannaneh Hajishirzi

الملخص

نقوم بدراسة القدرات الخاصة بإطار موحد متعدد المهام لثلاثة مهام استخراج المعلومات: التعرف على الكيانات الاسمية، واستخراج العلاقات، واستخراج الأحداث. يُعرف هذا الإطار باسم DyGIE++، ويُنجز جميع المهام من خلال تعداد وتحسين وتقييم فترات النص المُصممة لالتقاط السياق المحلي (داخل الجملة) والسياق العالمي (بين الجمل). يحقق الإطار نتائج متقدمة في مستوى الحد الأقصى من الأداء عبر جميع المهام، على أربع مجموعات بيانات من مجالات متنوعة. نقوم بتجارب مقارنة بين تقنيات مختلفة لبناء تمثيلات الفترات. تُظهر التضمينات المُتخصصة مثل BERT أداءً جيدًا في التقاط العلاقات بين الكيانات في الجمل نفسها أو الجمل المجاورة، بينما تُمكّن تحديثات الرسم البياني الديناميكي للفترات من نمذجة العلاقات البعيدة بين الجمل. على سبيل المثال، يمكن لنقل تمثيلات الفترات عبر روابط التعرف على المرجعية المُقدَّرة أن يُمكّن النموذج من توضيح الإشارات إلى الكيانات الصعبة. تتوفر الشفرة المصدرية للإطار بشكل عام على الرابط: https://github.com/dwadden/dygiepp، ويمكن تكييفها بسهولة لمهام أو مجموعات بيانات جديدة.


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