HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

السمّية الأساسية أولاً: نهج تنازلي للتحليل اللغوي لـ AMR

Deng Cai Wai Lam

الملخص

نُقدّم خطة جديدة لتحليل نص إلى تمثيله المفاهيمي المجرد (AMR): تحليل قائمة على تغطية الرسم البياني (GSP). يتميّز GSP بخصائص جديدة، أبرزها بناء رسم بياني للتحليل بشكل تدريجي بطريقة علوية-سفلية. يبدأ من الجذر، وفي كل خطوة، يتم التنبؤ بشكل مشترك بعقدة جديدة واتصالاتها بالعقد الموجودة مسبقًا. يُنتج الرسم البياني تغطية للعقد بناءً على المسافة من الجذر، مُتّبعًا الفكرة القائلة بفهم الأفكار الأساسية أولًا، ثم التعمق في التفاصيل. يُعزز المبدأ المُسمّى "الدلالات الأساسية أولًا" التقاط الأفكار الرئيسية للجملة، وهو أمر يُعدّ مثيرًا للاهتمام جدًا. قُمنا بتقييم نموذجنا على أحدث مجمّع بيانات AMR (sembank)، وحقق أداءً يُعتبر الأفضل في مجاله، مع التأكيد على أننا لم نعتمد أي إعادة تصنيف يدوي للرسم البياني ( heuristic graph re-categorization ). وبشكل أكثر أهمية، أظهرت التجارب أن مُحلّلنا مُتميّز بشكل خاص في استخلاص الدلالات الأساسية.


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