HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحسين فهم المعنى الوظيفي للكلمات باستخدام تمثيلات كلمات سياقية مُدرّبة مسبقًا

Christian Hadiwinoto Hwee Tou Ng Wee Chung Gan

الملخص

تمثيلات الكلمات السياقية قادرة على تقديم تمثيلات مختلفة لنفس الكلمة في سياقات مختلفة، وقد أُثبتت فعاليتها في المهام اللاحقة المعالجة اللغوية الطبيعية، مثل الإجابة على الأسئلة، وتحديد الكيانات المعرفية، وتحليل المشاعر. ومع ذلك، تُظهر تقييمات تمثيلات الكلمات السياقية في الدراسات السابقة أن استخدامها لا يفوق الأسلوب المُتفوّق الذي يعتمد على تمثيلات كلمات غير سياقية. في هذه الورقة، نستكشف استراتيجيات مختلفة لدمج تمثيلات كلمات سياقية مُدرّبة مسبقًا، ونُحقق أفضل استراتيجية تُحقق دقةً تفوق بكثير أفضل الدقائق المنشورة سابقًا على عدة مجموعات بيانات معيارية لتمييز معنى الكلمة (WSD). ونُقدّم رمز المصدر على الرابط التالي: https://github.com/nusnlp/contextemb-wsd.


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
تحسين فهم المعنى الوظيفي للكلمات باستخدام تمثيلات كلمات سياقية مُدرّبة مسبقًا | مستندات | HyperAI