HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التحليل المشترك والإنشاء للاستخلاص الاستنتاجي

Kaiqiang Song Logan Lebanoff Qipeng Guo Xipeng Qiu Xiangyang Xue Chen Li Dong Yu Fei Liu

الملخص

يمكن أن تكون الجمل الناتجة عن أنظمة التلخيص الاستنتاجي غير صحيحة نحويًا وتفشل في الحفاظ على المعاني الأصلية، رغم أنّها تبدو سليمة محليًا. في هذه الورقة، نقترح معالجة هذه المشكلة من خلال إنتاج الجملة وتحليل الاعتماد النحوي لها بشكل مشترك أثناء عملية الاستنتاج. إذا أدى إنتاج كلمة ما إلى إدخال علاقة خاطئة في الملخص، فيجب تقليل هذا السلوك. وعليه، تُعد الطريقة المقترحة واعدة في إنتاج جمل صحيحة نحويًا وتشجيع الملخص على البقاء مطابقًا للمعنى الأصلي. تتمثل مساهمات هذه الدراسة في جوانبها الثنائية. أولاً، نقدّم معمارية عصبية جديدة لتلخيص الاستنتاج تدمج بين مُفكِّك تسلسلي ومُفكِّك مبني على الشجرة بطريقة مزامنة لإنتاج جملة ملخص وتحليل اعتماد نحوي لها. ثانيًا، نصف بروتوكولًا جديدًا لتقييم بشري لتقييم ما إذا كان الملخص يبقى مطابقًا للمعنى الأصلي، وما مدى ذلك. وقد قمنا بتقييم طريقتنا على عدد من مجموعات بيانات التلخيص وأظهرنا نتائج تنافسية مقارنة بالأساليب القوية السابقة.


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