HyperAIHyperAI
منذ 13 أيام

النَّمَط المُوجِّه لِتَوليد النصوص في المحادثات الموجهة للوظائف

Mihir Kale, Abhinav Rastogi
النَّمَط المُوجِّه لِتَوليد النصوص في المحادثات الموجهة للوظائف
الملخص

تمكن المساعدات الافتراضية مثل Google Assistant وAmazon Alexa وApple Siri المستخدمين من التفاعل مع عدد كبير من الخدمات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) على الويب باستخدام لغة طبيعية. في هذه الدراسة، نستعرض طريقتين لتخليق اللغة الطبيعية (NLG) باستخدام نموذج واحد غير مُخصص لحقل معين عبر مجموعة كبيرة من واجهات برمجة التطبيقات. أولاً، نقترح نهجًا يُرشد بالهيكل (schema-guided)، حيث يُشَرَّط التوليد على هيكل يصف واجهة برمجة التطبيقات بلغة طبيعية. أما الطريقة الثانية، فهي تُجري دراسة استخدام عدد قليل من القوالب، حيث يزداد عددها بشكل خطي حسب عدد الحقول (slots)، لنقل معنى واجهة برمجة التطبيقات. لتكوين عبارات مخصصة لأي توليفة من الحقول، نبدأ بدمج عدد قليل من القوالب البسيطة لتكوين عبارة صحيحة من الناحية الدلالية، لكنها قد تكون غير مترابطة أو غير صحيحة نحويًا. ثم يتم استخدام نموذج لغوي مُدرَّب مسبقًا لإعادة صياغتها إلى نصوص مترابطة وطبيعية من حيث السياق. ومن خلال مقاييس تلقائية وتقييم بشري، نُظهر أن منهجنا يتفوق على النماذج القوية المُقارنة، ويُظهر مرونة عالية تجاه المدخلات الخارجة عن المجال، كما يُظهر كفاءة عينة محسّنة.

النَّمَط المُوجِّه لِتَوليد النصوص في المحادثات الموجهة للوظائف | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI