SARG: مولد شبه تلقائي جديد لإعادة بناء الجمل غير الكاملة متعددة الأدوار

نظامات الحوار في المجال المفتوح حققت نجاحًا كبيرًا بفضل سهولة الحصول على مجموعات بيانات ذات دور واحد والتطورات في التعلم العميق، ولكن السيناريو متعدد الأدوار لا يزال تحديًا بسبب الإشارة المتكررة وحذف المعلومات.在这篇论文中，我们研究了最近研究中对多轮对话系统带来普遍改进的不完整话语恢复问题。同时，在文本生成的自回归方法和文本编辑的序列标注方法的共同启发下，我们提出了一种具有高效率和灵活性的新颖半自回归生成器（SARG）。此外，我们在两个基准数据集上的实验表明，我们提出的模型在质量和推理速度方面显著优于最先进的模型。修正后的翻译：نظامات الحوار في المجال المفتوح حققت نجاحًا كبيرًا بفضل سهولة الحصول على مجموعات بيانات ذات دور واحد والتطورات في التعلم العميق، لكن السيناريو متعدد الأدوار لا يزال تحديًا بسبب الإشارة المتكررة وحذف المعلومات.在这篇论文中，我们研究了最近的研究中对多轮对话系统带来普遍改进的不完整话语恢复问题。同时，在文本生成的自回归方法 (Autoregression) 和文本编辑的序列标注方法 (Sequence Labeling) 的共同启发下，我们提出了一种具有高效率和灵活性的新颖半自回归生成器 (SARG). بالإضافة إلى ذلك، أظهرت التجارب على مقعدين معياريين أن النموذج المقترح لدينا يتفوق بشكل كبير على أفضل النماذج الحالية من حيث الجودة وسرعة الاستدلال.最终版本：نظامات الحوار في المجال المفتوح حققت نجاحًا كبيرًا بفضل سهولة الحصول على مجموعات بيانات ذات دور واحد والتطورات في التعلم العميق، لكن السيناريو متعدد الأدوار لا يزال تحديًا بسبب الإشارة المتكررة وحذف المعلومات.在这篇论文中，我们研究了最近的研究中对多轮对话系统带来普遍改进的不完整话语恢复问题。في هذه الورقة البحثية، ندرس مشكلة استعادة الجمل غير الكاملة التي أحدثت تحسينًا عامًا في نظامات الحوار متعددة الأدوار حسب الدراسات الحديثة. كما تم إلهامنا بشكل مشترك من خلال طرق الانحدار الذاتي لتكوين النص وطرق تسمية التسلسل لتحرير النص، اقترحنا جهاز توليد شبه انحداري جديد (SARG) يتميز بالكفاءة العالية والمرونة. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت التجارب على مقعدين معياريين أن النموذج المقترح لدينا يتفوق بشكل كبير على أفضل النماذج الحالية من حيث الجودة وسرعة الاستدلال.