HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

GRACE: التسمية المتسلسلة والمتناسقة للمنحدرات لتحليل المشاعر القائمة على الجوانب

Huaishao Luo Lei Ji Tianrui Li Nan Duan Daxin Jiang

الملخص

في هذه الورقة البحثية، نركّز على مشكلة عدم التوازن، وهي مشكلة نادرة الدراسة في استخلاص مصطلحات الجوانب وتصنيف مشاعر الجوانب عند اعتبارها مهامًا لتسمية التسلسلات. علاوةً على ذلك، يتجاهل العمل السابق عادة التفاعل بين مصطلحات الجوانب عند تسمية الاستجابة العاطفية. ولحل هذه المشكلات، نقترح نموذج التسمية المتسلسلة المتميزة بالتحفيز التوافقي والمتسلسل (GRACE). بشكل خاص، تم تطوير وحدة تسمية متسلسلة لتعزيز التفاعل بين مصطلحات الجوانب وتحسين تركيز العناصر العاطفية عند تسمية الاستجابة العاطفية. كما تم تصميم تسلسل الاستجابات العاطفية بحيث يعتمد على تسميات مصطلحات الجوانب المُولَّدة. ولتخفيف مشكلة عدم التوازن، قمنا بتوسيع آلية التحفيز التوافقي المستخدمة في كشف الكائنات إلى تحليل المشاعر القائمة على الجوانب، وذلك من خلال تعديل وزن كل تسمية بشكل ديناميكي. ويستخدم النموذج المقترح نموذج BERT مُدرَّبًا مسبقًا بعد التدريب (post-pretraining) كأساس له. وأظهرت النتائج التجريبية أن النموذج المقترح يحقق تحسينًا متسقًا على عدة مجموعات بيانات معيارية، ويُنتج نتائج من الطراز الرائد (state-of-the-art).


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