HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

بينولبيه: تمكين الاستخراج المفتوح للمعلومات للغة اليونانية من خلال الترجمة الآلية

Dimitris Papadopoulos Nikolaos Papadakis Nikolaos Matsatsinis

الملخص

في هذه الورقة، نقدّم مشاركتنا في مسابقة SRW لمؤتمر EACL 2021؛ حيث نُقدّم منهجية تهدف إلى سد الفجوة بين اللغات ذات الموارد العالية والمنخفضة في سياق استخراج المعلومات المفتوحة، مع عرضها على اللغة اليونانية. تتمثل الأهداف الرئيسية للورقة في جوانبها الثنائية: أولاً، نُنشئ نماذج للترجمة الآلية العصبية (NMT) من الإنجليزية إلى اليونانية والعكس، باستخدام بنية المُحَوِّل (Transformer). ثانيًا، نستفيد من هذه النماذج لتحويل النصوص اليونانية إلى الإنجليزية كمدخل لمسارنا لمعالجة اللغة الطبيعية، حيث نطبّق سلسلة من مهام ما قبل المعالجة واستخراج الأزواج الثلاثية. في النهاية، نُعيد ترجمة الأزواج الثلاثية المستخرجة إلى اللغة اليونانية. ونُجري تقييمًا لأساليبنا في الترجمة الآلية العصبية واستخراج المعلومات المفتوحة على مجموعات بيانات معيارية، ونُظهر أن منهجنا يتفوق على أحدث النماذج المُتَوَقَّعة في معالجة اللغة اليونانية.


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