HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

حلقة الملخص: تعلّم كتابة ملخصات استنتاجية دون أمثلة

Philippe Laban Andrew Hsi John Canny Marti A. Hearst

الملخص

تُقدّم هذه الدراسة منهجية جديدة لاستخلاص الملخصات الاستنتاجية غير المراقبة، وذلك من خلال تحسين مزيج من تغطية المحتوى وسلاسة الصياغة ضمن قيد طول محدد. وتم تقديم طريقة مبتكرة تشجع على إدراج المصطلحات الأساسية من المستند الأصلي في الملخص: حيث يتم إخفاء هذه المصطلحات من المستند الأصلي، ويُطلب من نموذج التغطية ملء هذه الفجوات باستخدام الملخص المُنتَج حاليًا. كما تم اعتماد إجراء تدريب غير مراقب جديد يعتمد على نموذج التغطية ونموذج السلاسة معًا لتصنيع الملخصات وتقييم جودتها. عند اختبار هذه الطريقة على مجموعات بيانات شهيرة لاستخلاص ملخصات الأخبار، تفوقت على الطرق غير المراقبة السابقة بحوالي أكثر من 2 نقاط في مقياس R-1، واقتربت من نتائج الطرق المراقبة التنافسية. وتمكّن نموذجنا من تحقيق مستويات أعلى من الاستخلاص التجريدي، مع أن النصوص المنسوخة تكون أقصر بمرتين تقريبًا مقارنة بالعمل السابق، كما تعلّم بشكل تلقائي كيفية تجميع الجمل وضغطها دون الحاجة إلى توجيه مراقب.


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