MPC-BERT: نموذج لغوي مُدرب مسبقًا لفهم المحادثات متعددة الأطراف

في الآونة الأخيرة، حققت العديد من النماذج العصبية لمحادثات متعددة الأطراف (MPC) تحسينات ملحوظة في مجموعة متنوعة من المهام مثل التعرف على المرسل إليه، تحديد المتحدث وتنبؤ الرد. ومع ذلك، فإن هذه الطرق الحالية لمحادثات متعددة الأطراف غالبًا ما تمثل المتحدثين والعبارات بشكل فردي وتتجاهل البنية المعقدة المتأصلة في MPC والتي قد توفر معانيًا حاسمة للمتحدثين والعبارات وتعزز عملية فهم المحادثة. بهدف معالجة هذا الأمر، نقدم MPC-BERT، وهو نموذج مُعد مسبقًا لفهم محادثات متعددة الأطراف يأخذ بعين الاعتبار تعلم من يقول ماذا لمن في نموذج موحد مع عدة مهمات ذاتية غير مشروعة محكمة. خصوصاً، يمكن تصنيف هذه المهام بشكل عام إلى (1) نمذجة بنية المتحدثين التي تشمل التعرف على العبارة المراد رد عليها، البحث عن المتحدث نفسه وميزة تمييز الاستمرارية الإشارية، و(2) نمذجة معاني العبارات التي تشمل استعادة العبارة المشتركة المقنّعة وكشف العقد المشتركة. قمنا بتقييم MPC-BERT في ثلاث مهمات ثانوية تشمل التعرف على المرسل إليه، تحديد المتحدث واختيار الرد. أظهرت النتائج التجريبية أن MPC-BERT يتفوق على الطرق السابقة بمargins كبيرة ويحقق أداءً جديدًا رائدًا في جميع الثلاث مهمات الثانوية على مستوى مؤشرين قياسيين.注释：在阿拉伯语中，“margins”一词通常用于指代“页边距”，但在科技文献中，它也可以用来表示“差距”。为了保持专业性和准确性，这里直接使用了“Margins”这个词，并且在上下文中它是可以被理解的。如果需要更加本地化的表达，可以将其替换为“فروقات كبيرة”。