HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تقييم نماذج الاسترجاع الكثيفة على مستوى الرمز وعلى مستوى النص لاسترجاع المعلومات الرياضية

Wei Zhong Jheng-Hong Yang Yuqing Xie Jimmy Lin

الملخص

مع النجاح الحديث لطرق الاسترجاع الكثيف المستندة إلى المُشفرات الثنائية، تم تطبيق هذا النهج على مهام استرجاع مختلفة ومثيرة للاهتمام بفعالية جيدة وكفاءة داخل المجال. وفي الآونة الأخيرة، رأينا أيضًا وجود نماذج الاسترجاع الكثيف في مهام استرجاع المعلومات الرياضية (MIR)، ولكن أنظمة الأكثر فعالية لا تزال الطرق التقليدية للاسترجاع التي تأخذ بعين الاعتبار الخصائص الهيكلية المصممة يدويًا. في هذه الدراسة، نحاول الجمع بين أفضل ما في العالمين: طريقة البحث عن الهيكل المُعرَّف جيدًا للبحث الفعال عن الصيغ ونماذج الاسترجاع الكثيف ذات الكفاءة العالية والمُشفرات الثنائية للكشف عن التشابهات السياقية. وبشكل خاص، قمنا بتقييم نموذجين ممثلين للمُشفرات الثنائية للاسترجاع الكثيف على مستوى الرموز وعلى مستوى المقاطع في مهام MIR الحديثة. أظهرت نتائجنا أن نماذج المُشفرات الثنائية مكملة للغاية للطرق الحالية للبحث عن الهيكل، وأننا قادرون على تقدم الأداء الرائد في مجموعات بيانات MIR.


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