HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

كشف الخطوط الدلالية باستخدام الانتباه المرآتي والتصنيف المقارن والتوافق

Dongkwon Jin Jun-Tae Lee Chang-Su Kim

الملخص

في هذا البحث، تم اقتراح خوارزمية جديدة للكشف عن الخطوط المعنوية. قمنا بتطوير ثلاث شبكات: شبكة الكشف ذات الانتباه المزدوج (D-Net)، وشبكتي المقارنة الترتيبية والتماثل (R-Net وM-Net). تعتمد D-Net على استخراج الخطوط المعنوية من خلال استغلال المعلومات السياقية الغنية، ولتحقيق ذلك، صممنا وحدة الانتباه المزدوج. ثم، من خلال المقارنات الزوجية للخطوط المعنوية المستخرجة، نقوم بشكل تكراري باختيار الخط الأكثر معنى وحذف الخطوط الزائدة التي تتداخل مع الخط المختارة. وبالنسبة للمقارنات الزوجية، طوّرنا R-Net وM-Net باستخدام البنية السيماسية. أظهرت التجارب أن الخوارزمية المقترحة تتفوق بشكل ملحوظ على الكاشفات التقليدية للخطوط المعنوية. علاوة على ذلك، تم تطبيق الخوارزمية المقترحة بنجاح للكشف عن نوعين مهمين من الخطوط المعنوية: الخطوط المتوازية السائدة ومحاور التناظر الانعكاسي. يمكن الوصول إلى الشفرة المصدرية الخاصة بنا من خلال الرابط التالي: https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-DRM.


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