HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

ReFinED: نهج كفء قابل للتطبيق دون تدريب مسبق لربط الكيانات من البداية إلى النهاية

Tom Ayoola; Shubhi Tyagi; Joseph Fisher; Christos Christodoulopoulos; Andrea Pierleoni

الملخص

نقدم نموذج ربط الكيانات من النهاية إلى النهاية بكفاءة يُعرف بـ ReFinED، والذي يستخدم أنواعًا دقيقة للكيانات ووصف الكيانات لتنفيذ الربط. يقوم هذا النموذج بتحديد الإشارات، تصنيف الكيانات بدقة عالية، وتوضيح الكيانات لكل الإشارات داخل الوثيقة في عملية تمرير واحدة فقط، مما يجعله أسرع بأكثر من 60 مرة من الأساليب الحالية المنافسة. كما يتفوق ReFinED على أداء التقنيات الرائدة في مجموعات البيانات القياسية لربط الكيانات بمتوسط فارق 3.7 في F1. يتمتع النموذج بقدرة على التعميم إلى قواعد بيانات المعرفة الضخمة مثل Wikidata (التي تحتوي على 15 ضعف عدد الكيانات الموجودة في ويكيبيديا) وعلى ربط الكيانات بدون أمثلة سابقة (Zero-shot Entity Linking). الجمع بين السرعة والدقة والمقياس يجعل ReFinED نظامًا فعالًا وكفاءةً من حيث التكلفة لاستخراج الكيانات من مجموعات البيانات الواسعة التي تم نشرها بنجاح لهذا الغرض. يمكن الوصول إلى شفرتنا وموديلاتها المدربة مسبقًا عبر الرابط: https://github.com/alexa/ReFinED


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
ReFinED: نهج كفء قابل للتطبيق دون تدريب مسبق لربط الكيانات من البداية إلى النهاية | مستندات | HyperAI