إدماج العناصر الفردية والسمات القائمة على التصريحات في التعرف على التماثل من خلال التعلم متعدد المهام لتحقيق تعميم أفضل

لقد عُرِضت محاولات سابقة لدمج خطوة اكتشاف الإشارة في حل المشكلات النواة العصبية النهائية للغة الإنجليزية، لكنها واجهت صعوبات ناتجة عن عدم توفر بيانات مسافات الإشارة الفردية (singleton mention span) بالإضافة إلى معلومات الكيان الأخرى. تقدم هذه الورقة نموذجًا للربط النواة يتعلم الإشارات الفردية، فضلاً عن سمات مثل نوع الكيان وحالة المعلومات، من خلال نهج يعتمد على التعلم متعدد المهام. وحققت هذه الطريقة أداءً جديدًا على مستوى أفضل النتائج في معيار OntoGUM (+2.7 نقطة)، كما زادت من موثوقية الأداء على عدة مجموعات بيانات خارج المجال (بمتوسط +2.3 نقطة)، وربما يعود ذلك إلى تحسين القدرة على التعميم في اكتشاف الإشارات واستخدام كم أكبر من البيانات من الإشارات الفردية مقارنةً بمقارنة أزواج الإشارات المرتبطة فقط.