HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

ADAPT في مهام SemEval-2018 المهمة 9: تمثيلات كلمات Skip-Gram لاكتشاف الهيبرنيم غير المُدرَّب في المجموعات المتخصصة

Filip Klubi\vcka Alfredo Maldonado

الملخص

يصف هذا البحث نظامًا غير مُراقب بسيطًا ولكنه مُنافس في اكتشاف المُتَوَسِّطات (hypernyms). يستخدم النظام تمثيلات كلمات من نوع skip-gram مع عينة سلبية، ويُدرَّب على مجموعات نصية متخصصة. ويُقدَّر المرشحون المحتملون للمُتَوَسِّطات لكلمة مدخلة بناءً على معدلات التشابه الجيبي (cosine similarity). تم تدريب نوعين من نماذج تمثيلات الكلمات بشكل منفصل على مجموعتين نصيتين متخصصتين: مجموعة نصية طبية ومجموعة نصية في صناعة الموسيقى. وقد حقق نظامنا أعلى التصنيفات في المجال الطبي مقارنة بالنُظم غير المراقبة المنافسة، لكنه أظهر أداءً ضعيفًا في مجال صناعة الموسيقى. ولا يعتمد نظامنا على أي بيانات خارجية سوى المجموعات النصية الخام المتخصصة.


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
ADAPT في مهام SemEval-2018 المهمة 9: تمثيلات كلمات Skip-Gram لاكتشاف الهيبرنيم غير المُدرَّب في المجموعات المتخصصة | مستندات | HyperAI