HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

آلي بابا في مهمة IJCNLP-2017 المهمة 1: دمج الميزات النحوية في LSTMs لمهام تشخيص الأخطاء النحوية للصينية

{Linlin Li Pengjun Xie Yi Yang Luo Si Jun Tao Guangwei Xu}

آلي بابا في مهمة IJCNLP-2017 المهمة 1: دمج الميزات النحوية في LSTMs لمهام تشخيص الأخطاء النحوية للصينية

الملخص

يقدم هذا البحث نظام فريق NLP في علي بابا المشارك في المهمة المشتركة رقم 1 لمؤتمر IJCNLP 2017 بعنوان تشخيص الأخطاء النحوية في اللغة الصينية (CGED). تتمثل المهمة في تحديد أربع أنواع من الأخطاء النحوية، وهي: الكلمات الزائدة (R)، والكلمات المفقودة (M)، واختيار الكلمة غير المناسبة (S)، والكلمات المُرتّبة بشكل خاطئ (W). نظرنا إلى هذه المهمة على أنها مشكلة تصنيف متسلسل، وصممنا مجموعة من السمات اليدوية لحلها. يعتمد نظامنا بشكل رئيسي على نموذج LSTM-CRF، مع تطبيق ثلاث استراتيجيات تجميع (Ensemble) لتحسين الأداء. وقد حقق نظامنا أعلى درجات F1 على كل من مستوى التعرف ومستوى تحديد الموقع. وبالتحديد، في مستوى تحديد الموقع—which يُعدّ الأصعب من بين المستويات—حققنا أفضل الأداء على جميع المقاييس.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
2d-human-pose-estimation-on-alibaba-clustermitsimpo
10-20% Mask PSNR: 12

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
آلي بابا في مهمة IJCNLP-2017 المهمة 1: دمج الميزات النحوية في LSTMs لمهام تشخيص الأخطاء النحوية للصينية | الأوراق البحثية | HyperAI