HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

استخراج العلاقة الزمنية المركزية حول DCT

{Sheng Xu Peifeng Li Liang Wang}

استخراج العلاقة الزمنية المركزية حول DCT

الملخص

العمل السابق في مجال استخراج العلاقات الزمنية ركز في الغالب على استخراج العلاقات الزمنية بين الأحداث، أو عانى من مشكلة التعبيرات المختلفة عن الأحداث، وفترة الزمن (timexes)، ووقت إنشاء المستند (DCT). وبالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ DCT أن يلعب دور مركز ربط معنوي بين الأحداث الأخرى وفترة الزمن (timexes) داخل المستند. لكن للأسف، لم يكن بالإمكان للعمل السابق الاستفادة من هذه المعلومات الحاسمة. لمعالجة هذه المشكلات، نقترح نموذجًا موحدًا متمحورًا حول DCT يُسمى DTRE لاستخراج العلاقات بين الأحداث وفترة الزمن (timexes) وDCT. بشكل خاص، نُقدّم تمثيلًا جملة-نمطية لـ DCT لمعالجة المشكلة الأولى وتوحيد التعبيرات الخاصة بالأحداث وفترة الزمن (timexes) وDCT. ثم، نطبّق رسمًا بيانيًا يراعي DCT للحصول على تمثيلات هيكلية سياقية لهم. علاوة على ذلك، نقترح إطارًا متعدد المهام متمحورًا حول DCT للتنبؤ بالعلاقات الزمنية الثلاثة بأنواعها دفعة واحدة. وأخيرًا، نطبّق استنتاجًا عالميًا موجهًا بـ DCT لتعزيز الاتساق العالمي بين العلاقات المختلفة. أظهرت النتائج التجريبية على ثلاث مجموعات بيانات أن نموذج DTRE يتفوّق على عدة نماذج متقدمة حديثًا (SOTA) بشكل ملحوظ في مهام E-E وE-T وE-D.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
temporal-relation-classification-on-tb-denseDTRE
F1: 72.3
temporal-relation-classification-on-tddautoDTRE
F1: 81.8
temporal-relation-classification-on-tddmanDTRE
F1: 56.3

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
استخراج العلاقة الزمنية المركزية حول DCT | الأوراق البحثية | HyperAI