HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

تحليل بنية تمثيل الخطاب باستخدام الشبكات العصبية التكرارية ونموذج المحول

{Mirella Lapata Jiangming Liu Shay B. Cohen}

تحليل بنية تمثيل الخطاب باستخدام الشبكات العصبية التكرارية ونموذج المحول

الملخص

نُقدّم الأنظمة التي طوّرناها لتحليل هيكل التمثيل النصّي (DRS) ضمن مهمة التحدي المشتركة لعام IWCS-2019 المتعلقة بتحليل DRS. تعتمد أنظمتنا على نماذج التحويل من تسلسل إلى تسلسل. ولتنفيذ نموذجنا، استخدمنا نظام الترجمة الآلية العصبية المفتوح المصدر المُنفَّذ باستخدام بايثون (PyTorch)، واسم النظام هو OpenNMT-py. وقد جرّبنا مجموعة متنوعة من نماذج المشفر-المُفكّك المستندة إلى الشبكات العصبية التكرارية، بالإضافة إلى نموذج Transformer. وتم إجراء التجارب على المعيار القياسي الخاص بقاعدة البيانات المتوازية للدلالة (PMB 2.2). وحققت أفضل أنظمة لدينا نتيجة قدرها 84.8% من مؤشر F1 في مهمة التحدي المشتركة لتحليل DRS.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
drs-parsing-on-pmb-2-2-0Transformer seq2seq
F1: 87.1

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
تحليل بنية تمثيل الخطاب باستخدام الشبكات العصبية التكرارية ونموذج المحول | الأوراق البحثية | HyperAI