HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

التعامل مع العناصر النادرة في توليد النص من البيانات

Claire Gardent Anastasia Shimorina

الملخص

تتعامل النهج العصبية لإنشاء النص من البيانات عادةً مع العناصر النادرة في المدخلات إما باستخدام عملية إزالة الترميز (delexicalisation) أو آلية النسخ (copy mechanism). نقوم في هذه الدراسة بتحليل التأثير النسبي لهاتين الطريقتين على مجموعتي بيانات (E2E وWebNLG) باستخدام حالتين تقييميتين مختلفتين. ونُظهر أن: (أ) تؤثر العناصر النادرة بشكل كبير على الأداء؛ (ب) يُحقق الدمج بين إزالة الترميز وآلية النسخ أفضل تحسين؛ (ج) تُظهر آلية النسخ أداءً أضعف عند التعامل مع العناصر النادرة وغير المُدرَّكة مسبقًا؛ (د) يختلف التأثير الناتج عن هاتين الآليتين بشكل كبير حسب طريقة بناء المجموعة وطريقة تقسيمها إلى مجموعات التدريب والتحقق والاختبار.


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
التعامل مع العناصر النادرة في توليد النص من البيانات | مستندات | HyperAI