منذ 4 أشهر
بحث مُحسَّن في التصميم القابل للتمايز للنماذج اللغوية وتمييز الكيانات المعرفية
{Yufan Jiang Tong Xiao Chunliang Zhang Chi Hu Jingbo Zhu}
الملخص
في هذه الورقة البحثية، ندرس أساليب البحث المعماري العصبي القابل للتفاضل (NAS) في معالجة اللغة الطبيعية. وبشكل خاص، نحسن من أساليب البحث المعماري القابل للتفاضل من خلال إزالة قيد الـ softmax المحلي. كما نطبّق البحث المعماري القابل للتفاضل على مهمة التعرف على الكيانات المحددة (NER). ويشكل هذا أول مرة يتم فيها استخدام أساليب البحث المعماري القابل للتفاضل في مهام معالجة اللغة الطبيعية غير نمذجة اللغة. وتفوق طريقتنا البدائل القوية على كل من بيانات نمذجة اللغة PTB وبيانات NER الإنجليزية CoNLL-2003، وتُحقّق حالة متقدمة جديدة في مهمة NER.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| language-modelling-on-ptb | I-DARTS | PPL: 56.0 |
| named-entity-recognition-ner-on-conll-2003 | I-DARTS + Flair | F1: 93.47 |
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
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