HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

استخدام المعرفة اللّغوية لتحديد الكيانات المعرفة الصينية عبر الشبكة الرسومية التعاونية

{Dianbo Sui Yubo Chen Jun Zhao Shengping Liu Kang Liu}

استخدام المعرفة اللّغوية لتحديد الكيانات المعرفة الصينية عبر الشبكة الرسومية التعاونية

الملخص

يُعتبر عدم توفر معلومات حدود الكلمات أحد العوائق الرئيسية في تطوير نظام فعّال لتحديد الكيانات الاسمية الصينية (NER). وبفضل ذلك، يحتوي القاموس المُنشأ تلقائيًا على معلومات غنية عن حدود الكلمات والمعلومات الدلالية للكلمات. ومع ذلك، لا يزال التكامل الفعّال للمعرفة اللفظية في مهام تحديد الكيانات الاسمية الصينية يواجه تحديات، خاصةً عند التعامل مع الكلمات اللفظية المتوافقة ذاتيًا، وكذلك الكلمات اللفظية الأقرب في السياق. ونقدّم هنا شبكة رسمية تعاونية (Collaborative Graph Network) لحل هذه التحديات. تُظهر التجارب على مجموعات بيانات مختلفة أن نموذجنا لا يتفوّق فقط على النتائج المتطورة حاليًا (SOTA)، بل يحقق أيضًا سرعة تصل إلى ستة إلى خمسة عشر مرة أسرع من نموذج SOTA.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
chinese-named-entity-recognition-on-weibo-nerCollaborative Graph Network
F1: 63.09

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
استخدام المعرفة اللّغوية لتحديد الكيانات المعرفة الصينية عبر الشبكة الرسومية التعاونية | الأوراق البحثية | HyperAI