HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

الاستخلاص العصبي للملخصات باستخدام شبكة الرسم البياني المتمايز الهرمي غير المتجانس

{Shi Wang Cong Cao Fang Fang Hengzhu Tang Yanan Cao Ruipeng Jia}

الاستخلاص العصبي للملخصات باستخدام شبكة الرسم البياني المتمايز الهرمي غير المتجانس

الملخص

تلخيص النص الاستخراجي على مستوى الجملة يُعد في جوهره مهمة تصنيف العقد في تعدين الشبكات، مع الالتزام بالمكونات المفيدة والتمثيلات الموجزة. توجد كميات كبيرة من العبارات الزائدة بين الجمل المستخلصة، لكن من الصعب نمذجة هذه الزوائد بدقة باستخدام الطرق المراقبة العامة. إذ تتميز مشغلات الجمل السابقة، وخاصة BERT، بقدرتها على نمذجة العلاقات بين الجمل المصدرية، لكنها لا تمتلك القدرة على أخذ التداخلات في الاعتبار بالنسبة للملخص المُختَرَّ، كما أن هناك اعتمادًا داخليًا بين العلامات المستهدفة للجمل. في هذه الورقة، نقترح HAHSum (وهي اختصار لـ "الرسم البياني الهرمي المُوجّه بالانتباه والمتعدد الأنواع للتلخيص النصي")، والذي يُعد نموذجًا فعّالًا لتمثيل مستويات مختلفة من المعلومات، بما في ذلك الكلمات والجمل، ويُبرز الاعتماديات المتعلقة بالازدواجية بين الجمل. تعتمد طريقة عملنا على تحسين تدريجي لتمثيلات الجمل باستخدام رسم بياني يراعي الازدواجية، وتحقيق الاعتماديات بين العلامات من خلال عملية تمرير الرسائل. وقد أظهرت التجارب على مجموعات بيانات معيارية كبيرة (CNN/DM، NYT، وNEWSROOM) أن HAHSum يحقق أداءً متميزًا ويتفوق على جميع النماذج السابقة للتلخيص الاستخراجي.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
extractive-document-summarization-on-cnnHAHSum
ROUGE-1: 44.68
ROUGE-2: 21.30
ROUGE-L: 40.75

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
الاستخلاص العصبي للملخصات باستخدام شبكة الرسم البياني المتمايز الهرمي غير المتجانس | الأوراق البحثية | HyperAI