HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

أوكسفورد في مهمة SemEval-2017 المهمة 9: تحليل AMR العصبي باستخدام انتباه مُعزَّز بمؤشر

Jan Buys Phil Blunsom

الملخص

نقدم نموذجًا لتحليل AMR يعتمد على مُشفّر-مُفكّك عصبي، يُوسّع نموذجًا يعتمد على الانتباه من خلال التنبؤ بالمحاذاة بين عقد الرسم البياني ووحدات الجملة بشكل صريح باستخدام آلية المؤشر. ويتم التنبؤ بالمرادفات المرشحة كخطوة ما قبل المعالجة، بحيث يتم استخلاص المرادفات للمفاهيم اللفظية، فضلًا عن السلسلة الثابتة، من خطية الرسم البياني واسترجاعها عبر المحاذاة المُتنبأ بها. ولا يعتمد هذا النهج على تحليلات نحوية أو موارد خارجية واسعة النطاق. وقد حقق نموذجنا تقييمًا بنسبة 59% باستخدام معيار Smatch على مجموعة اختبار SemEval.


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