تحليل هيكل مناقشة الأخبار باستخدام هياكل فرعية صريحة موجهة بالنقّاد
{Ruihong Huang Prafulla Kumar Choubey}

الملخص
نُقدِّم إطارًا يعتمد على المُؤَدِّي والمحَكِّم (actor-critic) لاستخلاص الهياكل الفرعية للمواضيع داخل مقال إخباري، وذلك لغرض التحليل التوافقي للسياق الصحفي. يستخدم النموذج عدة مُحَكِّمين يعملون وفقًا للهياكل الفرعية المعروفة للمواضيع، بينما يسعى المُؤَدِّي إلى التفوق عليهم. تشكّل هياكل المحتوى جملًا تمثل الحدود الخفية بين المواضيع الفرعية. ثم نُقدِّم شبكة عصبية هرمية تستخدم الجمل التي تم تحديد حدود المواضيع الفرعية بها لنموذج التفاعل متعدد المستويات بين الجمل، والمواضيع الفرعية، والمستند ككل. أظهرت النتائج التجريبية والتحليلات على مجموعة بيانات NewsDiscourse أن نموذج المُؤَدِّي يتعلَّم بفعالية تقسيم المستند إلى مواضيع فرعية، ويُحسِّن من أداء النموذج الهرمي في مهمة تحليل السياق الصحفي.
المعايير القياسية
| معيار قياسي | المنهجية | المقاييس |
|---|---|---|
| text-classification-on-newsdiscourse | RL-IP/TT (Choubey et al., 2021) | macro F1: 57.0 |
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.