HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

نموذج على مستوى الفئة لاستخراج العلاقات

Yaser Al-Onaizan Kalpit Dixit

الملخص

استخلاص العلاقات هو مهمة تحديد فترات ذكر الكيانات في النص الخام، ثم تحديد العلاقات بين أزواج من ذكر الكيانات. وقد اعتمد النماذج الحديثة لهذا النوع من المهام على مستوى الفترات (span-level) على نماذج على مستوى الرموز (token-level)، والتي تمتلك قيودًا جوهرية. فهي لا يمكنها بسهولة تعريف الميزات على مستوى الفترات أو تنفيذها، ولا تستطيع نمذجة ذكر الكيانات المتشابكة، وتُعاني من أخطاء متسلسلة ناتجة عن استخدام التفكيك المتسلسل. وللتغلب على هذه التحديات، نقدّم نموذجًا يُعدّل مباشرة جميع الفترات الممكنة، وينفذ كشف ذكر الكيانات واستخلاص العلاقات بشكل مشترك. ونُعلن عن أداء جديد قياسي بلغ 62.83 في مؤشر F1 (كان الأفضل السابق 60.49) على مجموعة بيانات ACE2005.


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