HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

تحليل DRS القائم على الانتقال باستخدام Stack-LSTMs

{Kilian Evang}

تحليل DRS القائم على الانتقال باستخدام Stack-LSTMs

الملخص

نقدم مشاركتنا في مهمة التحدي المشتركة لمؤتمر IWCS 2019 المتعلقة بتقسيم المعنى، حيث نُقدّم مُحلّلاً انتقاليًا يعتمد على أزواج صريحة بين الكلمات ومعانيها، دون تمثيل صريح للتركيب النحوي. تُتخذ قرارات التحليل بناءً على تمثيلات متجهية لحالات المحلل، والتي تُشفر باستخدام طبقات LSTM ذات المكدس (Ballesteros et al., 2017)، بالإضافة إلى بعض القواعد الاستنتاجية. وبلغت أداء نظامنا 70.88% من معيار الدقة (f-score) في المنافسة.

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
drs-parsing-on-pmb-2-2-0Transition-based Stack-LSTM
F1: 74.4

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
تحليل DRS القائم على الانتقال باستخدام Stack-LSTMs | الأوراق البحثية | HyperAI