تجمع هذه الدراسة بين الإستراتيجية القائمة على القواعد والتعلم الآلي ومساعدة الخبراء للتعليق على النص Hinglish والإنجليزية. يتم اختبار البيانات على 19,000 تغريدة بدقة 81٪ ، وهي أرخص بكثير من القيام بذلك يدويا. قد يكون مفيدا لتتبع العواطف أثناء الأزمات.
يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية
مقالة بحثية
التعلم الآلي والتعليق التوضيحي المشاعر القائم على القواعد المعجمية والفعال من حيث التكلفة لأقوال Hinglish
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
يمثل التعليق التوضيحي للعاطفة في اللغات المختلطة مثل Hinglish (الهندية والإنجليزية) تحديات فريدة بسبب التعقيد اللغوي وقيود الموارد. تقدم هذه الدراسة إطارا هجينا للتعلم النشط يجمع بين القواعد المعجمية والتعلم الآلي وتعليقات الخبراء التكرارية لتحقيق تعليق توضيحي عالي التكلفة وعالي الدقة. يرتكز الإطار على النظريات النفسية للعاطفة ، بما في ذلك نظرية العواطف المنفصلة ونظرية التقييم المعرفي ، ويستخدم الإطار قواميس عاطفية ثنائية اللغة (على سبيل المثال ، رسم خرائط gussa والغضب إلى الغضب) ، وترميز الكلمات الفرعية للمصطلحات المركبة (على سبيل المثال ، الانقسام 
إلى 
) ، والتعلم النشط لتحديد أولويات العينات الغامضة. تم تقييمه بناء على 19,000 مجموعة بيانات تغريدة Hinglish المتعلقة بالحرب والنزاع ، حقق إطار العمل دقة بنسبة 81٪ (F-score: 0.76) مع تقليل التكاليف التشغيلية بنسبة 40٪ مقارنة بالتعليق التوضيحي اليدوي. حلت القواعد المعجمية 89٪ من الغموض في تبديل التعليمات البرمجية ، ومكنت التحسينات التكرارية من مكاسب الدقة المتزايدة من 72٪ إلى 81٪. تنبع كفاءة النظام من الحد من الجهد البشري إلى 73٪ من مجموعة البيانات ، مع المعالجة المسبقة الآلية للرموز التعبيرية وعلامات التصنيف والعامية. تستند هذه الدراسة إلى فرضية مفادها أن دمج الأساليب المعجمية القائمة على القواعد مع التعلم النشط والتعلم الآلي يمكن أن يعزز دقة التعليق التوضيحي للعاطفة في نص Hinglish ، مع تقليل الملصقات اليدوية وجهود التعليقات التوضيحية الإجمالية في نفس الوقت.
المقدمة
عندما يتم خلط لغتين أو أكثر معا في سطر واحد أو كلام واحد ، يسمى هذا لغة مختلطة بالتعليمات البرمجية. إنه شائع في الحوار غير الرسمي مثل Hinglish. هناك طرق متعددة يمكن من خلالها فهم المشاعر البشرية ، ونمذجة سلسلة من العبارات العاطفية حسابيا هي التعليق عليها من قبل الأشخاص الذين نطقوا بهذه الجمل. يمكن فهمه من حيث المستويات البيولوجية والفسيولوجية والنفسية وما إلى ذلك. وفقا لعلماء مثل روجر بنروز ، فإن العديد من الظواهر في عالمنا غير حسابية ، ويعتبر علماء مثل ولفرام أن كل شيء (كل ظاهرة) يمكن نمذجته حسابيا1. يعتقد بنروز أن الوعي ينطوي على عمليات (ربما تتعلق بميكانيكا الكم داخل الدماغ) تتجاوز ما يمكن أن يحققه أي إجراء ....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
البروتوكول
يشرح هذا القسم أيضا كيفية إنشاء إطار العمل متعدد الوسائط للتعليق التوضيحي العاطفي 8. يبدأ القسم بمناقشة خصائص مجموعة البيانات ، متبوعة بالإجراءات اللاحقة. لفهم أفضل لإجراءات البحث ، راجع الشكل 1.
الشكل 1: الإطار المنهجي للتعليق التوضيحي للعاطفة. يشرح الشكل العاطفة الفعالة ، والتعليق التوضيحي للنص التفصيلي الذي يجمع بين التعلم الآلي ، والتعلم النشط ، وقواعد المعجم الديناميكي من خلال مدخلات الخبراء ، ويتم تحسين الأمثلة المصنفة بشكل خاطئ تدريجيا ل....
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
النتائج
تشير نتائج هذا البحث إلى أن دمج القواعد المعجمية مع التعلم الآلي وتقنيات التعلم النشط يوفر مسارا قابلا للتطبيق لتعزيز كفاءة ودقة التعليق التوضيحي للعاطفة في النص المختلط بالتعليمات البرمجية. من خلال التحسين التكراري واقتراح الخبراء ، تمكن الإطار المقترح من تحقيق تخفيضات ملحوظة في الجهد اليدوي مع الحفاظ على الأداء العالي عبر مصفوفات التطور. تشير النتائج إلى إمكانية تطبيق أوسع في المجالات التي تتطلب حلا قابلا للتطوير للتعرف على المشاعر ، لا سيما في البيئات متعددة اللغات ومحدودة الموارد مثل .......
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المناقشة
تم تنسيق مجموعة البيانات لهذه الدراسة باستخدام مزيج من التعليقات التوضيحية اليدوية والتعلم النشط. في البداية ، تم تصنيف 10,040 تغريدة Hinglish المتعلقة بالحرب والصراع يدويا بثمانية مشاعر محددة مسبقا. ثم تم توسيع مجموعة البيانات إلى 19,000 تغريدة باستخدام نهج شبه آلي. مكن التعلم النشط من تدخل الخبراء الانتقائي ، مما قلل من الجهد اليدوي بنسبة 40٪ مع الحفاظ على دقة تعليق توضيحي عالية بنسبة 81٪ مع درجة F تبلغ 0.76. لعبت القواعد المعجمية والقواميس الخاصة بالعاطفة دورا حاسما في حل 89٪ من أوجه الغموض في تبديل التعليمات البرمجية.......
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
الإفصاحات
ويعلن أصحاب البلاغ عدم وجود تضارب في المصالح.
شكر وتقدير
لم يتلق هذا البحث أي تمويل خارجي.
....الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| النص السريع | فيسبوك الذكاء الاصطناعي | غير متاح | تمثيل الكلمات وتصنيفها |
| جوجل كولاب | جوجل | غير متاح | بيئة Jupyter Notebook المستندة إلى السحابة |
| Google Colab GPU / TPU | جوجل | غير متاح | تسريع الأجهزة المستندة إلى السحابة |
| إنتل كور i5 / i7 أو AMD Ryzen 5/7 | إنتل / AMD | غير متاح | معالج للتنفيذ المحلي (إذا لزم الأمر) |
| ماتبلوتليب | مفتوح المصدر | غير متاح | مكتبة تصور البيانات |
| NLTK | مفتوح المصدر | غير متاح | مجموعة أدوات اللغة الطبيعية لمعالجة النصوص |
| رقم | مفتوح المصدر | غير متاح | مكتبة الحوسبة العددية |
| بطاقة الرسومات NVIDIA GTX 1650 أو أعلى (اختيارية) | نفيديا | غير متاح | وحدة معالجة الرسومات لمهام التعلم العميق |
| الباندا | مفتوح المصدر | غير متاح | مكتبة معالجة البيانات |
| بايثون | مؤسسة برامج بايثون | غير متاح | لغة برمجة التعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية |
| باي تورش | ميتا الذكاء الاصطناعي | غير متاح | إطار عمل التعلم العميق |
| ذاكرة الوصول العشوائي (8 جيجابايت كحد أدنى، يوصى ب 16 جيجابايت) | مختلف | غير متاح | متطلبات الذاكرة لمهام التعلم الآلي |
| تعلم العلوم | مفتوح المصدر | غير متاح | مكتبة التعلم الآلي |
| سيبورن | مفتوح المصدر | غير متاح | تصور البيانات الإحصائية |
| سبابسي | انفجار الذكاء الاصطناعي | غير متاح | مكتبة البرمجة اللغوية العصبية ذات القوة الصناعية |
| تخزين SSD (256 جيجابايت كحد أدنى ، يوصى ب 512 جيجابايت) | مختلف | غير متاح | تخزين لمعالجة مجموعة البيانات |
| TensorFlow | جوجل | غير متاح | إطار عمل التعلم العميق |
المراجع
- Herce, R. Non-locality of the phenomenon of consciousness according to Roger Penrose. Dialogo. 3 (2), 127-134 (2016).
- Wolfram, S. The future of computation. Math J. 10 (2), 329-362 (2006).
- Kusal, S., et al.
الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.
إعادة الطباعة والأذونات
الوسوم
