ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
ورود |عضویت رایگان |راهنمای سایت |عضویت کتابخانه ها
عنوان
مقاله

یادگیری مجموعه داده محدود برای طبقه بندی مقصود با استفاده از مدل پیش آموزش داده شده BERT

سال انتشار: 1400
کد COI مقاله: IRANWEB07_023
زبان مقاله: فارسیمشاهده این مقاله: 106
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 8 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.
آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله یادگیری مجموعه داده محدود برای طبقه بندی مقصود با استفاده از مدل پیش آموزش داده شده BERT

محمدامین کنعانی - دانشجوی کارشناسی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه گیلان، رشت
مهدی امینیان - استادیار و عضو هیئت علمی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه گیلان، رشت

چکیده مقاله:

طبقه بندی مقصود یکی از مسائل مهم در فهم زبان طبیعی است که هدف آن طبقه بندی پرسشها بر اساس مقصود، هدف، یا منظوری است که در محتوا بیان شده است. اما مشکلی که در این نوع مسائل وجود دارد کمبود داده هایی است که توسط عامل انسانی برچسب گذاری شده باشند. این مشکل باعث ضعف در جامعسازی مدلها میشود، مخصوصا وقتی که مدلها با کلمات نادر مواجه میشوند. استفاده از مدلهای از پیش آموزش داده شده میتواند در ارائهای جامع از زبان مفید واقع شوند. مدل زبانی از پیش آموزش داده شده BERT که اخیرا منتشر شده است اثر مهمی در حوزه پردازش زبان طبیعی گذاشته است. این مدل زبانی که با استفاده از یک پیکره زبانی بسیار بزرگ بدون برچسب پیش آموزش داده شده است، با تنظیم دقیق توانسته است در بسیاری از مسائل پردازش زبان طبیعی مانند سیستم های پرسش و پاسخ و تحلیل احساس نتایج بسیار خوبی کسب کند. در این مقاله سعی شده است که مدل زبانی BERT با مدلهای رایج یادگیری ماشین برای طبقه بندی مقصود مقایسه شود و نشان داده شده است که برای یادگیری مجموعه داده محدود مدل BERT عملکرد بهتری نسبت به مدلهای رایج یادگیری ماشین دارد.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی، فهم زبان طبیعی، طبقه بندی مقصود، عوامل مکالمه ای، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، انتقال یادگیری

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا IRANWEB07_023 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/1236905/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
کنعانی، محمدامین و امینیان، مهدی،1400،یادگیری مجموعه داده محدود برای طبقه بندی مقصود با استفاده از مدل پیش آموزش داده شده BERT،هفتمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی،تهران،https://civilica.com/doc/1236905

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1400، کنعانی، محمدامین؛ مهدی امینیان)
برای بار دوم به بعد: (1400، کنعانی؛ امینیان)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 13,209
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی