Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP Wissel Konteks: Transportability Measures vir NLP Transportability Measures for NLP تبديل السياقات: تدابير قابلية النقل لـ NLP NLP üçün daşınabilirlik ölçülÉ™ri Контекст на превключване: мерки за преносимост за НЛП Comment རྣམ་གྲངས་བསྒྱུར་བཅོས། NLP ལ་སྒྱུར་སྐྱེལ་ཚད་ཚད Prebacivanje konteksta: mjere prijenosnosti za NLP Context de canvi: Misures de Transportabilitat per a NLP Přepínání kontextů: Opatření pro přepravu NLP Skifte af kontekster: Transportabilitetsforanstaltninger for NLP Wechselnde Kontexte: Mobilitätsmaßnahmen für NLP Αλλαγή πλαισίων: Μέτρα μεταφοράς για το NLP Contextos de cambio: medidas de transportabilidad para la PNL Vahetuskeskkonnad: uue tööprogrammi transpordivõime meetmed محیط تغییر: اندازههای قابلیت برای NLP Siirtymisolosuhteet: Uudessa lainsäädäntöohjelmassa toteutettavat siirrettävyyttä koskevat toimenpiteet Contextes de commutation : mesures de transportabilité pour la PNL Comhthéacsanna a Athrú: Bearta Iniompair don NLP @ action קונטקסט החלפה: אמצעי התנועה עבור NLP स्विचिंग संदर्भ: NLP के लिए परिवहनीयता उपाय Premjenjivanje konteksta: mjere prijenosnosti za NLP Váltási körülmények: hordozhatósági intézkedések az NLP-re Switching Contexts: Transportability Measures for NLP Switching Contexts: Transportability Measures for NLP Cambiamento di contesto: misure di trasportabilità per la PNL スイッチングコンテキスト： NLPのトランスポータビリティ対策 Ngubah Kontext: Diworongkapa Kemerdekaan kanggo NLP Comment Контексттерді ауысу: NLP үшін тасымалдау өлшемі 컨텍스트 전환: NLP의 마이그레이션 가능 메트릭 Keitimo kontekstas: NLP transporto priemonės Контекст за промена: мерки за транспортабилност за NLP ഉള്ളടക്കം മാറ്റുന്നു: NLP- നുള്ള Transportability Measures Сүйтгэл хөдлөл: NLP-ийн тэмцэх хэмжээсүүд Tukar Konteks: Tindakan Transportabiliti untuk NLP Il-Kuntest tal-bidla: Miżuri ta’ Trasport għall-NLP Omschakeling Contexts: Vervoerbaarheidsmaatregelen voor NLP Byter kontekstar: Gjennomsiktige målar for NLP Przełączanie kontekstów: Środki transportowe dla NLP Mudando Contextos: Medidas de Transportabilidade para PNL Schimbarea contextului: măsuri de transport pentru PNL Контекст переключения: меры транспортной переносимости для NLP සංවේදනය වෙනස් කරනවා: NLP වෙනුවෙන් පාර්ථානික මාපය Okviri preklopa: ukrepi za prenosljivost novega programa Isbadalka waxyaabaha: Measurada gaadiidka ee NLP Ndryshimi i Kontekstit: Masat e transportueshmërisë për NLP Prebacivanje konteksta: mjere prijevoznosti za NLP Växla sammanhang: TransporterbarhetsĂ¥tgärder för den nationella handlingsplanen Kubadili Mazingira: Hatua za Uhamiaji kwa NLP Comment Senedlerni almak: NLP üçin saýlaw ölçüleri کنٹکسٹس سوچ کر رہے ہیں: NLP کے لئے قابلیت میزارے Tarkibini oʻzgartirish: Transportability Measures for NLP Nối tình huống: vận chuyển Bất động tiêu chuẩn NLP. 切换上下文:NLP 可移植性
Guy Marshall, Mokanarangan Thayaparan, Philip Osborne, André Freitas
Abstract
This paper explores the topic of transportability, as a sub-area of generalisability. By proposing the utilisation of metrics based on well-established statistics, we are able to estimate the change in performance of NLP models in new contexts. Defining a new measure for transportability may allow for better estimation of NLP system performance in new domains, and is crucial when assessing the performance of NLP systems in new tasks and domains. Through several instances of increasing complexity, we demonstrate how lightweight domain similarity measures can be used as estimators for the transportability in NLP applications. The proposed transportability measures are evaluated in the context of Named Entity Recognition and Natural Language Inference tasks.Abstract
Hierdie papier ondersoek die onderwerp van vervoerbaardigheid, as 'n onderwerp van generaliseerbaardigheid. Deur die gebruik van metries gebaseer op goed geïnstalleerde statistiek te voorstel, kan ons die verandering in effektuur van NLP-modelle in nuwe kontekste bereken. Die definieer van 'n nuwe maat vir vervoerbaardigheid kan toelaat vir beter estimatie van NLP stelsel effektuur in nuwe domeine en is crucial wanneer die effektuur van NLP stelsels in nuwe taak en domeine evalueer is. Deur verskeie voorbeelde van vergroot kompleksiteit, wys ons hoe liggewig domein vergelykbaarheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdigheidsverdi Die voorgestelde vervoerbaardigheid-maatskappe word in die konteks van genoemde Entiteit-herkening en Natuurlike Taal-Inferensie-opdragte evalueer.Abstract
This paper explores the topic of transportability, as a sub-area of generalisability. በአዲስ ሁኔታዎች ውስጥ የNLP ሞዴላዎችን ለውጥ ለመቆጣጠር እናችላለን፡፡ አዲስ የነጥብ ስፋት ለማግኘት አዲስ ስርዓት በአዲስ አዲስ ውይይቶች ውስጥ የNLP ስርዓት ውጤቱን በመጠቀም ይችላል፡፡ በብዙ ሁኔታዎች እየጨመረ ውጤት፣ የዲሜን ሚዛን እንደሚመስል መጠቀሚያ በNLP ፕሮግራሞች ውስጥ ለመነዳት መጠቀሚያ እንደሚቻል እናሳያልን፡፡ በተዘጋጀው የንቅረት መብት ስርዓት እና የፍጥረት ቋንቋ ማቀናቀል ስርዓቶችን በሚያስተካክሉ ውስጥ ነው፡፡Abstract
تستكشف هذه الورقة موضوع قابلية النقل كمجال فرعي لقابلية التعميم. من خلال اقتراح استخدام المقاييس بناءً على إحصاءات راسخة ، يمكننا تقدير التغيير في أداء نماذج البرمجة اللغوية العصبية في سياقات جديدة. قد يسمح تحديد مقياس جديد لقابلية النقل بتقدير أفضل لأداء نظام البرمجة اللغوية العصبية في المجالات الجديدة ، وهو أمر بالغ الأهمية عند تقييم أداء أنظمة البرمجة اللغوية العصبية في المهام والمجالات الجديدة. من خلال العديد من حالات التعقيد المتزايد ، نوضح كيف يمكن استخدام مقاييس تشابه المجال خفيفة الوزن كمقدرات لقابلية النقل في تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. يتم تقييم إجراءات النقل المقترحة في سياق التعرف على الكيان المحدد ومهام الاستدلال اللغوي الطبيعي.Abstract
Bu kańüńĪt t…ôkrarlanabilirlik m…ôs…ôl…ôsini, generalizasiya altńĪ b√∂lgesi kimi keŇüfetir. Metrikl…ôrin istifad…ôsini yaxŇüńĪ qurulmuŇü statistik √ľz…ôrind…ô t…ôblińü edib, NLP modell…ôrin istifad…ôsinin d…ôyiŇüikliyini yeni m√ľxt…ôlifl…ôrd…ô hesablayabilirik. NLP sistem performansńĪnńĪ yeni domeyl…ôrd…ô daha yaxŇüńĪ hesablamańüa imkan verir v…ô NLP sisteml…ôrin performansńĪnńĪ yeni iŇül…ôrd…ô v…ô domeyl…ôrd…ô hesablayark…ôn √ßox m√∂vcuddur. NLP proqramlarńĪnda h…ôr…ôk…ôt ed…ô bil…ôc…ôyi t…ôqdird…ô ne√ß…ô ańüńĪrlńĪq domenin similarit…ô √∂l√ß√ľl…ôri NLP proqramlarńĪnda t…ôkrarlanabilirlik √ľ√ß√ľn istifad…ô edil…ôc…ôyini g√∂st…ôririk. ńįsmim Entity Recognition v…ô Natural Language Inference iŇül…ôrinin m…ôs…ôl…ôl…ôrind…ô t…ôkrarlanan t…ôkrarlama √∂l√ß√ľl…ôri t…ôkrarlandńĪrńĪlńĪr.Abstract
Настоящата статия разглежда темата за транспортируемостта като подобласт на обобщаваемост. Предлагайки използването на показатели въз основа на утвърдена статистика, ние сме в състояние да оценим промяната в ефективността на моделите на НЛП в нови контексти. Определянето на нова мярка за транспортируемост може да позволи по-добра оценка на ефективността на системата за НЛП в нови области и е от решаващо значение при оценката на ефективността на системите за НЛП в нови задачи и области. Чрез няколко случая на нарастваща сложност ние демонстрираме как леките мерки за сходство на домейните могат да бъдат използвани като оценители за транспортируемостта в приложения за НЛП. Предложените мерки за преносимост се оценяват в контекста на задачите за разпознаване на наименовани субекти и обозначаване на естествения език.Abstract
এই পত্রিকা পরিবহনের বিষয়টিকে বিশেষ করে, সাব-এলাকা হিসেবে। ভালো স্থিরিত পরিসংখ্যানের ভিত্তিতে মেট্রিক ব্যবহারের প্রস্তাব করে আমরা নতুন প্রকল্পে এনএলপি মডেলের প্রদর্শনের পরিবর্তনের পরিমাণ নতুন পরিবহনের জন্য একটি নতুন মানচিত্র নির্ধারণ করা সম্ভবত নতুন ডোমেইনে এনএলপি সিস্টেমের প্রদর্শনের জন্য ভালো গণনা করতে পারে এবং নতুন কাজ ও ডোমেইনে NLP সিস বেশ কয়েকটি ঘটনার মাধ্যমে আমরা প্রদর্শন করছি কিভাবে এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনের পরিবহনের হিসেবে সহজ ডোমেইনের সমতুল্য পদক্ষেপ ব্যবহার করা যাবে। প্রস্তাবিত পরিবহনের পদক্ষেপ নামের এন্টিটি স্বীকৃতি এবং প্রাকৃতিক ভাষার প্রতিষ্ঠানের মাধ্যমে মূল্যায়ন করা হয়েছAbstract
ཤོག་བྱང་འདིས་སྐྱེལ་སྤྱོད་ཐབས་འཇུག་གྱི་གནད་དོན་དག་ལ་རྒྱབ་སྤྱིར་བཏང་བ་དང་། By proposing the utilisation of metrics based on well-established statistics, we are able to estimate the change in performance of NLP models in new contexts. ཕལ་སྐྱེལ་གྱིས་ཚད་གསར་བ་ཞིག་ཉེར་སྤྱོད་ཀྱི་རིམ་པ་ཞིག་ཉེར་སྤྱོད་ཡོད་ཚད་ལེགས་ཤིག་འཇུག་པ་དང་དུས་ཁུངས་གསར་བའི་ནང་གི་ཉེན Through several instances of increasing complexity, we demonstrate how light domain similarity measures can be used as estimators for the transportability in NLP applications. དམིགས་འཛུགས་ཀྱི་སྐྱེལ་སྤྱོད་ཐབས་ལམ་དེ་ཚོར་མིང་བཏགས་པའི་ཨིན་ཡུལ་རྟོགས་དང་རང་རུང་སྐད་ཀྱི་ཁྱད་པར་བྱ་རིམ་ནང་གAbstract
Ovaj papir istražuje temu prijevoznosti, kao podoblast generalizacije. Predlažeći korištenje metrika na temelju dobro uspostavljene statistike, možemo procijeniti promjenu učinkovitosti modela NLP-a u novim kontekstima. Definiranje nove mjere za prijevoznost može omogućiti bolju procjenu učinkovitosti NLP-a u novim domenama, a to je ključno kada procjenjuje učinkovitost NLP-a u novim zadacima i domenama. Kroz nekoliko slučajeva povećanja kompleksnosti, pokazujemo kako se mjere sličnosti domena mogu koristiti kao procjene za prijevoznost u aplikaciji NLP-a. Predložene mjere prijevoznosti procjenjuju se u kontekstu zadataka o priznanju imenovanih područja i prirodnom jeziku.Abstract
Aquest paper explora el tema de la transportabilitat, com a sub àrea de la generalització. Propondint l'ús de les mètriques basades en estadístiques ben estables, podem estimar el canvi en el rendiment dels models NLP en nous contextes. Definir una nova mesura per a la transportabilitat pot permetre una millor estimació del rendiment del sistema NLP en nous dominis, i és crucial quan evalueu el rendiment dels sistemes NLP en nous tascs i dominis. A través de diversos casos d'incrementació de la complexitat, demostram com es poden utilitzar mesures de similitud de dominis lliures com a estimadors de la transportabilitat en aplicacions NLP. Les mesures proposades de transportabilitat s'evaluen en el context de les tasques de reconeixement de l'entitat anomenada i d'inferència de llenguatge natural.Abstract
Tento článek se zabývá tématem transportability jako podoblastí všeobecnosti. Navrhováním využití metrik založených na zavedených statistikách jsme schopni odhadnout změnu výkonnosti NLP modelů v nových kontextech. Definování nového měřítka pro přenositelnost může umožnit lepší odhad výkonnosti NLP systému v nových doménách a je klíčové při hodnocení výkonnosti NLP systémů v nových úkolech a doménách. Prostřednictvím několika případů rostoucí složitosti demonstrujeme, jak lze lehká měřítka podobnosti domén použít jako odhady přenositelnosti v aplikacích NLP. Navrhovaná opatření přepravnosti jsou hodnocena v kontextu úloh Rozpoznávání jmenovaných entit a Inference přirozeného jazyka.Abstract
Denne artikel undersøger emnet transportabilitet, som et underområde af generaliserbarhed. Ved at foreslå anvendelse af målinger baseret på veletablerede statistikker er vi i stand til at estimere ændringen i performance af NLP-modeller i nye sammenhænge. Fastlæggelse af en ny foranstaltning for transportabilitet kan give mulighed for bedre estimering af NLP-systemernes ydeevne på nye områder og er afgørende ved vurdering af NLP-systemernes ydeevne på nye opgaver og områder. Gennem flere tilfælde af stigende kompleksitet demonstrerer vi, hvordan letvægts domæne lighedsmålinger kan bruges som estimatorer for transportabiliteten i NLP applikationer. De foreslåede transportforanstaltninger evalueres i forbindelse med opgaver vedrørende anerkendelse af navngivne enheder og natursprog.Abstract
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Transportability als Teilbereich der Generalisierbarkeit. Indem wir die Verwendung von Metriken vorschlagen, die auf etablierten Statistiken basieren, sind wir in der Lage, die Veränderung der Performance von NLP-Modellen in neuen Kontexten abzuschätzen. Die Definition eines neuen Maßes für die Transportfähigkeit kann eine bessere Abschätzung der NLP-Systemleistung in neuen Domänen ermöglichen und ist entscheidend, wenn die Leistung von NLP-Systemen in neuen Aufgaben und Domänen bewertet wird. Anhand mehrerer Fälle zunehmender Komplexität demonstrieren wir, wie leichtgewichtige Domänenähnlichkeitsmessungen als Schätzer für die Transportfähigkeit in NLP-Anwendungen eingesetzt werden können. Die vorgeschlagenen Transportabilitätsmaßnahmen werden im Kontext von Named Entity Recognition und Natural Language Inference Aufgaben evaluiert.Abstract
Η παρούσα εργασία διερευνά το θέμα της μεταφοράς, ως υπο-τομέας γενικιμότητας. Προτείνοντας τη χρήση μετρήσεων βασισμένων σε καθιερωμένες στατιστικές, είμαστε σε θέση να εκτιμήσουμε την αλλαγή στην απόδοση των μοντέλων σε νέα πλαίσια. Ο καθορισμός ενός νέου μέτρου για τη δυνατότητα μεταφοράς μπορεί να επιτρέψει καλύτερη εκτίμηση της απόδοσης του συστήματος σε νέους τομείς και είναι κρίσιμος για την αξιολόγηση της απόδοσης των συστημάτων σε νέα καθήκοντα και τομείς. Μέσα από αρκετές περιπτώσεις αυξανόμενης πολυπλοκότητας, καταδεικνύουμε πώς τα ελαφριά μέτρα ομοιότητας τομέων μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως εκτιμητές για τη δυνατότητα μεταφοράς σε εφαρμογές ΝΛΠ. Τα προτεινόμενα μέτρα μεταφοράς αξιολογούνται στο πλαίσιο των εργασιών Αναγνώρισης Ονόματος και Συμπέρασης Φυσικής Γλώσσας.Abstract
Este artículo explora el tema de la transportabilidad, como una subárea de generalización. Al proponer la utilización de métricas basadas en estadísticas bien establecidas, podemos estimar el cambio en el rendimiento de los modelos de PNL en nuevos contextos. Definir una nueva medida de transportabilidad puede permitir una mejor estimación del rendimiento del sistema de PNL en nuevos dominios, y es crucial a la hora de evaluar el rendimiento de los sistemas de PNL en nuevas tareas y dominios. A través de varios casos de complejidad creciente, demostramos cómo las medidas ligeras de similitud de dominios se pueden utilizar como estimadores de la transportabilidad en aplicaciones de PNL. Las medidas de transportabilidad propuestas se evalúan en el contexto de las tareas de reconocimiento de entidades nombradas e inferencia de lenguaje natural.Abstract
Käesolevas artiklis uuritakse transporditavuse teemat kui alavaldkonda üldistatavus. Pakkudes väljakujunenud statistikal põhinevate mõõdikute kasutamist, saame hinnata NLP mudelite tulemuslikkuse muutust uutes kontekstides. Transporditavuse uue meetme kindlaksmääramine võib võimaldada uue tööprogrammi süsteemi tulemuslikkust uutes valdkondades paremini hinnata ning see on oluline uue tööprogrammi süsteemide tulemuslikkuse hindamisel uutes ülesannetes ja valdkondades. Mitmete järjest keerukamate juhtumite kaudu näitame, kuidas kergeid domeenide sarnasuse meetmeid saab kasutada transporditavuse hindajatena NLP rakendustes. Kavandatud transporditavuse meetmeid hinnatakse nimetatud üksuste tunnustamise ja looduskeele järelduste ülesannete kontekstis.Abstract
این کاغذ موضوع قابلیت انتقال را به عنوان زیر منطقه قابلیت عمومی تحقیق می کند. با پیشنهاد استفاده از متریک بر اساس آمار بسیار ثابت شده، ما می توانیم تغییرات عملکرد مدل NLP را در محیط جدید ارزیابی کنیم. تعریف یک اندازه جدید برای انتقال قابلیت ممکن است برای ارزیابی بهتر از فعالیت سیستم NLP در دامنهای جدید اجازه دهد و هنگامی که ارزیابی فعالیت سیستم NLP در کار های جدید و دامنهای مهم است. از طریق چند نمونه از افزایش پیچیدگی، نشان می دهیم که چقدر اندازههای شبیهسازی دامنهای سبک میتواند به عنوان ارزیابی برای انتقال قابلیت در کاربردهای NLP استفاده شود. مقدار انتقال قابلیت پیشنهاد در محیط شناسایی واحد نامیده و تفاوت زبان طبیعی ارزیابی می شوند.Abstract
Tässä artikkelissa käsitellään siirrettävyyttä yleistettävyyden alaalueena. Ehdottamalla vakiintuneisiin tilastoihin perustuvien mittareiden hyödyntämistä pystymme arvioimaan NLP-mallien suorituskyvyn muutosta uusissa yhteyksissä. Uuden kuljetettavuutta koskevan toimenpiteen määrittely voi mahdollistaa paremman arvion NLP-järjestelmien suorituskyvystä uusilla aloilla, ja se on ratkaisevan tärkeää arvioitaessa NLP-järjestelmien suorituskykyä uusilla tehtävillä ja aloilla. Useiden monimutkaisempien tapausten avulla osoitamme, miten kevyitä toimialueen samankaltaisuusmittareita voidaan käyttää arvioitavana siirrettävyyden arviointina NLP-sovelluksissa. Ehdotettuja kuljetettavuustoimenpiteitä arvioidaan nimettyjen yksiköiden tunnistus- ja luonnollisen kielen päättelytehtävien yhteydessä.Abstract
Cet article explore le sujet de la transportabilité, en tant que sous-domaine de la généralisabilité. En proposant l'utilisation de métriques basées sur des statistiques bien établies, nous sommes en mesure d'estimer l'évolution des performances des modèles de PNL dans de nouveaux contextes. La définition d'une nouvelle mesure de la transportabilité peut permettre une meilleure estimation des performances des systèmes de PNL dans de nouveaux domaines, et elle est cruciale lors de l'évaluation des performances des systèmes NLP dans de nouvelles tâches et de nouveaux domaines. À travers plusieurs cas de complexité croissante, nous démontrons comment des mesures légères de similarité de domaine peuvent être utilisées comme estimateurs de la transportabilité dans les applications de PNL. Les mesures de transportabilité proposées sont évaluées dans le contexte des tâches de reconnaissance d'entités nommées et d'inférence en langage naturel.Abstract
Scrúdaíonn an páipéar seo topaic na hiniompaireachta, mar fho-réimse de ghinearáltacht. Trí úsáid a bhaint as méadracht bunaithe ar staitisticí seanbhunaithe a mholadh, táimid in ann an t-athrú ar fheidhmíocht samhlacha NLP i gcomhthéacsanna nua a mheas. Má shainmhínítear beart nua iniompair d’fhéadfadh go mbeifear in ann meastachán níos fearr a dhéanamh ar fheidhmíocht an chórais NLP i bhfearainn nua, agus tá sé ríthábhachtach agus measúnú á dhéanamh ar fheidhmíocht na gcóras NLP i dtascanna agus i bhfearainn nua. Trí roinnt cásanna de chastacht mhéadaitheach, léirímid conas is féidir bearta éadroma cosúlachta fearainn a úsáid mar mheastacháin don iniompair in fheidhmchláir NLP. Déantar na bearta iniompair atá molta a mheas i gcomhthéacs tascanna Aitheantais Aonáin Ainmnithe agus Tátail Nádúrtha Teanga.Abstract
Wannan takardan na fassara madaidaici na transpari, kamar wani gari mai ƙarƙashin jama'a. Ina iya ƙara amfani da metric a kan da aka daidaita statistics mai kyau, za'a iya iya ƙidãya musanyi ga cikakken misãlai na NLP cikin muhalli na sãbuwa. Idan an bayyana wani gwargwadon shirin transport, yana iya yarda ya iya ƙayyade kima mai kyau a cikakken na NLP cikin wurãre guda na daban, kuma yana da muhimu idan an ƙaddara cikakken na NLP'ura cikin aikin da za'a cikin aikin sãbuwa. Ina iya ƙara da sauri masu kamfani, ko kuma Muke nuna jinin yadda za a iya amfani da gwargwadon da ke daidaita cikin ayuka na NLP. Ana ƙaddara taki masu iya transporta da aka buƙata a cikin mazaƙin aikin da aka sunan AJinta Entity da Infece Lugha na Natural.Abstract
העיתון הזה חוקר את נושא היכולת להעביר, בתור תחתית היכולת לגנרליזציה. על ידי הצעה על השימוש של מטריקה מבוססת על סטטיסטיקה מאושרת היטב, אנחנו מסוגלים להעריך את השינוי ביצועים של דוגמנים NLP בתוך קשרים חדשים. הגדרת מדידה חדשה עבור היכולת להעביר עשויה לאפשר הערכה טובה יותר של ביצועי מערכת NLP בתחומים חדשים, והיא קריטית בהערכה ביצועי מערכות NLP בתחומים חדשים ותחומים חדשים. Through several instances of increasing complexity, we demonstrate how lightweight domain similarity measures can be used as estimators for the transportability in NLP applications. אמצעי היכולת להעביר המוצעים מתערכים בתוך הקשר של שיעורי זיהוי איכות בשם ומשימות השפה הטבעית.Abstract
यह पेपर परिवहन के विषय की पड़ताल करता है, सामान्यता के उप-क्षेत्र के रूप में। अच्छी तरह से स्थापित आंकड़ों के आधार पर मैट्रिक्स के उपयोग का प्रस्ताव करके, हम नए संदर्भों में एनएलपी मॉडल के प्रदर्शन में परिवर्तन का अनुमान लगाने में सक्षम हैं। परिवहनीयता के लिए एक नया उपाय परिभाषित करना नए डोमेन में एनएलपी सिस्टम प्रदर्शन के बेहतर अनुमान के लिए अनुमति दे सकता है, और नए कार्यों और डोमेन में एनएलपी सिस्टम के प्रदर्शन का आकलन करते समय महत्वपूर्ण है। बढ़ती जटिलता के कई उदाहरणों के माध्यम से, हम प्रदर्शित करते हैं कि एनएलपी अनुप्रयोगों में परिवहन क्षमता के लिए अनुमानक के रूप में हल्के डोमेन समानता उपायों का उपयोग कैसे किया जा सकता है। प्रस्तावित परिवहनीयता उपायों का मूल्यांकन नामित इकाई पहचान और प्राकृतिक भाषा अनुमान कार्यों के संदर्भ में किया जाता है।Abstract
Ovaj papir istražuje temu prijevoznosti, kao podpodoblast generalizacije. Predlažeći upotrebu metrika na temelju dobro uspostavljene statistike, možemo procijeniti promjenu učinkovitosti modela NLP-a u novim kontekstima. Definiranje nove mjere za prijevoznost može omogućiti bolju procjenu učinkovitosti sustava NLP-a u novim domenama, te je ključno za procjenu učinkovitosti sustava NLP-a u novim zadacima i domenama. Kroz nekoliko slučajeva povećanja kompleksnosti, pokazujemo kako se mjere sličnosti domena mogu koristiti kao procjene za prijevoznost u aplikaciji NLP-a. Predložene mjere prijevoznosti procjenjuju se u kontekstu zadataka o priznanju imenovanih područja i prirodnom jeziku.Abstract
A tanulmány a transzportálhatóság témáját vizsgálja, mint az általánosíthatóság alterületét. A jól megalapozott statisztikákon alapuló mutatók használatának javaslatával új kontextusokban meg tudjuk becsülni az NLP modellek teljesítményének változását. A szállíthatóságra vonatkozó új intézkedés meghatározása lehetővé teheti az új területeken a NLP-rendszerek teljesítményének jobb becslését, és kulcsfontosságú az NLP-rendszerek teljesítményének értékelése során új feladatokban és területeken. Az egyre bonyolultabb esetekben bemutatjuk, hogy a könnyű domain hasonlósági mérések milyen becsléseként használhatók az NLP alkalmazások szállíthatóságára. A javasolt hordozhatósági intézkedések értékelése a Nevezett entitás felismerése és a Természetes Nyelvi Inference feladatok összefüggésében történik.Abstract
Այս թղթին ուսումնասիրում է տրանսպորտալիության թեման, որպես ընդհանուր տարածության ենթատարածություն: Եզրակացնելով լավ հաստատված վիճակագրության վրա հիմնված մետրիկների օգտագործումը, մենք կարող ենք գնահատել ՆԼՊ մոդելների արդյունավետության փոփոխությունը նոր կոնտեքստներում: Նոր միջոցների տրանսպորտացիաների նոր չափումը կարող է հնարավորություն տալ նոր ոլորտներում ավելի լավ գնահատել ՆԼՊ համակարգի արդյունավետությունը, և դա կարևոր է ՆԼՊ համակարգի արդյունավետության գնահատման համար նոր առաջադրանքներում և Հաճող բարդության մի քանի դեպքերի միջոցով մենք ցույց ենք տալիս, թե ինչպես կարելի է օգտագործել թեթև բնագավառի նմանության չափումները որպես նախագծողներ տեղափոխելիության համար ՆԼՊ-ի ծրագրերում: Առաջարկված տրանսպորտալիության միջոցները գնահատվում են կոնտեքստում կոչված անհատականության ճանաչելու և բնական լեզվի ինֆերանսի խնդիրների հետ:Abstract
Kertas ini mengeksplorasi topik transportasi, sebagai sub area generalisasi. Dengan mengusulkan penggunaan metrik berdasarkan statistik yang ditentukan dengan baik, kita dapat memperkirakan perubahan dalam prestasi model NLP dalam konteks baru. Mengefinisikan ukuran baru untuk transportabilitas dapat memungkinkan penilaian lebih baik prestasi sistem NLP dalam domain baru, dan penting ketika menilai prestasi sistem NLP dalam tugas dan domain baru. Melalui beberapa kasus yang meningkat kompleksitas, kami menunjukkan bagaimana tindakan dampak domain yang ringan dapat digunakan sebagai penghargaan transportabilitas dalam aplikasi NLP. Ukuran transportabilitas yang diusulkan diuji dalam konteks Pengenalan Entitas bernama dan tugas Inferensi Bahasa Alami.Abstract
Questo articolo esplora il tema della trasportabilità, come sottoarea della generalizzabilità. Proponendo l'utilizzo di metriche basate su statistiche consolidate, siamo in grado di stimare il cambiamento di performance dei modelli NLP in nuovi contesti. Definire una nuova misura per la trasportabilità può consentire una migliore stima delle prestazioni del sistema PNL in nuovi settori ed è fondamentale per valutare le prestazioni dei sistemi PNL in nuovi compiti e domini. Attraverso diversi casi di crescente complessità, dimostriamo come misure leggere di somiglianza dei domini possano essere utilizzate come stimatori per la trasportabilità nelle applicazioni NLP. Le misure di trasportabilità proposte sono valutate nel contesto dei compiti di riconoscimento delle entità nominate e di inferenza del linguaggio naturale.Abstract
本論文では、一般可搬性のサブ領域として、可搬性のトピックを探求する。確立された統計に基づいた指標の活用を提案することで、新しい文脈におけるNLPモデルのパフォーマンスの変化を推定することができます。輸送性のための新しい尺度を定義することは、新しいドメインにおけるNLPシステムのパフォーマンスのより良い推定を可能にし、新しいタスクおよびドメインにおけるNLPシステムのパフォーマンスを評価する際に重要である。複雑さを増すいくつかの事例を通じて、私たちは、軽量ドメイン類似性測定がNLPアプリケーションにおける輸送性の推定値としてどのように使用できるかを実証します。提案されている輸送性尺度は、名前付きエンティティ認識および自然言語推論タスクのコンテキストで評価されます。Abstract
Kapan iki dadi nyokaké téhiné kanggo ngerasakno kanggo ngilanggar-sistem. Mungkin nggawe ngubah ijol-ijolan sistem maneh sing basa dadi wis nguasar dadi, kita iso nggawe barang nggawe barang kelangen maneh model NLP kanggo ngilangno sistem anyar. NLP Daha ulih instanci karo akeh komplikasi nggawe, kita ngomongke tindah pipilihan langgambar domain Simlarityäh nggambar nggawe tarjamahan kanggo aplikasi NLP Perusahaan anyari kapan kanggo nggunakake dipunanggé ning acara dadi kapan pangan Entité sing dipunanggé lan basa Perusahaan Ingkang Daerah.Abstract
ეს დოკუმენტი განსხვავებს ტრანსპორტივალის საქმე, როგორც გენერალიზაციის სამუშაო ადგილი. მეტრიკის გამოყენება, რომელიც ძალიან დააყენებულიან სტატისტიკის ბაზეზით, ჩვენ შეგვიძლია გავაკეთოთ NLP მოდელების გამოყენებაში ცვლილება ახალი კონტექსტში. განსაზღვრება ახალი განსაზღვრება შეიძლება შეუძლებელია NLP სისტემის გამოსაზღვრებას ახალი დიომენში, და ეს მნიშვნელოვანია, როცა NLP სისტემის გამოსაზღვრებას ახალი დავალებში და დიომენში. რამდენიმე შემდეგ კომპლექსიტების გაზრდება, ჩვენ გამოჩვენებთ რამდენიმე მარტივი დემომინის განსხვავება შეიძლება გამოყენება როგორც განსხვავებელი NLP პროგრამებისთვი ოპველადანთრვ რპანჟოჲპრაბლთრთფნთ მვპთ ჟვ ჲუვნსგაარ გ კჲნრვკრსკრჲრ ნა ნამვპვნთრვ თნრვრთრნთ ოპთჱნაგაŒა თ ოპთპჲენთრვ ენვჟკთ თნტAbstract
Бұл қағаз жалпы көмектесу мүмкіндіктерінің негізгі аумағын зерттейді. Метриканы жақсы құрылған статистика негізінде қолдану үшін, NLP үлгілерінің өзгерістерін жаңа контекстерде бағалай аламыз. Төмек мүмкіндіктерінің жаңа өлшемін анықтау жаңа домендерде NLP жүйелік істемін жақсы оқиға мүмкіндік бере алады, және NLP жүйелердің істемін жаңа тапсырмалар мен домендерде оқиғанда маңызды. Көптеген тәжірибеліктердің бірнеше мәселелері арқылы, NLP қолданбаларындағы транспорт мүмкіндіктерінің оқушылығы үшін доменнің ұқсас мәселелерін қалай көмектесуг Келтірілген тасымалдау мөлшерлері аталған нысандарды анықтау және табиғи тілдерінің қасиеттері тапсырмаларының контексті бағалады.Abstract
본고는 이식성이라는 화제를 탐구하여 보급성 있는 하위 분야로 삼았다.검증된 통계에 기반한 지표를 활용하여 새로운 환경에서 NLP 모델의 성능 변화를 예측할 수 있습니다.새로운 이식 가능한 도량을 정의하면 새로운 분야의 NLP 시스템의 성능을 더욱 잘 평가할 수 있으며, 새로운 작업과 분야의 NLP 시스템의 성능을 평가할 때 매우 중요하다.몇 가지 복잡도가 끊임없이 증가하는 실례를 통해 우리는 경량급 분야의 유사성 도량을 NLP 응용에서 이식 가능한 평가기로 어떻게 사용하는지 보여 주었다.명명 실체 식별과 자연 언어 추리 임무의 배경에서 제시된 이식 가능한 도량을 평가했다.Abstract
Šiame dokumente nagrinėjama transporto galimybių tema, kaip bendrojo pobūdžio sritis. By proposing the utilisation of metrics based on well-established statistics, we are able to estimate the change in performance of NLP models in new contexts. Nustatant naują transporto galimybių priemonę gali būti galima geriau įvertinti NLP sistemos veiksmingumą naujose srityse ir tai labai svarbu vertinant NLP sistemų veiksmingumą naujose užduotyse ir srityse. Keletais vis sudėtingesnių atvejų rodome, kaip lengvai panašios srities priemonės gali būti naudojamos kaip NLP taikomų transporto galimybių vertinimai. Siūlomos transporto priemonės vertinamos atsižvelgiant į vadinamojo subjekto pripažinimo ir gamtinės kalbos nenurodymo užduotis.Abstract
Овој весник ја истражува темата на транспортабилноста, како подобласт на генерализабилноста. Со предлогот за искористување на метриките базирани на добро воспоставени статистики, можеме да ја процениме промената во перформансата на моделите на НЛП во нови контексти. Дефинирањето на нова мерка за транспортабилност може да овозможи подобра проценка на функционалноста на системот НЛП во новите домени и е клучно за проценката на функционалноста на системите НЛП во новите задачи и домени. Through several instances of increasing complexity, we demonstrate how lightweight domain similarity measures can be used as estimators for the transportability in NLP applications. Предложените мерки за транспортабилност се проценуваат во контекст на задачите за препознавање на именуваните ентитети и природна јазичка инференција.Abstract
ഈ പേപ്പറിന്റെ സാധാരണയുടെ കാര്യം പരിശോധിക്കുന്നു, ജനറലിസ്റ്റബിളിന്റെ സബ് ഭൂമിയായിരിക്കും. നന്നായി സ്ഥിരപ്പെട്ട വിവരങ്ങളില് അടിസ്ഥാനമായി മെട്രിക്കുകളുടെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാല്, പുതിയ വിവരങ്ങളില് NLP മോഡലുകളുടെ മാ പുതിയ ഡൊമെയിനുകളില് NLP സിസ്റ്റം പ്രവര്ത്തനങ്ങളുടെ പ്രകൃതിയെ കൂടുതല് പരിഗണിക്കാന് സാധ്യതയുള്ള ഒരു പുതിയ അളവ് നിര്ണ്ണയിക്കുന്നത് പുത കുറച്ചു സാഹചര്യങ്ങളിലൂടെ കൂടുതല് സങ്കീര്ണ്ണമായ സംഭവങ്ങളിലൂടെ നമ്മള് കാണിച്ചുകൊടുക്കുന്നു, എണ്എല്പി പ്രയോഗങ്ങളിലെ യാത്രാ പേരിട്ട എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയുന്നതിന്റെയും സ്വാഭാവിക ഭാഷയുടെയും പ്രധാനപ്പെട്ട പരിപാടികളില് പ്രാദോശിപAbstract
Энэ цаас ерөнхийлөгч чадварын доор хэсэг болгон хөдөлгөөн чадварын сэдвийг судалдаг. НLP загварын үйлдвэрлэлийн өөрчлөлтийг шинэ нөхцөлд тооцож чадна. Төмөр хөдөлгөөнтэй шинэ хэмжээг тодорхойлох нь NLP системийн үйл ажиллагааг шинэ хэсэгт сайн тодорхойлох боломжтой болно. NLP системийн үйл ажиллагааг шинэ үйл ажиллагаа болон сүлжээнд үнэхээр чухал. Ихэнх төвөгтэй байдлын тулд бид NLP-ийн хэрэглээнд хэрхэн хялбар хэмжээний адилхан хэмжээсүүд хэрхэн ашиглаж болох вэ гэдгийг харуулж байна. Хэрэглэгдсэн хөдөлгөөн боломжтой үйл ажиллагааны нөхцөлд нэрлэгдсэн Нэгтийн Recognition болон Байгалийн Хүмүүсийн Нөхцөл үйл ажиллагааны нөхцөлд үнэлдэг.Abstract
Kertas ini mengeksplorasi topik kemampuan pengangkutan, sebagai subkawasan kemampuan umum. Dengan mencadangkan penggunaan metrik berdasarkan statistik yang ditetapkan dengan baik, kita boleh menghargai perubahan dalam prestasi model NLP dalam konteks baru. Menyatakan ukuran baru untuk kemampuan pengangkutan mungkin membolehkan penilaian lebih baik prestasi sistem NLP dalam domain baru, dan penting bila menilai prestasi sistem NLP dalam tugas dan domain baru. Melalui beberapa kes yang meningkat kompleksiti, kami menunjukkan bagaimana tindakan kesempatan domain ringan boleh digunakan sebagai penghargaan untuk kemampuan transportasi dalam aplikasi NLP. The proposed transportability measures are evaluated in the context of Named Entity Recognition and Natural Language Inference tasks.Abstract
Dan id-dokument jesplora s-suġġett tat-trasportabbiltà, bħala sottoqasam ta’ ġeneralizzazzjoni. Billi nipproponu l-użu ta’ metriċi bbażati fuq statistika stabbilita sew, nistgħu nistmaw il-bidla fil-prestazzjoni tal-mudelli NLP f’kuntesti ġodda. Id-definizzjoni ta’ miżura ġdida għat-trasportabbiltà tista’ tippermetti stima a ħjar tal-prestazzjoni tas-sistema NLP f’oqsma ġodda, u hija kruċjali meta tiġi vvalutata l-prestazzjoni tas-sistemi NLP f’kompiti u oqsma ġodda. Through several instances of increasing complexity, we demonstrate how lightweight domain similarity measures can be used as estimators for the transportability in NLP applications. Il-miżuri proposti dwar it-trasportabbiltà huma evalwati fil-kuntest tal-kompiti tar-Rikonoxximent tal-Entità Ismija u tal-Inferenza tal-Lingwi Naturali.Abstract
Dit artikel onderzoekt het onderwerp transportability, als subgebied van generaliseerbaarheid. Door het gebruik van statistieken voor te stellen op basis van gevestigde statistieken, kunnen we de verandering in prestaties van NLP modellen in nieuwe contexten inschatten. Het definiëren van een nieuwe maat voor transportabiliteit kan een betere inschatting van de prestaties van NLP-systemen in nieuwe domeinen mogelijk maken, en is cruciaal bij het beoordelen van de prestaties van NLP-systemen in nieuwe taken en domeinen. Door verschillende gevallen van toenemende complexiteit laten we zien hoe lichtgewicht domeinvergelijkingsmaatregelen kunnen worden gebruikt als schatters voor de transportability in NLP-toepassingen. De voorgestelde transportability maatregelen worden geëvalueerd in het kader van Named Entity Recognition en Natural Language Inference taken.Abstract
Denne papiret utforskar emnet på transportabilitet som ein underområde av generelliserbarhet. Ved å foreslå bruk av metrikar basert på godt oppretta statistikk, kan vi vurdere endringane i utviklinga av NLP-modeller i nye kontekstar. Å definera eit nytt mål for transportabilitet kan tillata at NLP-systemutviklinga er bedre i nye domene, og er viktig når du vurderer utviklinga av NLP-systemet i nye oppgåver og domene. Gjennom fleire instansar for økt kompleksitet, viser vi korleis lette domene kan brukast som estimatorar for transportabiliteten i NLP-program. Dette første målene for transporteringstiltak er evaluerte i konteksten av oppgåver med namnet entitetskjenning og naturspråk-inferens.Abstract
Niniejszy artykuł bada temat transportowości, jako podobszaru ogólności. Proponując wykorzystanie wskaźników opartych na ugruntowanych statystykach, jesteśmy w stanie oszacować zmianę wydajności modeli NLP w nowych kontekstach. Określenie nowego miarę transportowości może pozwolić na lepsze oszacowanie wydajności systemu NLP w nowych dziedzinach i ma kluczowe znaczenie przy ocenie wydajności systemów NLP w nowych zadaniach i dziedzinach. Poprzez kilka przypadków rosnącej złożoności pokazujemy, w jaki sposób lekkie mierniki podobieństwa domen mogą być wykorzystywane jako szacunki transportowalności w aplikacjach NLP. Proponowane środki transportowości są oceniane w kontekście zadań Rozpoznawania Nazwanych Podmiotów oraz wnioskowania Języka Naturalnego.Abstract
Este artigo explora o tema da transportabilidade, como uma subárea de generalização. Ao propor a utilização de métricas baseadas em estatísticas bem estabelecidas, podemos estimar a mudança no desempenho dos modelos de PNL em novos contextos. Definir uma nova medida de transportabilidade pode permitir uma melhor estimativa do desempenho do sistema de PNL em novos domínios e é crucial ao avaliar o desempenho de sistemas de PNL em novas tarefas e domínios. Através de várias instâncias de complexidade crescente, demonstramos como medidas leves de similaridade de domínio podem ser usadas como estimadores para a transportabilidade em aplicações de PNL. As medidas de transportabilidade propostas são avaliadas no contexto de tarefas de Reconhecimento de Entidades Nomeadas e Inferência de Linguagem Natural.Abstract
Această lucrare explorează subiectul transportabilității, ca subdomeniu al generalizării. Prin propunerea utilizării măsurătorilor bazate pe statistici bine stabilite, putem estima schimbarea performanței modelelor PNL în contexte noi. Definirea unei noi măsuri pentru transportabilitate poate permite o mai bună estimare a performanței sistemului PNL în domenii noi și este esențială atunci când se evaluează performanța sistemelor PNL în sarcini și domenii noi. Prin mai multe cazuri de complexitate tot mai mare, demonstrăm modul în care măsurile ușoare de similitudine a domeniilor pot fi utilizate ca estimatoare pentru transportabilitatea în aplicațiile PNL. Măsurile propuse de transportabilitate sunt evaluate în contextul sarcinilor de recunoaștere a entităților denumite și de infecție a limbajului natural.Abstract
В настоящем документе рассматривается вопрос о транспортности как подобласти обобщаемости. Предлагая использование метрик на основе хорошо известной статистики, мы можем оценить изменения в эффективности моделей NLP в новых контекстах. Определение нового показателя переносимости может позволить лучше оценить производительность системы NLP в новых областях и имеет решающее значение при оценке производительности систем NLP в новых задачах и областях. С помощью нескольких примеров возрастающей сложности мы демонстрируем, как легкие показатели сходства доменов могут использоваться в качестве оценщиков транспортности в приложениях NLP. Предлагаемые меры по обеспечению транспортной переносимости оцениваются в контексте задач признания именованных субъектов и вывода с использованием естественного языка.Abstract
මේ පත්තර පරික්ෂා කරනවා පාරිවාහන ප්රශ්නයක්, සාමාන්ය ප්රශ්නයක් වගේ. මෙට්රික්ස් ප්රයෝජනය සඳහා හොඳ ස්ථාපිත සංඛ්යාත්මක විධානය සඳහා ප්රයෝජනය කරන්න, අපිට පුළුවන් NLP මොඩ්ලේ NLP පද්ධති ක්රියාත්මක විශ්වාස කරන්න අළුත් මාර්ගයක් විශ්වාස කරන්න පුළුවන් අලුත් ඩොමේන් වල NLP පද්ධතියේ ක්රියාත්මක විශ්වාස වැඩි සංකෘතියක් විශාල වෙනුවෙන් විශාල විදිහට, අපි පෙන්වන්නේ NLP වැඩසටහනේ පාරවිච්චි විදිහට කොච්චර ලොකු ප්රයෝජනය කරන්න පුළුවන් ප්රයෝජනය අවස්ථාවක් අවස්ථාවක් අවස්ථාවක් තියෙන්නේ නම් ඇන්තිත් අවස්Abstract
Ta prispevek raziskuje temo prenosljivosti kot podobmočje splošljivosti. S predlogom uporabe meritev, ki temeljijo na uveljavljeni statistiki, lahko ocenimo spremembo uspešnosti modelov NLP v novih kontekstih. Opredelitev novega ukrepa za prenosljivost bi lahko omogočila boljšo oceno uspešnosti sistema NLP na novih področjih in je ključnega pomena pri ocenjevanju uspešnosti sistemov NLP na novih nalogah in področjih. Skozi več primerov naraščajoče kompleksnosti prikazujemo, kako lahke domenske podobnosti lahko uporabimo kot ocenjevalce prenosljivosti v aplikacijah NLP. Predlagani ukrepi za prenosljivost se ocenjujejo v okviru nalog prepoznavanja imenovanega subjekta in sklepanja naravnega jezika.Abstract
Warqaddaas wuxuu ka baaraandegaa mada gaadiidka, sida sub-gaarka ah oo la barto. Markaas waxaynu ku qiimeyn karnaa bedelka bedelka sameynta sameynta modellada NLP ee cusub. Qiimeynta cusub ee gaadiidka waxaa suurtogal ah in lagu qiimeeyo si fiican lagu qiimeeyo nidaamka NLP-da ee gudaha cusub, waxaana muhiim ah marka lagu qiimeeyo sameynta nidaamka NLP-da shaqada cusub iyo meelaha lagu sameeyo. Dhacdooyin badan oo aad u adagto, waxaynu muujinnaa sida loo isticmaali karo qiyaastii gaadiidka ee codsiga NLP. Shaqooyinka gaadiidka waxaa lagu qiimeeyaa marka lagu jiro aqoonsashada aqoonsiga ganacsiga iyo iskuulka.Abstract
This paper explores the topic of transportability, as a sub-area of generalisability. Duke propozuar përdorimin e metrikave bazuar në statistika të vendosura mirë, ne jemi në gjendje të vlerësojmë ndryshimin në performancën e modeleve NLP në kontekste të reja. Përcaktimi i një mase të re për transportabilitetin mund të lejojë vlerësimin më të mirë të performancës së sistemit NLP në fusha të reja dhe është vendimtar kur vlerëson performancën e sistemeve NLP në detyra dhe fusha të reja. Nëpërmjet disa rasteve të kompleksitetit në rritje, ne demonstrojmë se si masa të lehta të ngjashmërisë së domenit mund të përdoren si vlerësues për transportueshmërinë në aplikimet NLP. Masat e propozuara të transportueshmërisë vlerësohen në kontekstin e detyrave të njohjes së emëruara të njësisë dhe të përdorimit të gjuhës natyrore.Abstract
Ovaj papir istražuje tema prijevoznosti, kao podoblast generalizacije. Predlažeći korištenje metrika na osnovu dobro uspostavljene statistike, možemo proceniti promjenu učinkovitosti modela NLP-a u novim kontekstima. Definiranje nove mjere za prijevoznost može omogućiti bolju procjenu učinkovitosti NLP-a u novim domenama, a to je ključno kada proceni učinkovitost NLP-a u novim zadacima i domenama. Kroz nekoliko slučajeva povećanja kompleksnosti, pokazujemo kako se mjere sličnosti domena mogu koristiti kao procenatori za prijevoznost u aplikaciji NLP-a. Predložene mjere prijevoznosti procjenjuju se u kontekstu zadataka imenovanih priznanja entiteta i prirodnog jezika.Abstract
Denna uppsats undersöker ämnet transportbarhet, som ett underområde av generaliserbarhet. Genom att föreslå användningen av mätvärden baserade på väletablerad statistik kan vi uppskatta förändringen i prestanda hos NLP-modeller i nya sammanhang. Att definiera en ny måttstock för transportbarhet kan göra det möjligt att bättre uppskatta prestanda för NLP-systemet inom nya områden, och det är avgörande när man bedömer prestanda för NLP-system inom nya uppgifter och områden. Genom flera fall av ökande komplexitet visar vi hur lätta domänlikhetsmätningar kan användas som estimatorer för transportbarhet i NLP-applikationer. De föreslagna transportbarhetsåtgärderna utvärderas inom ramen för uppgifterna Named Entity Recognition och Natural Language Inference.Abstract
Gazeti hili linagundua mada ya usafiri, kama eneo la vijana. Kwa kupendekeza matumizi ya mbinu kwa kutumia takwimu zilizothibitishwa vizuri, tunaweza kutathmini mabadiliko ya utendaji wa modeli wa NLP katika mikakati mpya. Kuelezea hatua mpya ya usafiri inaweza kusaidia kuchukuliwa vizuri zaidi katika mfumo wa NLP katika maeneo mapya, na ni muhimu wakati wa kutathmini utendaji wa mfumo wa NLP katika kazi mpya na ndani. Kupitia matukio kadhaa ya kuongezeka kwa utata, tunaonyesha jinsi hatua nyepesi za ndani zinavyofanana na mizani zinavyoweza kutumika kama kadiri ya usafiri katika matumizi ya NLP. The proposed transportability measures are evaluated in the context of Named Entity Recognition and Natural Language Inference tasks.Abstract
இந்த தாள் போக்குவரத்தின் தலைப்பை கண்டுபிடிக்கும், பொதுவான உருவாக்கும் துணை பகுதியாக. நல்ல நிலைப்படுத்தப்பட்ட புள்ளிவிவரங்களை அடிப்படையில் மெட்ரிக்களை பயன்படுத்துவதற்கு மூலம், நாம் புதிய நிலைமைகளில் NLP மாதிரிகள புதிய போக்குவரத்திற்கு ஒரு புதிய அளவை வரையறு சிக்கல் அதிகரிக்கும் சிக்கல் மூலம் நாம் காட்டுகிறோம் எவ்வாறு எளிமையான களம் ஒற்றைப்படைப்புகளை NLP பயன்பாடுகளில் போகும் இயக்கும் பெயர் பெயரிடப்பட்ட பொருள் அடையாளம் மற்றும் இயல்பான மொழி புகாதுகாப்பு பணிகளின் பொருளில் பரிந்துரைக்கப்பட்ட போகுAbstract
Bu kagyz çykyş ukyplyklaryň temasyny umumy a şagyna çykýar. Ullanylan statistika barada metrikler ullanyşyny teklip edip, NLP nusgalarynyň başarylygyny täze durumlarda çaklap bileris. T_anjylyk üçin täze ölçümi bejermek NLP sistemasyň täze alanlarda başarylygyny gowurak hasaplamagyna mümkin edip biler, we NLP sistemleriniň başarylygyny täze görerler we sahypalarda çykarylmagy barlamagynda örän möhüm. Birnäçe çykyşlyk öňünde, NLP uygulamalarynda çykyşlyk öňünde nähili kiçiräk domena meňzeşlik ölçüleri NLP programlerinde gatnaşlyk üçin ulanylýandygyny görkez. Mazmunlar taýýarlançylyk çözgütleri Adlany Birlik Tanyşma we Tebiýal Dil Aýratynçylyk görevlerinde deňlenýär.Abstract
یہ کاغذ ایک عمومی قابلیت کے زیر منطقه کے طور پر انتقال قابلیت کے موضوع کا تحقیق کرتا ہے. مٹریک کے استعمال کی پیشنهاد سے بہترین مقررہ آمار پر بنیاد رکھنے کے ذریعہ، ہم نے NLP نمڈلوں کی تغییرات کو نئی کنٹکسٹس میں تقریبا کر سکتے ہیں. NLP سیسٹم کی عملکرد کو نئی دامنوں میں بہتر اندازے کے لئے نوی اندازہ کا مقرر کرنا ممکن ہے اور NLP سیسٹموں کی عملکرد کو نئی تابعوں اور دامنوں میں مطالبہ کرنا ضروری ہے۔ بہت سی پیچیدگی کے مطابق ہم نشان دیتے ہیں کہ NLP کاربریوں میں نہایت ہلکا ڈومین برابری کے مطابق کس طرح استعمال کر سکتے ہیں۔ پیشنهاد کی انتقال قابلیت کے اندازے نام کی اینٹیٹی شناخت اور طبیعی زبان انفایر کے کاموں کے کنارے میں قدرت کی جاتی ہیں.Abstract
Ushbu qogʻoz transportlik mavzusini o'rganadi. Taʼminlovchi statistika asosida metriklarning foydalanishni talab qilish orqali biz yangi xil holatda NLP modellari bajarishni qiymatimiz mumkin. Name Through several instances of increasing complexity, we demonstrate how lightweight domain similarity measures can be used as estimators for the transportability in NLP applications. NameAbstract
Tờ giấy này nghiên cứu về vấn đề vận chuyển, như một khu vực có thể phát triển rộng. Bằng cách đề xuất sử dụng các thước đo dựa trên các thống kê đã được xác định, chúng tôi có thể ước lượng sự thay đổi trong các mô hình lập trường New LP. Một biện pháp mới cho việc vận chuyển có thể cho phép đánh giá tốt hơn về hiệu quả hệ thống Njala trong những lãnh vực mới, và là điều quan trọng khi đánh giá hiệu quả của hệ thống Njala trong những công việc và miền mới. Qua nhiều trường hợp phức tạp hơn, chúng tôi chứng minh cách dùng những biện pháp tương tự nhỏ gọn có thể làm bộ đánh giá cho việc vận chuyển trong ứng dụng NLP. Các biện pháp dịch chuyển đề xuất được đánh giá trong các công việc nhận dạng cấu trúc tên và liên hệ ngôn ngữ tự nhiên.Abstract
本文讨可移植性为泛化性子领域主题。 因善统计数据之指标用,度NLP形之性变。 定义新者可移植性度量可以度新域之NLP统性能,而于评估NLP统于新任域中者,至重也。 以数复杂性增益之实,示轻量级域相似性度量NLP用中可传递性之量器。 议可移植性度量,质识自然语言上下文。- Anthology ID:
- 2021.iwcs-1.1
- Volume:
- Proceedings of the 14th International Conference on Computational Semantics (IWCS)
- Month:
- June
- Year:
- 2021
- Address:
- Groningen, The Netherlands (online)
- Venue:
- IWCS
- SIG:
- SIGSEM
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 1–10
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/2021.iwcs-1.1
- DOI:
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Guy Marshall, Mokanarangan Thayaparan, Philip Osborne, and André Freitas. 2021. Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP. In Proceedings of the 14th International Conference on Computational Semantics (IWCS), pages 1–10, Groningen, The Netherlands (online). Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP (Marshall et al., IWCS 2021)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/2021.iwcs-1.1.pdf
- Code
- ai-systems/transportability
- Data
- MultiNLI, SNLI
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{marshall-etal-2021-switching,
title = "Switching Contexts : Transportability Measures for NLP{NLP}",
author = "Marshall, Guy and
Thayaparan, Mokanarangan and
Osborne, Philip and
Freitas, Andr{\'e}",
booktitle = "Proceedings of the 14th International Conference on Computational Semantics (IWCS)",
month = jun,
year = "2021",
address = "Groningen, The Netherlands (online)",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2021.iwcs-1.1",
pages = "1--10",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="marshall-etal-2021-switching">
<titleInfo>
<title>Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Guy</namePart>
<namePart type="family">Marshall</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Mokanarangan</namePart>
<namePart type="family">Thayaparan</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Philip</namePart>
<namePart type="family">Osborne</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">André</namePart>
<namePart type="family">Freitas</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2021-06</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the 14th International Conference on Computational Semantics (IWCS)</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Groningen, The Netherlands (online)</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">marshall-etal-2021-switching</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2021.iwcs-1.1</url>
</location>
<part>
<date>2021-06</date>
<extent unit="page">
<start>1</start>
<end>10</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP %A Marshall, Guy %A Thayaparan, Mokanarangan %A Osborne, Philip %A Freitas, André %S Proceedings of the 14th International Conference on Computational Semantics (IWCS) %D 2021 %8 June %I Association for Computational Linguistics %C Groningen, The Netherlands (online) %F marshall-etal-2021-switching %U https://aclanthology.org/2021.iwcs-1.1 %P 1-10
Markdown (Informal)
[Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP](https://aclanthology.org/2021.iwcs-1.1) (Marshall et al., IWCS 2021)
- Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP (Marshall et al., IWCS 2021)
ACL
- Guy Marshall, Mokanarangan Thayaparan, Philip Osborne, and André Freitas. 2021. Switching Contexts : Transportability Measures for NLPNLP. In Proceedings of the 14th International Conference on Computational Semantics (IWCS), pages 1–10, Groningen, The Netherlands (online). Association for Computational Linguistics.