Семантический парсинг – это задача перевода выражения на естественном языке в логическое выражение на формальном языке. Примером практического применения семантического парсинга является преобразование текста в запрос к базе знаний. Наиболее популярными задачами преобразования текста в запрос являются задачи преобразования выражения в SQL и в SPARQL. Сдвиг распределения обучающей выборки – одна из главных проблем устойчивости семантических парсеров. Наиболее частым сдвигом в семантическом парсинге является композиционный сдвиг – необходимость генерации новых композиций кода из известных элементов синтаксиса целевого языка. В этой работе исследуется возможность использования предобученных языковых моделей (PLM) вместе с многозадачным обучением. Предлагаются специально разработанные разбиения наборов данных SPARQL и SQL, исходных датасетов LC-QuAD и WikiSQL для имитации сдвига распределения и сравнения оригинального подхода обучения генерации запроса с многозадачным подходом. В работе проведен углубленный анализ разбиений данных и предсказаний модели и показаны преимущества многозадачного подхода над оригинальным для задачи семантического парсинга.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.