تولید متن، یکی از زمینههای تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که بهوسیله آن، سیستم میتواند متون جامع، کامل و از نظر گرامری درست را مانند انسان تولید کند. از جمله کاربردهای تولید متن میتوان به برچسبزدن به تصویر، تولید شعر و تولید گزارشهای هواشناسی و زیستمحیطی أکثر
تولید متن، یکی از زمینههای تحقیقاتی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که بهوسیله آن، سیستم میتواند متون جامع، کامل و از نظر گرامری درست را مانند انسان تولید کند. از جمله کاربردهای تولید متن میتوان به برچسبزدن به تصویر، تولید شعر و تولید گزارشهای هواشناسی و زیستمحیطی اشاره کرد. با ظهور شبکههای عصبی عمیق، پژوهشها در زمینه تولید متن به سمت استفاده از این شبکهها روانه شد؛ اما مهمترین چالش در حوزه تولید متن با استفاده از شبکههای عصبی عمیق، بحث گسستگی دادههاست که باعث عدم توانایی انتقال گرادیان شده است. اخیراً استفاده از رویکرد جدیدی در حوزه یادگیری عمیق با عنوان شبکههای مولد تخاصمی جهت تولید تصویر، صوت و متن مورد توجه قرار گرفته است. هدف از این پژوهش، استفاده از این رویکرد جهت تولید جملات فارسی میباشد. در این مقاله از سه الگوریتم متفاوت شبکههای مولد تخاصمی برای تولید جملات فارسی، استفاده و این سه الگوریتم با هم مقایسه شدهاند و با در نظر گرفتن معیار ارزیابی BLEU و Self-BLEU، ارزیابی همهجانبهای هم از نظر کیفیت جملات و هم از نظر تنوع صورت گرفته است.
تفاصيل المقالة
رایمگ
يقوم نظام رایمگ بتنفيذ جميع عمليات الاستلام والتقييم والحكم والتحرير وتخطيط الصفحة والنشر الإلكتروني للمجلات العلمية.