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Ejemplo de error de hecho
Dan Ponder sigue sosteniendo que Najera representaba una amenaza para él y para los transeúntes en el momento del tiroteo en abril de 2016, las conclusiones del forense crean una disputa fáctica para que la resuelva un jurado, dijo el Tribunal de Apelaciones del Noveno Circuito de Estados Unidos en San Francisco.
Algunos de estos métodos funcionan como una especie de contrafactualidad, alterando los puntos de datos que se introducen hasta que el algoritmo hace una predicción diferente, y luego asumiendo que esos puntos de datos deben haber sido los más importantes para la predicción original.
Un objetivo clave debería ser llegar a los ciudadanos de a pie de Rusia, proporcionándoles información objetiva sobre cómo se está librando la guerra, con el fin de generar un debate más abierto en Rusia sobre las acciones de su gobierno.
Error de procedimiento
abstract = “Los sistemas neuronales de resumen abstracto han logrado avances prometedores, gracias a la disponibilidad de conjuntos de datos a gran escala y de modelos preentrenados con métodos autosupervisados. Sin embargo, asegurar la consistencia fáctica de los resúmenes generados por los sistemas de resumen abstractivo es un reto. Proponemos un módulo corrector posterior a la edición para abordar este problema, identificando y corrigiendo los errores factuales en los resúmenes generados. El modelo corrector neural se entrena previamente con ejemplos artificiales que se crean aplicando una serie de transformaciones heurísticas en resúmenes de referencia. Estas transformaciones se inspiran en el análisis de errores de los resultados de los modelos de resumen más avanzados. Los resultados experimentales muestran que nuestro modelo es capaz de corregir los errores factuales en los resúmenes generados por otros modelos de resumen neural y supera a los modelos anteriores en la evaluación de la consistencia factual en el conjunto de datos CNN/DailyMail. También descubrimos que la transferencia de la corrección artificial de errores a la configuración posterior sigue siendo muy difícil”,
Sinónimo de error de hecho
Dan Ponder sigue sosteniendo que Najera representaba una amenaza para él y para los transeúntes en el momento del tiroteo en abril de 2016, las conclusiones del forense crean una disputa fáctica para que la resuelva un jurado, dijo el Tribunal de Apelaciones del Noveno Circuito de Estados Unidos en San Francisco.
Algunos de estos métodos funcionan como una especie de contrafactualidad, alterando los puntos de datos que se introducen hasta que el algoritmo hace una predicción diferente, y luego asumiendo que esos puntos de datos deben haber sido los más importantes para la predicción original.
Un objetivo clave debería ser llegar a los ciudadanos de a pie de Rusia, proporcionándoles información objetiva sobre cómo se está librando la guerra, con el fin de generar un debate más abierto en Rusia sobre las acciones de su gobierno.
Significado de error de hecho en bengalí
Martha LarsonResumenEste artículo presenta una tipología de errores producidos por los sistemas de resumen automático. La tipología se creó analizando manualmente el resultado de cuatro sistemas de resumen neuronal recientes. Nuestro trabajo está motivado por la creciente conciencia de la necesidad de mejores métodos de evaluación de resúmenes que vayan más allá de las métricas convencionales basadas en el solapamiento. Nuestra tipología está estructurada en dos dimensiones. En primer lugar, la dimensión de mapeo describe los errores a nivel superficial y proporciona una visión de los problemas de transformación de la secuencia de palabras. En segundo lugar, la dimensión del significado describe los problemas relacionados con la interpretación y proporciona información sobre los fallos en la verdad, es decir, la fidelidad al texto original. El análisis comparativo revela que dos sistemas de resumen neuronal que aprovechan los modelos preentrenados tienen ventaja en la disminución de los errores gramaticales, pero no necesariamente de los errores fácticos. También se discute la importancia de asegurar que la longitud del resumen y la abstracción no interfieran con la evaluación de la calidad del resumen.Antología ID:2020.eval4nlp-1.1Volumen:Proceedings of the First Workshop on Evaluation and Comparison of NLP SystemsMes:NoviembreAño:2020Dirección:OnlineVenues:EMNLP