FarsTail: A Persian Natural Language Inference Dataset

Natural language inference (NLI) is known as one of the central tasks in natural language processing (NLP) which encapsulates many fundamental aspects of language understanding. With the considerable achievements of data-hungry deep learning methods in NLP tasks, a great amount of effort has been devoted to develop more diverse datasets for different languages. In this paper, we present a new dataset for the NLI task in the Persian language, also known as Farsi, which is one of the dominant languages in the Middle East. This dataset, named FarsTail, includes 10,367 samples which are provided in both the Persian language as well as the indexed format to be useful for non-Persian researchers. The samples are generated from 3,539 multiple-choice questions with the least amount of annotator interventions in a way similar to the SciTail dataset. A carefully designed multi-step process is adopted to ensure the quality of the dataset. We also present the results of traditional and state-of-the-art methods on FarsTail including different embedding methods such as word2vec, fastText, ELMo, BERT, and LASER, as well as different modeling approaches such as DecompAtt, ESIM, HBMP, and ULMFiT to provide a solid baseline for the future research. The best obtained test accuracy is 83.38% which shows that there is a big room for improving the current methods to be useful for real-world NLP applications in different languages. We also investigate the extent to which the models exploit superficial clues, also known as dataset biases, in FarsTail, and partition the test set into easy and hard subsets according to the success of biased models. The dataset is available at https://github.com/dml-qom/FarsTai

Feasibility of Implementing the Integrated Model of Biological Ethics and Strategic Intelligence: From Theory to Practice

Background and Aim: Organizations need reliable and robust strategies to survive and thrive in an unstable environment. Many authors believe that knowledge is the most important input to the process of strategy formulation, implementation and evaluation. As such, it is important to know how to collect, analyze and process the knowledge required. The purpose of this paper is to design a strategic intelligence process model at the organizational analysis level. Materials and Methods: The textual data of this study were collected in English and Persian through the databases of EBSCO, Google Scholar and Iran Doc. Findings: The findings of the study showed that the process of strategic intelligence for the experts in the state banking industry consists of eight stages. The two stages of "need determination" and "planning and organization" are process drivers, which through the "information gathering" phase lead to the following steps: "Purifying and storing useful information", "information analysis", "production Intelligence", "Distributing Intelligence and Ethics" and "Using Intelligence and Feedback". Conclusion: The results of this study provide insights into the implementation of the strategic intelligence process in organizations and evaluate its effectiveness. Because decision-making patterns follow value systems, these value systems give different ratings to different decisions and when referring to the system when a person, or social organization, faces multiple decisions at the same time. Governing value selects decisions that, overall, gain a higher rank in the accepted value system and those are decisions that ensure the utility of the individual or the social system. Therefore, mere review of policies, plans and operational plans (strategic levels) in strategic environmental assessment will not suffice in terms of their compliance with environmental criteria, as they may at some stage need to "formulate" the plan and its implementation is made; irreversible decisions are made that require a lot of costs to reform.   Please cite this article as: Abbaspour A, AmirKhani AH, Pourezzat AA, Hozoori MJ. Feasibility of Implementing the Integrated Model of Biological Ethics and Strategic Intelligence: From Theory to Practice. Bioethics Journal, Special Issue on Bioethics and Citizenship Rights 2020; 81-103.زمینه و هدف: سازمان‌ها برای بقا و موفقیت در محیطی بی‌ثبات و آشفته، نیازمند استراتژی‌هایی قابل اطمینان و استوار هستند. مؤلفان زیادی بر این باورند که دانش، مهم‌ترین ورودی فرایند تدوین، اجرا و ارزیابی استراتژی‌ است. به این ترتیب دانستن چگونگی گردآوری، تحلیل و پردازش دانش مورد نیاز، اهمیت یافته است. هدف این مقاله طراحی مدل فرایندی هوش استراتژیک و اصول اخلاقی در سطح تحلیل سازمانی است. مواد و روش‌ها: داده‌های متنی این تحقیق به زبان‌های انگلیسی و فارسی و از طریق پایگاه داده‌های ای.بی.اس.سی.او (EBSCO)، گوگل محقق (Google Scholar) و ایران داک گردآوری شده است. یافته‌ها: یافته‌های تحقیق نشان دادند که فرایند هوش استراتژیک از نظر خبرگان صنعت بانکداری دولتی از هشت مرحله تشکیل شده است. دو مرحله «تعیین نیاز» و «برنامه‌ریزی و سازماندهی»، پیشران‌های فرایند هستند که از طریق مرحله «گردآوری اطلاعات» منجر به شروع مراحل وابسته به شرح ذیل می‌شوند: «تصفیه و انبارش اطلاعات مفید»، «تحلیل اطلاعات»، «تولید هوش»، «توزیع هوش و اصول اخلاقی» و «کاربرد هوش و بازخورگیری». نتیجه‌گیری: نتایج این تحقیق بینشی را برای پیاده‌سازی فرایند هوش استراتژیک در سازمان‌ها و ارزیابی اثربخشی آن، فراهم می‌کند. به دلیل این‌که الگوهای تصمیم‌گیری از نظام‌های ارزشی پیروی می‌كنند، این نظام‌های ارزشی، به تصمیمات مختلف، رتبه‌های متفاوتی می‌دهند و هنگامی كه یك فرد، یا سازمان اجتماعی با چند تصمیم به طور هم‌زمان مواجه باشد، با مراجعه به نظام ارزشی حاكم، تصمیماتی را انتخاب می‌کند كه در مجموع، رتبه بیشتری در نظام ارزشی پذیرفته‌شده كسب كند و آن‌ها، تصمیماتی هستند كه مطلوبیت آن فرد و یا نظام اجتماعی را تأمین می‌نمایند. بنابراین صرف بررسی خط مشی‌ها، طرح‌ها و برنامه‌های عملیاتی (سطوح راهبردی) در ارزیابی راهبردی محیطی، به لحاظ تطابق‌پذیری آن‌ها با معیارهای محیط زیستی كفایت نمی‌كند، زیرا ممكن است در مرحله‌ای كه باید در مورد ضرورت «تدوین» طرح و اجرای آن تصمیم‌گیری شود، تصمیمات غیر قابل برگشتی گرفته شود كه اصلاح آن‌ها مستلزم هزینه‌های بسیار می‌باشد