جمعآوری، تحلیل و بازنمایی دادهها
در سالهای اخیر، دنیای هوش مصنوعی تحت سیطره غولها بود. مدلهایی با صدها میلیارد پارامتر که برای آموزش آنها به مزارع عظیمی از پردازندههای گرافیکی و بودجههای میلیاردی نیاز بود. اما اخیراً پارادایم جدیدی ظهور کرده است که شعار آن «بزرگتر همیشه بهتر نیست» است. مدلهای زبانی کوچک (Small Language Models) اکنون با مجهز شدن به زنجیره تفکر (Chain of Thought)، معادلات قدرت را تغییر دادهاند.
دستیارهای هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به ابزاری فراگیر در زندگی روزمره ما هستند. از پاسخ دادن به سوالات ساده و تنظیم یادآوریها گرفته تا کمک در نوشتن ایمیلها و حتی تولید کد، این فناوری پتانسیل آن را دارد که بهرهوری، خلاقیت و دسترسی به اطلاعات را به طور چشمگیری افزایش دهد. با این حال، در حالی که برخی افراد به سرعت این ابزارها را پذیرفته و از مزایای آنها بهرهمند میشوند، بسیاری دیگر در استفاده موثر از دستیارهای هوش مصنوعی با مشکل مواجه هستند. این مقاله به بررسی دلایل متعددی میپردازد که چرا برخی افراد قادر به بهرهبرداری مناسب از این فناوری نوظهور نیستند.
ادامه خواندن “چرا برخی افراد قادر به بهرهبرداری مناسب از دستیارهای هوش مصنوعی نیستند؟”صرف محاسباتی، شاخهای از زبانشناسی محاسباتی است که به مطالعهی ساختار واژهها از دیدگاه محاسباتی میپردازد. این حوزه به توسعهی مدلها، الگوریتمها و روشهای محاسباتی برای تجزیه و تحلیل، تولید و پردازش ساختار درونی واژهها در زبانهای طبیعی اختصاص دارد. درک ساختار واژهها و روابط بین اجزای آنها، یعنی مورفمها، برای بسیاری از کاربردهای پردازش زبان طبیعی (NLP) بنیادی و حیاتی است. صرف محاسباتی پلی بین زبانشناسی سنتی و علوم کامپیوتر است و هدف آن خودکارسازی فرآیندهای مربوط به تجزیه و تحلیل و تولید واژهها به صورت ماشینی است.
در طول تاریخ، زبانشناسان به صورت دستی به مطالعه و طبقهبندی ساختار واژهها پرداختهاند. اما با افزایش حجم دادههای زبانی و نیاز به پردازش خودکار متن، استفاده از روشهای محاسباتی برای مطالعهی صرف واژهها ضروری شده است. صرف محاسباتی به ما امکان میدهد تا به صورت کارآمد و مقیاسپذیر، ساختار میلیونها و میلیاردها واژه را تجزیه و تحلیل کنیم و از این اطلاعات در کاربردهای مختلف NLP بهره ببریم.
تحلیل نحوی، که به آن «parsing» یا «سینتکس آنالیز» نیز گفته میشود، یکی از مراحل بنیادین در پردازش زبانهای طبیعی (NLP) است. هدف اصلی تحلیل نحوی، درک ساختار جملات و گروههای کلمات در یک متن و تشخیص روابط نحوی بین آنها است. این فرآیند به رایانهها امکان میدهد تا معنای جملات را در سطحی عمیقتر از صرفاً شناسایی کلمات درک کنند. تحلیلگر نحوی یا پارسر، ابزاری است که این تحلیل را انجام میدهد و نقش کلیدی در بسیاری از کاربردهای NLP مانند ترجمه ماشینی، خلاصهسازی متن، پاسخگویی به پرسشها و درک مفهوم متن ایفا میکند.
ادامه خواندن “نحوه طراحی و پیادهسازی تحلیلگر نحوی برای زبانهای طبیعی”زبانهای التصاقی، گروهی از زبانها هستند که مشخصه اصلی آنها صرف کثیر است. در این زبانها، کلمات با افزودن پیدرپی و زنجیرهای وندها (به ویژه پسوندها) به ریشه ساخته میشوند. هر وند معمولاً یک معنی دستوری واحد را بیان میکند و وندها بهصورت خطی و پشتسرهم به ریشه متصل میشوند. این فرایند منجر به ساخت کلماتی با طول زیاد و ساختار صرفی بسیار پیچیده میگردد. زبانهای ترکی، فنلاندی، مجاری، ژاپنی، کرهای و بسیاری از زبانهای بومی قاره آمریکا مثالهایی از زبانهای التصاقی هستند.
ادامه خواندن “نحوه ایجاد ارزیاب املایی برای زبانهای التصاقی با صرف پیچیده”