اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدأساسيات معالجة اللغات الطبيعية الإحصائية
Foundations of Statistical Natural Language Processing
3675
1 93
2.0
(
1
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shadi Saleh
اسأل ChatGPT حول البحث
أصبحت الأساليب الإحصائية لمعالجة اللغات الطبيعية مهيمنة في السنوات الأخيرة. يوفر هذا الكتاب تغطية واسعة وعميقة للأسس الرياضية واللغوية لهذه الطرائق، بالإضافة إلى ذلك, يزوّد الكتاب شرح مفصل للأساليب الإحصائية ، مما يسمح للطلاب والباحثين ببناء تطبيقاتهم الخاصة.
Statistical approaches to processing natural language text have become dominant in recent years. It provides broad but rigorous coverage of mathematical and linguistic foundations, as well as detailed discussion of statistical methods, allowing students and researchers to construct their own implementations.
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تُعدّ كتاب 'أسس معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية' من تأليف كريستوفر دي مانينغ وهينريش شوتزه أحد الكتب المرجعية في مجال معالجة اللغة الطبيعية باستخدام الأساليب الإحصائية. يتناول الكتاب مواضيع متعددة تشمل الأسس الرياضية، والمفاهيم اللغوية الأساسية، والعمل القائم على النصوص، والنماذج الإحصائية مثل نماذج n-gram، والتصنيف، والتجميع، والترجمة الآلية، واسترجاع المعلومات. يتميز الكتاب بتقديم توازن بين النظرية والتطبيق، حيث يشرح المفاهيم النظرية الأساسية في الاحتمالات والإحصاء ونظرية المعلومات واللغويات، ثم يطبق هذه المفاهيم على مشاكل معالجة اللغة الطبيعية مثل التصنيف، والتجزئة، والتجميع، والترجمة الآلية. يتضمن الكتاب أيضًا العديد من الأمثلة العملية والتمارين التي تهدف إلى تعزيز الفهم وتطبيق المفاهيم النظرية على مشاكل حقيقية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: يُعتبر الكتاب مرجعًا شاملاً ومهمًا في مجال معالجة اللغة الطبيعية الإحصائية، ولكنه يفتقر إلى تغطية بعض المواضيع الحديثة مثل التعلم العميق والشبكات العصبية التي أصبحت ذات أهمية كبيرة في هذا المجال. كما أن الكتاب يركز بشكل كبير على الأساليب الإحصائية التقليدية، مما قد يجعله أقل جاذبية للباحثين الذين يفضلون الأساليب الحديثة. بالإضافة إلى ذلك، قد يجد القارئ صعوبة في متابعة بعض الأجزاء النظرية المعقدة دون خلفية قوية في الرياضيات والإحصاء.
أسئلة حول البحث
-
ما هي المواضيع الأساسية التي يغطيها الكتاب؟
يغطي الكتاب مواضيع متعددة تشمل الأسس الرياضية، والمفاهيم اللغوية الأساسية، والعمل القائم على النصوص، والنماذج الإحصائية مثل نماذج n-gram، والتصنيف، والتجميع، والترجمة الآلية، واسترجاع المعلومات.
-
كيف يوازن الكتاب بين النظرية والتطبيق؟
يشرح الكتاب المفاهيم النظرية الأساسية في الاحتمالات والإحصاء ونظرية المعلومات واللغويات، ثم يطبق هذه المفاهيم على مشاكل معالجة اللغة الطبيعية مثل التصنيف، والتجزئة، والتجميع، والترجمة الآلية.
-
ما هي بعض الانتقادات الموجهة للكتاب؟
يُنتقد الكتاب لافتقاره إلى تغطية المواضيع الحديثة مثل التعلم العميق والشبكات العصبية، ولتركيزه الكبير على الأساليب الإحصائية التقليدية. كما قد يجد القارئ صعوبة في متابعة بعض الأجزاء النظرية المعقدة دون خلفية قوية في الرياضيات والإحصاء.
-
ما هي الفائدة العملية من دراسة هذا الكتاب؟
الفائدة العملية تشمل فهم وتطبيق المفاهيم النظرية على مشاكل حقيقية في معالجة اللغة الطبيعية مثل التصنيف، والتجزئة، والتجميع، والترجمة الآلية، مما يعزز من قدرة الباحثين والمطورين على تطوير حلول فعالة في هذا المجال.
المراجع المستخدمة
https://nlp.stanford.edu/fsnlp/promo/
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تعد أنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في قلب العديد من أنظمة صنع القرار الآلي الحرجة التي تجعل توصيات حاسمة حول عالمنا في المستقبل.تم دراسة التحيز بين الجنسين في NLP جيدا باللغة الإنجليزية، لكنها كانت أقل دراستها بلغات أخرى.في هذه الورقة، تضم فريقا ب
ينهم متحدثون 9 لغات - الصينية والإسبانية والإنجليزية والعربية والألمانية والفرنسية والفرصي والأوردو وولف - تقارير وتحليل قياسات التحيز بين الجنسين في ولاية ويكيبيديا كورسيا لهذه اللغات 9 لغات 9 لغات 9 لغات 9 لغات 9 لغات هذه.نقوم بتطوير ملحقات لحسابات متر راي حساسية على مستوى المهنة والجنس على مستوى كوربوس المصممة في الأصل للغة الإنجليزية وتطبيقها على 8 لغات أخرى، بما في ذلك اللغات التي لديها أسماء جنسانية من النوع الاجتماعي بما في ذلك كلمات المهنة الأنثوية والمذكر والمحايدة المختلفة.نناقش العمل في المستقبل من شأنه أن يستفيد بشكل كبير من منظور اللغويات الحاسوبية.
تستكشف هذه المقالة إمكانية معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتمكين نموذج شرطة مركزة وأقل فعالية وأقل من المواجهة التي كانت تستهلك حتى الآن من الموارد لتنفيذ الحجم. الشرطة المنحى للمشاكل (البوب) هي استبدال محتمل، على الأقل جزئيا، بالنسبة للشرطة التقليدية
التي تعتمد نهجا تفاعلا، تعتمد اعتمادا كبيرا على نظام العدالة الجنائية. على النقيض من ذلك، يسعى البوب لمنع الجريمة من خلال التلاعب بالظروف الأساسية التي تسمح بالارتكاب الجرائم. يتطلب تحديد هذه الشروط الأساسية فهما مفصلا لأحداث الجريمة - معرفة ضمنية تعقد غالبا من قبل ضباط الشرطة ولكن يمكن أن تكون صعبة للغاية للاستمتاع ببيانات الشرطة المهيكلة. يوجد أحد المصدر المحتمل للنصية في بيانات نصية مجانية غير منظمة تجمعها الشرطة لأغراض التحقيق أو الإدارة. ومع ذلك، فإن وكالات الشرطة لا تحتوي عادة على المهارات أو الموارد لتحليل هذه البيانات على نطاق واسع. في هذه المقالة، نقول أن NLP يقدم القدرة على فتح هذه البيانات غير المنظمة وبالتالي السماح للشرطة بتنفيذ المزيد من مبادرات البوب. ومع ذلك، نحذر أن استخدام نماذج NLP دون معرفة كافية قد يسمح إما بإدخال التحيز داخل البيانات التي تؤدي إلى نتائج غير مواتية.
تجمع أبحاث معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بين دراسة المبادئ العالمية، من خلال العلوم الأساسية، مع استهداف العلوم التطبيقية في حالات الاستخدام وإعدادات محددة. ومع ذلك، غالبا ما يفترض عملية التبادل بين NLP والتطبيقات الأساسية في كثير من الأحيان الظهور بشك
ل طبيعي، مما أدى إلى العديد من الابتكارات التي تسير دون مبرر والعديد من الأسئلة المهمة تركت غير مستعصة. نحن نصف نموذج جديد من Translationations NLP، الذي يهدف إلى بنية وتيسير العمليات التي تبلغ بها بحث NLP الأساسي والتطبيقي بعضها البعض. وبالتالي يعرض NLP نموذجا للبحث الثالث، ركز على فهم التحديات التي تطرحها احتياجات التطبيق وكيف يمكن أن تدفع هذه التحديات الابتكار في تصميم العلوم والتكنولوجيا الأساسية. نظرا لأن العديد من التطورات المهمة في أبحاث NLP قد برزت من تقاطع المبادئ الأساسية مع احتياجات الطلب، وتقديم إطار مفاهيمي يحدد أصحاب المصلحة والأسئلة الرئيسية في البحوث المتعلقة بالجمالية. يوفر إطار عملنا خريطة طريق لتطوير Translationations NLP كجال بحث مخصص، وتحدد المبادئ التعليمية العامة لتسهيل التبادل بين البحوث الأساسية والتطبيقية.
تشير الدراسات الحديثة إلى أن العديد من أنظمة NLP حساسة وعرضة للاضطرابات الصغيرة للمدخلات ولا تعميمها بشكل جيد عبر مجموعات البيانات المختلفة. هذا الافتقار إلى المتانة ينطبق على استخدام أنظمة NLP في تطبيقات العالم الحقيقي. يهدف هذا البرنامج التعليمي إل
ى زيادة الوعي بالشواغل العملية حول متانة NLP. يستهدف الباحثون والممارسون الخماسيون الذين يهتمون ببناء أنظمة NLP موثوقة. على وجه الخصوص، سنراجع الدراسات الحديثة حول تحليل ضعف أنظمة NLP عند مواجهة المدخلات والبيانات المعديين مع تحول التوزيع. سوف نقدم للجمهور بهدف شامل من 1) كيفية استخدام أمثلة الخصومة لفحص ضعف نماذج NLP وتسهيل تصحيح الأخطاء؛ 2) كيفية تعزيز متانة نماذج NLP الحالية والدفاع ضد المدخلات الخصومة؛ 3) كيف يؤثر النظر في المتانة على تطبيقات NLP العالمية الحقيقية المستخدمة في حياتنا اليومية. سنختتم البرنامج التعليمي عن طريق تحديد اتجاهات البحث في المستقبل في هذا المجال.
النقاش حول تغير المناخ (CC) - - مدى أسبابه، والاستجابات اللازمة - - مكثفة وعدم أهمية عالمية. ومع ذلك، في مجتمع معالجة اللغة الطبيعي (NLP)، استقبل هذا المجال حتى الآن الكثير من الاهتمام. على النقيض من ذلك، فهي بارزة هائلة في مختلف التخصصات العلوم الاج
تماعية، وبعض هذا العمل يتبع نموذج "نص البيانات"، والسعي إلى استخدام الأساليب الكمية لتحليل كميات كبيرة من النص المرتبط بمكبر الصوت. البحث الآخر هو نوعية في الطبيعة والدراسات تفاصيل، الفروق الدقيقة والجهات الفاعلة والدوافع داخل خطابات CC. من الناحية القادمة من كل من NLP والعلوم السياسية، ومراجعة الأعمال الرئيسية في كلا التخصصات، نناقش كيف يمكن لنقل العلوم الاجتماعية لمناقشات CC تقديم التقدم في التعدين / NLP، وكيفية، في المقابل، يمكن ل NLP دعم صانعي السياسات والناشطين في من الفائدة من خطابات CC واسعة النطاق ومعقدة عبر الأنواع المختلفة والقنوات والموضوعات والمجتمعات. هذا أمر بالغ الأهمية لقدرته على جعل تأثير سريع وذات مغزى على الخطاب، وتشكيل تغيير السياسة اللازمة.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
