ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

من نحو الجملة إلى نحو النص المفهوم و التطبيق

From Sentence Syntax to Text Syntax Concept and Practice

3248   10   341   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2017
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يُبيّن هذا البحث مفهوم نحو الجملة، و مفهوم نحو النص، و الفروق بينهما، و مجالات كلٍّ منهما، كما يحاول أن يُحدّد المعوّقات التي تمنع تقدّم هذا النوع من الدرس اللغوي في جامعاتنا العربية، ثم يتوقّف عند اتّجاهات الدراسات اللغويّة التي ظهر فيها هذا النوع من الدرس اللغوي، كما يحاول رصد واقع هذا الدرس اللساني في الجامعات السورية، من خلال نموذج واحد، هو جامعة البعث، و يختم البحث بأهم النتائج و التوصيات التي يرى أنها يمكن أن تسهم بتطوير هذا النوع من الدرس اللساني.

المراجع المستخدمة
أصول تراثية في علم اللغة، د. زكي حسام الدين، مكتبة الأنجلو المصرية، القاهرة ط2, 1985.
البديع بين البلاغة العربية و اللسانيات النصية، جميل عبد المجيد، الهيئة المصرية للكتاب، القاهرة، 1998
بلاغة النص، مدخل نظري و دراسة تطبيقية، جميل عبد المجيد، دار غريب للطباعة و النشر، القاهرة، 1999
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تعتمد أساليب نقل نمط النص الحالي (TST) على أسلوب الطبقات لتفكيك سمات محتوى النص والأناقة لنقل نمط النص. في حين أن المصنف الأسلوب يلعب دورا حاسما في طرق TST الحالية، لا يوجد تحقيق معروف على تأثيره على أساليب TST. في هذه الورقة، نقوم بإجراء دراسة تجريب ية عن قيود أقراص الطبقات المستخدمة في طرق TST الحالية. لقد أظهرنا أن مصنفات النمط الموجودة لا يمكنهم تعلم بناء جملة الجملة بشكل فعال وفي نهاية المطاف أداء نماذج TST الحالية. لمعالجة هذه المشكلة، نقترح نموذجا جديدا للجيل القابل للتحكم في بناء الجملة، والذي يتضمن مصنف بنمط بناء بناء الجملة يضمن التمثيلات الكامنة المستفادة التي تم التعهد بها بفعالية برياحة هيكل الجملة ل TST. من خلال تجارب واسعة على مهام نقل نمط نصية شعبية، نوضح أن طريقةنا المقترحة تتفوق بشكل كبير على اثني عشر طريقا حديثة. أظهرت دراسات الحالة لدينا أيضا قدرة SACG على توليد جمل ذات أسلوب يستهدف بطلاقة حافظت على المحتوى الأصلي.
نحن نحفز واقتراح مجموعة من التحسينات البسيطة ولكنها فعالة لتوليد مفهوم إلى نص يسمى الياقوت: تعيين تعزز وبصورة ما بعد هوك تستلزم وإعادة التركيب.نوضح فعاليتها في مجال المنطق المنطقي الإنتاجية، A.K.a. مهمة Commongen، من خلال تجارب باستخدام نماذج BART و T5.من خلال التقييم التلقائي والبشري الواسع، نعرض أن الياقوت يحسن بشكل ملحوظ أداء النموذج.يوضح التحليل النوعي المتعمق أن الياقوت يتناول بفعالية العديد من القضايا من الأجيال النموذجية الأساسية، بما في ذلك قلة المنطقية وغير كافية من الخصوصية والطلاقة الفقراء.
تفترض الدراسات المسبقة عن جيل النص إلى النص عادة أن النموذج يمكن أن يكتشف ما هو الحضور في المدخلات وما يجب تضمينه في الإخراج عبر التعلم SEQ2SEQ، مع فقط بيانات التدريب الموازي وليس هناك إرشادات إضافية. ومع ذلك، لا يزال غير واضح ما إذا كانت النماذج الح الية يمكن أن تحافظ على مفاهيم مهمة في مدخلات المصدر، حيث لا يكون لتعلم SEQ2SeQ تركيز صريح على المفاهيم ومقاييس التقييم الشائعة الاستخدام تعاملها بنفس القدر من الأهمية بنفس القدر من الأهمية. في هذه الورقة، نقدم تحليلا منهجيا يدرس ما إذا كانت نماذج SEQ2SEQ الحالية، خاصة نماذج اللغة المدربة مسبقا، جيدة بما يكفي للحفاظ على مفاهيم الإدخال المهمة وإلى أي مدى توجيه الجيل الصريح مع مفاهيم القيود المعجمية مفيدة. نجيب على الأسئلة المذكورة أعلاه من خلال إجراء تجارب تحليلية مكثفة على أربع مهام توليد نصية ممثلة للنص. بناء على الملاحظات، فإننا نقترح بعد ذلك إطارا بسيطا بعد فعالا لاستخراج مفاهيم الإدخال والانحدار وفرضها تلقائيا كقيود معجمية. تؤدي هذه الطريقة الجديدة بشكل مبادل أو أفضل من نظيرها غير المقيد في المقاييس التلقائية، ويوضح تغطية أعلى للحفاظ على المفهوم، وتتلقى تصنيفات أفضل في التقييم البشري. يتوفر الكود الخاص بنا في https://github.com/morningmoni/ede.
يدرس هذا البحث تعليم النص الأدبي في ضوء نحو النص، فيتوقف عند مفهوم النص التعليمي، و معايير اختياره، و الحاجة إلى نحو النص، و الجانب التعليمي في معايير النصية، ثم يُقدّم نماذج تطبيقية على تلك المعايير، ليتوصّل إلى أهميتها في تحقيق الكفاءة النصية ال تواصلية، و في حلّ عدد من المشاكل التعليمية، و لعلّ من أهمها مشكلة ضعف الطلاب في إنتاج النصوص (التعبير).
أن تكون قادرا على أداء تقدير صعوبة الأسئلة بدقة (QDE) تحسين دقة تقييم الطلاب وتحسين تجربة التعلم. الأساليب التقليدية إلى QDE هي إما ذاتية أو إدخال تأخير طويل قبل أن يتم استخدام أسئلة جديدة لتقييم الطلاب. وبالتالي، اقترح العمل الأخير النهج القائم على التعلم في التعلم للتغلب على هذه القيود. يستخدمون أسئلة من صعوبة معروفة لتدريب النماذج القادرة على استنتاج صعوبة الأسئلة من نصها. بمجرد التدريب، يمكن استخدامها لأداء QDE من الأسئلة التي تم إنشاؤها حديثا. توفر الأساليب الحالية النماذج الخاضعة للإشراف والتي تعتمد على نطاق ومتطلبات مجموعة بيانات كبيرة من الأسئلة المعروفة للتدريب. لذلك، لا يمكن استخدامها إذا كانت هذه البيانات غير متوفرة (للدورات الجديدة على منصة التعلم الإلكتروني). في هذا العمل، نقوم بتجربة إمكانية أداء QDE من النص بطريقة غير منشأة. على وجه التحديد، نستخدم عدم اليقين من الأسئلة المعايرة في الرد النماذج كوكيل للصعوبة المتصورة للإنسان. تظهر تجاربنا نتائج واعدة، مما يشير إلى أن عدم اليقين النموذجي يمكن الاستفادة بنجاح لأداء QDE من النص، مما يقلل من كل من التكاليف والوقت المنقضي.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا