اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك


تعرف على الأساليب الغريبة لباحثي الذكاء الاصطناعي في جمع البيانات اللازمة لخوارزمياتهم

نقدم أربعة من أكثر الأساليب ابتكاراً لجمع البيانات، التي استخدمها خبراء في مؤتمر سنوي هام حول معالجة اللغة الطبيعية.

2018-11-08 12:00:07

2021-05-28 14:34:17

08 نوفمبر 2018
Article image
مصدر الصورة: جو رايدلي/ صور جيتي
تمثل البيانات الوقود الذي يحرِّك عجلة تطوير الذكاء الاصطناعي، وبفضلها حصلنا على الكثير من المزايا التي أصبحنا نعتبرها من البديهيات، مثل الملاحظات على يوتيوب، واقتراحات سبوتيفاي للموسيقى، وتلك الإعلانات المريعة التي تلاحقك على الإنترنت أينما ذهبت. ولكن عند الحاجة إلى جمع هذه البيانات المفيدة، يضطر خبراء الذكاء الاصطناعي إلى استخدام كل ما لديهم من قدرات ابتكارية. ولنأخذ مثالاً ما عن هذا الموضوع، مثل معالجة اللغة الطبيعية NLP، وهي حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على تعليم الحواسيب كيفية فهم اللغة البشرية. ففي المؤتمر السنوي حول الأساليب التجريبية في معالجة اللغة الطبيعية، قدم الخبراء مجموعة متنوعة من الأبحاث التي اعتمدت على معلومات تم جمعها بأساليب غريبة ومبتكرة، وقد لخصنا فيما يلي أربعة من مشاريعنا المفضلة. الإسبانجليزية من بين الأبحاث التي أُجريت حول معالجة اللغة الطبيعية متعددة اللغات، قدمت مايكروسوفت بحثاً يركز على معالجة "اللغة مختلطة الترميز"، أي النص أو الكلام الذي ينتقل بشكل انسيابي بين لغتين. وبما أن أكثر من نصف سكان العالم يتكلمون أكثر من لغة واحدة، فإن هذا المجال الذي يحتاج إلى مزيد من الدراسة يعتبر هاماً. وقد بدأ الباحثون بالإسبانجليزية (الإسبانية والإنجليزية)، ولكنهم لم يعثروا في البداية على ما يكفي من النصوص الإسبانجليزية لتدريب الآلة. وعلى الرغم من أن تعدد اللغات أثناء الكلام أمر شائع، فإنه لا يتواجد على شكل نصوص إلا فيما ندر. وللتغلب على هذه المشكلة، قام

ادخل بريدك الإلكتروني واحصل على المقال مجاناً.

اكتشف أفضل محتوى عربي على الإنترنت لتطوير ذاتك وتحسين مهاراتك وجودة حياتك وتحقيق طموحاتك في أسرع وقت.