ناقلات السياق

يعد ناقل السياق، المعروف أيضًا باسم ناقل تمثيل السياق، عنصرًا مهمًا في معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي (AI). وهي عبارة عن مصفوفة من القيم العددية ذات الطول الثابت التي تمثل سياق مجموعة من المصطلحات أو العبارات أو الكلمات أو النصوص. يتم استخدام ناقل السياق لقياس والتعبير عن التشابه الدلالي بين الكلمات، والعلاقات الدلالية بين الجمل، ومشاعر النص.

المكونان الرئيسيان لمتجه السياق هما اتجاه المتجه أو اتجاه المتجه وطوله أو حجمه. يشير اتجاه المتجه إلى ما إذا كانت المصطلحات المتشابهة مرتبطة ببعضها البعض أم لا. يمثل طول المتجه قوة العلاقة بين المصطلحات. تميل تمثيلات السياق إلى أن تكون أكثر دقة وقوة وقابلية للتفسير عند مقارنتها بالتمثيلات غير السياقية.

في جوهره، يمكن رؤية ناقل السياق كنوع من ملخص المعلومات الدلالية المرتبطة بمجموعة من المصطلحات. يتم استخدامه لقياس المعنى والمشاعر والعلاقة بين المصطلحات المذكورة ويساعد في تحديد العلاقات والاتجاهات في البيانات النصية. تشمل أمثلة تطبيقاته تصنيف النص، وتحليل المشاعر، والتشابه الدلالي، والإجابة الآلية على الأسئلة.

تُستخدم متجهات السياق أيضًا في مهام تجميع المستندات وتلخيصها. تجميع المستندات هو عملية تجميع مجموعة من المستندات في مجموعات ذات معنى. بمساعدة ناقل السياق، يمكن تحقيق فهم أفضل لأوجه التشابه والعلاقات بين المستندات. تُستخدم متجهات السياق أيضًا في التلخيص الآلي للمستندات، حيث يتم تضييق المحتوى وتلخيصه لالتقاط أهم النقاط.

لقد وجدت ناقلات السياق، كجزء من البرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي، تطبيقًا مهمًا في الترجمة الآلية وتحسين محركات البحث. يتم استخدام متجهات السياق بشكل متزايد لتدريب نماذج التعلم الآلي وتقييمها. مع تزايد عدد التطبيقات، أصبحت ناقلات السياق بالتأكيد أداة مهمة وأساسية في طليعة عالم الحوسبة الحديث.