نشأة ناقلات السياق
نشأ مفهوم ناقلات السياق، الذي يشار إليه غالبًا بتضمين الكلمات، من مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية.
تم وضع أسس نواقل السياق في أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات من القرن العشرين مع تطور نماذج لغة الشبكة العصبية. ومع ذلك، لم يكن الأمر كذلك حتى عام 2013، مع تقديم خوارزمية Word2Vec من قبل الباحثين في Google، حيث بدأ هذا المفهوم بالفعل. قدم Word2Vec طريقة فعالة وفعالة لإنشاء متجهات سياقية عالية الجودة تلتقط العديد من الأنماط اللغوية. منذ ذلك الحين، تم تطوير نماذج ناقلات السياق الأكثر تقدمًا، مثل GloVe وFastText، وأصبح استخدام ناقلات السياق معيارًا في أنظمة البرمجة اللغوية العصبية الحديثة.
فك رموز ناقلات السياق
ناقلات السياق هي نوع من تمثيل الكلمات الذي يسمح للكلمات ذات المعنى المماثل أن يكون لها تمثيل مماثل. إنها تمثيل موزع للنص الذي ربما يكون أحد الإنجازات الرئيسية للأداء المذهل لأساليب التعلم العميق في حل مشكلات البرمجة اللغوية العصبية الصعبة.
تلتقط هذه المتجهات السياق من المستندات النصية التي تظهر فيها الكلمات. يتم تمثيل كل كلمة بواسطة متجه في مساحة عالية الأبعاد (غالبًا عدة مئات من الأبعاد) بحيث يلتقط المتجه العلاقات الدلالية بين الكلمات. الكلمات المتشابهة لغويًا تكون قريبة من بعضها البعض في هذا الفضاء، في حين أن الكلمات المتباينة تكون متباعدة.
تحت غطاء محرك السيارة من ناقلات السياق
تعمل ناقلات السياق من خلال تدريب نموذج شبكة عصبية سطحية على مهمة البرمجة اللغوية العصبية "الزائفة"، حيث يكون الهدف الحقيقي هو معرفة أوزان الطبقة المخفية. هذه الأوزان هي ناقلات الكلمات التي نسعى إليها.
في Word2Vec، على سبيل المثال، يمكن للمرء تدريب النموذج على التنبؤ بكلمة معينة في ضوء السياق المحيط بها (حقيبة الكلمات المستمرة، أو CBOW) أو التنبؤ بالكلمات المحيطة في ضوء الكلمة المستهدفة (Skip-gram). بعد التدريب على مليارات الكلمات، يمكن استخدام الأوزان الموجودة في الشبكة العصبية كمتجهات للكلمات.
الميزات الرئيسية لنواقل السياق
- التشابه الدلالي: تلتقط نواقل السياق التشابه الدلالي بين الكلمات والعبارات بشكل فعال. يتم تمثيل الكلمات المتقاربة في المعنى بواسطة المتجهات القريبة في مساحة المتجهات.
- العلاقات الدلالية الدقيقة: يمكن أن تلتقط نواقل السياق علاقات دلالية أكثر دقة، مثل علاقات القياس (على سبيل المثال، "الملك" هو "الملكة" كما هو "الرجل" هو "المرأة").
- تخفيض الأبعاد: أنها تسمح بتقليل الأبعاد بشكل كبير (أي تمثيل الكلمات بأبعاد أقل) مع الحفاظ على الكثير من المعلومات اللغوية ذات الصلة.
أنواع ناقلات السياق
هناك عدة أنواع من متجهات السياق، وأكثرها شيوعًا:
- Word2Vec: تم تطويره بواسطة Google، ويتضمن ذلك نماذج CBOW وSkip-gram. يمكن لناقلات Word2Vec التقاط المعاني الدلالية والنحوية.
- GloVe (المتجهات العالمية لتمثيل الكلمات): تم تطويره بواسطة جامعة ستانفورد، يقوم GloVe ببناء مصفوفة حدوث واضحة لسياق الكلمة، ثم يقوم بتحليلها للحصول على متجهات الكلمة.
- نص سريع: تم تطويره بواسطة Facebook، ويعمل هذا على توسيع Word2Vec من خلال النظر في معلومات الكلمات الفرعية، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص للغات الغنية شكليًا أو التعامل مع الكلمات التي لا تحتوي على مفردات.
| نموذج | CBOW | تخطي جرام | معلومات الكلمة الفرعية |
|---|---|---|---|
| Word2Vec | نعم | نعم | لا |
| قفاز | نعم | لا | لا |
| نص سريع | نعم | نعم | نعم |
التطبيقات والتحديات والحلول لمتجهات السياق
تجد متجهات السياق تطبيقات في العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية، بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، تحليل المشاعر وتصنيف النص والتعرف على الكيانات المسماة والترجمة الآلية. فهي تساعد في التقاط السياق وأوجه التشابه الدلالية، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم اللغة الطبيعية.
ومع ذلك، فإن ناقلات السياق لا تخلو من التحديات. إحدى المشكلات هي التعامل مع الكلمات خارج المفردات. لا توفر بعض نماذج متجهات السياق، مثل Word2Vec وGloVe، متجهات للكلمات خارج المفردات. يعالج FastText هذا من خلال النظر في معلومات الكلمات الفرعية.
بالإضافة إلى ذلك، تتطلب ناقلات السياق موارد حسابية كبيرة للتدريب على مجموعات كبيرة من النصوص. غالبًا ما يتم استخدام نواقل السياق المدربة مسبقًا للتحايل على هذا الأمر، والتي يمكن ضبطها بدقة على المهمة المحددة المطروحة إذا لزم الأمر.
مقارنات مع مصطلحات مماثلة
| شرط | وصف | مقارنة ناقلات السياق |
|---|---|---|
| ترميز واحد ساخن | يمثل كل كلمة كمتجه ثنائي في المفردات. | نواقل السياق كثيفة وتلتقط العلاقات الدلالية. |
| ناقلات قوة العمل-جيش الدفاع الإسرائيلي | يمثل الكلمات بناءً على تكرار المستند وتكرار المستند العكسي. | تلتقط نواقل السياق العلاقات الدلالية، وليس التردد فقط. |
| نماذج اللغة المدربة مسبقا | نماذج تم تدريبها على مجموعة نصية كبيرة وضبطها لمهام محددة. أمثلة: بيرت، جي بي تي. | تستخدم هذه النماذج ناقلات السياق كجزء من بنيتها. |
وجهات نظر مستقبلية حول ناقلات السياق
من المرجح أن يكون مستقبل ناقلات السياق متشابكًا بشكل وثيق مع تطور البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي. مع التطورات الحديثة في النماذج القائمة على المحولات مثل BERT وGPT، يتم الآن إنشاء نواقل السياق ديناميكيًا استنادًا إلى سياق الجملة بالكامل، وليس فقط السياق المحلي. يمكننا أن نتوقع المزيد من التحسين لهذه الأساليب، وربما مزج ناقلات السياق الثابتة والديناميكية لفهم لغة أكثر قوة ودقة.
ناقلات السياق والخوادم الوكيلة
على الرغم من أن ناقلات السياق والخوادم الوكيلة تبدو متباينة، إلا أنها يمكن أن تتقاطع بالفعل. في مجال استخراج البيانات من الويب، على سبيل المثال، تسمح الخوادم الوكيلة بجمع بيانات أكثر كفاءة ومجهولة. ويمكن بعد ذلك استخدام البيانات النصية المجمعة لتدريب نماذج ناقلات السياق. وبالتالي، يمكن للخوادم الوكيلة أن تدعم بشكل غير مباشر إنشاء واستخدام ناقلات السياق من خلال تسهيل تجميع مجموعات كبيرة من النصوص.
