باختصار
الـ Named Entity Recognition (NER) (التعرف على الكيانات المسماة) — مهمة في معالجة اللغة إن النموذج يحدد ويصنّف الأسماء المهمة في النص، زي أسماء الأشخاص والأماكن والمنظمات والتواريخ.
بالتفصيل
تخيّل إنك بتعلّم روبوت يتكلم عربي وإنجليزي وصيني — ده بالظبط اللي بتعمله النماذج اللغوية.
معالجة اللغة الطبيعية من أقدم وأهم مجالات الذكاء الاصطناعي — والـ Named Entity Recognition تقنية أساسية فيه. مع ظهور النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs), المجال ده اتطور بشكل غير مسبوق. دلوقتي الآلات بتفهم السياق والنية والمشاعر ورا الكلام — مش بس الكلمات الحرفية.
مثال عملي
لما Google Translate بيترجملك مقال كامل من الإنجليزي للعربي في ثانية، أو لما ChatGPT بيفهم سؤالك ويرد بشكل منطقي — ورا الكواليس فيه تقنيات معالجة لغة زي الـ Named Entity Recognition بتشتغل. من غير التقنيات دي، الآلات ما كانتش هتقدر تتعامل مع اللغة البشرية المعقّدة.
مصطلحات مرتبطة
- نموذج لغوي كبير (Large Language Model (LLM))
- المحوّل (ترانسفورمر) (Transformer)
- المحوّل التوليدي المدرّب مسبقًا (GPT (Generative Pre-trained Transformer))
- رمز (توكن) (Token)
- نافذة السياق (Context Window)
قرمصيص للأخبار أخبار الذكاء الاصطناعي بالعربي