قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
قاعدة معرفية منظمة
مجموعة من البيانات المنظمة وفق مخطط محدد مسبقًا (مثل: رسوم بيانية معرفية، قواعد بيانات علائقية) تُستخدم لتخزين واسترجاع المعلومات الواقعية لنظام الإجابة على الأسئلة.
استخراج الكيانات المسماة (NER)
عملية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تحدد وتصنف المعلومات الرئيسية (أسماء الأشخاص، المنظمات، الأدوية، إلخ) في نص غير منظم لتغذية قاعدة المعرفة.
توليد الأسئلة الاصطناعية
تقنية لزيادة البيانات حيث يتم إنشاء الأسئلة وإجاباتها تلقائيًا من المستندات الموجودة لتدريب نماذج الإجابة على الأسئلة بكمية قليلة من البيانات الحقيقية.
الاستدلال على الرسم البياني المعرفي
قدرة نظام الإجابة على الأسئلة على استنتاج معلومات جديدة من خلال تصفح ودمج العلاقات (الحواف) بين الكيانات (العقد) في الرسم البياني المعرفي.
إعادة صياغة الاستعلام
عملية تحويل سؤال المستخدم، الذي غالبًا ما يكون غامضًا أو سيئ الصياغة، إلى استعلام محسن للبحث عن المعلومات أو استجواب قاعدة المعرفة.
التحقق من الحقائق (Fact Checking)
آلية تتحقق من اتساق ودقة الإجابة المولدة عن طريق مقارنتها بمصادر موثوقة في المجال، وهي حاسمة للتطبيقات عالية المخاطر مثل الطب أو التمويل.
نموذج لغوي متخصص (Domain-Specific LM)
نموذج لغوي مدرب مسبقًا أو مضبوط بدقة على مجموعة نصوص خاصة بمجال معين (مثل: المقالات الطبية، الفقه)، مما يسمح له بفهم وتوليد المصطلحات التقنية بدقة أكبر.
نظام إجابة على الأسئلة هجين
بنية تجمع بين عدة مقاربات (مثل: الاستخراج القائم على القواعد، البحث الدلالي، النماذج العصبية) للاستفادة من نقاط قوتها وتحسين متانة ودقة الإجابات.
قابلية تفسير الإجابات
قدرة نظام الإجابة على تقديم ليس فقط إجابة، بل أيضاً الأدلة أو المصادر أو المنطق الذي أدى إلى هذه الإجابة، وهو أمر ضروري لثقة المستخدم.
الفهرسة الدلالية
تقنية تنظم المستندات بناءً على معناها وسياقها (غالباً عبر التضمينات)، بدلاً من الكلمات المفتاحية، للسماح ببحث أكثر صلة.
مسار معالجة المعلومات
تسلسل منظم من الخطوات (مثل: الاستيعاب، التنظيف، التعرف على الكيانات المسماة، الفهرسة) يحول البيانات الخام إلى قاعدة معرفية منظمة وقابلة للاستعلام لنظام الإجابة.
الضبط الدقيق على بيانات الأسئلة والأجوبة
عملية تكييف نموذج لغوي مدرب مسبقاً باستخدام مجموعة بيانات من أزواج الأسئلة والأجوبة الخاصة بمجال معين لتحسين أدائه في مهمة الإجابة على الأسئلة.
اكتشاف نية السؤال
تصنيف نوع المعلومات التي يبحث عنها المستخدم (مثل: تعريف، مقارنة، قائمة، سبب ونتيجة) لتوجيه استراتيجية البحث وتوليد الإجابة الأنسب.