التحليل الدلالي (التعلم الآلي)
 | تحتاج هذه المقالة إلى مصادر إضافية للتحقق . ( يناير 2021 ) |
| الدلالات | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
||||||||
|
Semantics of programming languages | ||||||||
|
||||||||
في التعلم الآلي ، التحليل الدلالي لمجموعة من النصوص هو مهمة بناء هياكل تقرب المفاهيم من مجموعة كبيرة من المستندات. ولا يتضمن هذا عمومًا فهمًا دلاليًا مسبقًا للمستندات. يمكن للغة الميتا القائمة على المنطق المسند تحليل كلام البشر. [1] : 93- استراتيجية أخرى لفهم دلالات النص هي التأريض الرمزي . إذا تم تأريض اللغة، فهذا يعادل التعرف على معنى يمكن قراءته بواسطة الآلة. بالنسبة للمجال المحدود للتحليل المكاني، تم عرض نظام فهم اللغة القائم على الكمبيوتر. [2] : 123
التحليل الدلالي الكامن (يُطلق عليه أحيانًا الفهرسة الدلالية الكامنة) هو فئة من التقنيات حيث يتم تمثيل المستندات كمتجهات في مساحة المصطلحات. ومن الأمثلة البارزة على ذلك PLSI .
يتضمن التخصيص الكامن لديريتشليت إسناد مصطلحات المستند إلى الموضوعات.
تعمل نماذج n-grams و Markov المخفية من خلال تمثيل تيار المصطلحات كسلسلة ماركوف حيث يتم اشتقاق كل مصطلح من المصطلحات القليلة التي تسبقه.
انظر أيضا
- التحليل الدلالي الصريح
- استخراج المعلومات
- التشابه الدلالي
- التحليل الدلالي العشوائي – نهج لمعالجة اللغة في علوم الكمبيوتر
- التعلم الأنطولوجيا
مراجع
 | هذه المقالة في علوم الكمبيوتر هي عبارة عن جزء صغير . يمكنك مساعدة ويكيبيديا من خلال توسيعها. |
