استنتاج كتابي: الفرق بين النسختين
| [نسخة منشورة] | [مراجعة غير مفحوصة] |
تم حذف المحتوى تمت إضافة المحتوى
ط بوت:إصلاح تحويلات القوالب |
وسوم: تحرير من المحمول تعديل في تطبيق الأجهزة المحمولة تعديل بتطبيق أندرويد |
||
سطر 1:
{{يتيمة|تاريخ=أبريل 2019}}
'''الاستنتاج الكتابي''' في [[معالجة اللغات الطبيعية|معالجة اللغات الطبعية]] هو تمرين بسيط في المنطق لبحث إمكان استنتاج جملة واحدة من جملة أخرى. يحاول برنامج يتولى الاستنتاج الكتابي تصنيف زوجين من الجمل المطلوبة ضمن إحدى الفئات الثلاث. تحدث الفئة الأولى، المسماة النتيجة الموجبة، عندما يمكنك استخدام الجملة الأولى لإثبات صحة الجملة الثانية. الفئة الثانية، النتيجة السالبة، هي معكوس الموجبة وتحدث عندما يمكن استخدام الجملة الأولى لنفي الجملة الثانية. وإذا لم يكن بين الجملتين أي علاقة فالنتيجة تسمى مجهولة
Textual entailment (TE) in natural language processing is a directional relation between text fragments. The relation holds whenever the truth of one text fragment follows from another text. In the TE framework, the entailing and entailed texts are termed text (t) and hypothesis (h), respectively. Textual entailment is not the same as pure logical entailment — it has a more relaxed definition: "t entails h" (t ⇒ h) if, typically, a human reading t would infer that h is most likely true. (Alternatively: t ⇒ h if and only if, typically, a human reading t would be justified in inferring the proposition expressed by h from the proposition expressed by t.) The relation is directional because even if "t entails h", the reverse "h entails t" is much less certain.
Determining whether this relationship holds is an informal task, one which sometimes overlaps with the formal tasks of formal semantics (satisfying a strict condition will usually imply satisfaction of a less strict conditioned); additionally, textual entailment partially subsumes word entailment.
<ref>{{استشهاد ويب
| مسار = https://mafiadoc.com/textual-entailment-for-modern-standard-arabic_59d8f4bb1723dd38ef0542d7.html
| عنوان = textual entailment for modern standard arabic
السطر 15 ⟵ 23:
| الأخير = Hewitt
| الأول = Steven
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20190416113041/https://www.oreilly.com/learning/textual-entailment-with-tensorflow | تاريخ أرشيف = 16 أبريل 2019 }}</ref>
== الأمثلة ==
| |||