شارك
الرئيسية
2 دقائق ما هو تعلم التوصيف المعرفي؟
عبارة عن مجال فرعي في الذكاء الاصطناعي، وهو عملية استخراج التوصيفات المعرفية تلقائياً من النص. يتم ذلك عادةً عن طريق استخراج مجموعة من المصطلحات من النص أولاً، ثم استخدام مجموعة من الاستدلال لتحديد المصطلحات ذات الصلة.
أهمية تعلم التوصيف المعرفي
بشكل عام، يعد تعلم التوصيف المعرفي أداة قيمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى فهم معنى النص. يمكن استخدامه أيضاً لتحسين أداء مهام الذكاء الاصطناعي الأخرى.
إضافةً إلى أن إحدى فوائد تعلم التوصيف المعرفي هي أنه يمكن أن يساعد الآلات على فهم معنى النص بشكل أفضل، وذلك لأنها يمكن أن توفر بنية لتمثيل المعرفة، ما قد يسهل على الآلات التفكير في المعلومات الموجودة في النص.
يمكن أيضاً استخدام تعلم علم التوصيف المعرفي لتحسين أداء مهام الذكاء الاصطناعي الأخرى، مثل استرجاع المعلومات والإجابة عن الأسئلة والمحادثة.
خطوات تعلم التوصيف المعرفي
تقسم خطوات تعلم التوصيف المعرفي إلى عدة خطوات بسيطة وهي:
- جمع النصوص: يجب تحديد مجموعة من النصوص وجمعها ومعالجتها.
- استخراج الكلمات الرئيسية: يجب إزالة كلمات التوقف والضوضاء الأخرى وتحديد مجموعة فرعية من المفردات الأساسية في النص.
- استخراج العلاقات: يجب تحديد المترادفات والمتضادات والجذور اللغوية إضافة إلى علاقة الكلمة باختصارها.
- تسمية العلاقات: يجب تسمية العلاقات بين الكلمات حتى تستخدم في مكانها الصحيح.
- التسلسل الهرمي: أي تقسيم النص إلى فئات تتفرع منها فئات فرعية مثل الجذور والأفعال والمصادر.
مزايا تعلم التوصيف المعرفي
من مزايا تعلم التوصيف المعرفي ما يلي:
- يعد تعلم التوصيف المعرفي عملية لاستخراج المعلومات المنظمة تلقائياً من مصادر البيانات غير المهيكلة أو شبه المهيكلة، إذ يهتم بتطوير نماذج التعلم الآلي اللازمة للحواسيب لتكون قادرة على فهم معنى البيانات.
- يساعد الحواسيب وأجهزة إنترنت الأشياء على فهم العالم من حولها بشكل أفضل. وذلك لأنها توفر طريقة لتمثيل المعرفة بطريقة مشابهة لكيفية قيام البشر بذلك. ما يؤدي في النهاية إلى اتخاذ قرارات أفضل.
- يساعد في تحسين دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي، وذلك لأنها توفر طريقة تساعد في تقليل الأخطاء.
- يساعد في تحسين كفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي، وذلك لأنها توفر طريقة لإعادة استخدام المعرفة، والتي يمكن أن تساعد في توفير الوقت والموارد.
تحديات تعلم التوصيف المعرفي
إلى جانب المزايا العديدة إليك بعض التحديات التي تؤخذ بعين الاعتبار:
- نقص المعلومات الدقيقة: أحد التحديات الرئيسية لتعلم التوصيف المعرفي الدقيق. فلكي تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي بدقة يجب أن تكون قادرة على توفير المعلومات الكافية للتوصيف المعرفي الذي يمثل هذا المجال بدقة.
- صعوبة التحقق من الدقة: غالباً ما يكون من الصعب الحصول على معلومات دقيقة وكاملة حول المجال. مثلاً، عند التعرف على مجال جديد، قد لا يتمكن المتعلم من الوصول إلى جميع البيانات ذات الصلة. إضافةً إلى أن البيانات المتاحة قد تكون غير كاملة وغير دقيقة. نتيجة لذلك، قد يكون من الصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي تعلم التوصيفات الدقيقة.
- التعقيد: يمكن أن تكون التوصيفات المعرفية معقدة للغاية. يمكن أن تحتوي على العديد من المفاهيم والعلاقات المختلفة، وقد يكون من الصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي تعلم كل هذه المفاهيم والعلاقات.
- التغير المتسارع: غالباً ما تتغير التوصيفات المعرفية بمرور الوقت، حيث تتم إضافة أو إزالة المفاهيم والعلاقات الجديدة بينها. نتيجة لذلك، قد يكون من الصعب على أنظمة الذكاء الاصطناعي مواكبة التغييرات بشكل دائم.