الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: لغة البرمجة
-
كوانتايل-فورست: حزمة بايثون لغابات الانحدار الكمي
2024 | المؤلف: R. A. Johnson | المجلة: The Journal of Open Source Software | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)غابات الانحدار الكمي (QRF) هي طريقة تجميع قائمة على الأشجار وغير معلمية مصممة لتقدير الكميات الشرطية، كما قدمها مينهاوزن (2006). هذه الطريقة توسع خوارزمية الغابات العشوائية، التي اقترحها بريمان (2001)، والتي اكتسبت زخمًا كبيرًا كتقنية تعلم آلي متعددة الاستخدامات (أثي وآخرون، 2019؛ بياو وسكورن، 2016؛ هينجل وآخرون، 2018؛ واجير وأثي، 2018). على عكس الغابات العشوائية…
-
محو الأمية الخوارزمية: تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لمكتبي البيانات
2024 | المؤلف: Alexandre Ribas Semeler وآخرون | المجلة: ICST Transactions on Scalable Information Systems | المجال: نظم المعلومات والإدارة (Information Systems and Management)يتناول قسم ورقة البحث دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في خدمات المكتبات الأكاديمية، مع التركيز بشكل خاص على دور OpenAI Codex في مساعدة أمناء البيانات. تهدف الدراسة إلى استكشاف كيفية تسهيل الذكاء الاصطناعي لتوليد نصوص برمجية بلغة بايثون لمهام استخراج البيانات، مع معالجة التحديات التي تطرحها البيانات الضخمة. من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن…
-
الترجمة خطوة بخطوة: تفكيك عملية الترجمة لتحسين جودة الترجمة للنصوص الطويلة
2024 | المؤلف: Eleftheria Briakou وآخرون | المجلة: Proceedings of the Ninth Conference on Machine Translation | المجال: اللغة واللسانيات (Language and Linguistics)تقدم هذه الورقة نهجًا جديدًا خطوة بخطوة لترجمة النصوص الطويلة، مستفيدة من رؤى دراسات الترجمة. يجادل المؤلفون ضد اعتبار الترجمة الآلية مهمة واحدة، وبدلاً من ذلك يدعون إلى إطار عمل يتضمن تفاعلات متعددة الأدوار مع نماذج اللغة. يتضمن هذا الإطار مراحل البحث قبل الترجمة، والصياغة، والتنقيح، والتدقيق اللغوي، والتي تعزز مجتمعة جودة الترجمة. تشير التقييمات…
-
DTS-SQL: نص إلى SQL مفكك باستخدام نماذج لغة كبيرة صغيرة
2024 | المؤلف: Mohammadreza Pourreza وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024 | المجال: نظم المعلومات والإدارة (Information Systems and Management)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المرتبطة بمهمة تحويل النص إلى SQL، وخاصة الاعتماد على نماذج اللغة الكبيرة المملوكة (LLMs) التي تثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات. يقترحون نهجًا جديدًا للتدريب الدقيق على مرحلتين يبسط المهمة من خلال تقسيمها إلى مكونين أكثر قابلية للإدارة. تم تقييم هذه الطريقة عبر ثلاثة مجموعات بيانات كبيرة عبر مجالات مختلفة…
