- Parade
رژه رفتن، رژه
معنی Parade - جستجوی لغت در جدول جو
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
مقدمه مفهومی
عبارت (Phrase) در پردازش زبان طبیعی به دنباله ای از کلمات اشاره دارد که با هم یک واحد معنایی تشکیل می دهند. این مفهوم در جستجوی اطلاعات، ترجمه ماشینی و سیستم های گفتار به متن اهمیت ویژه ای دارد.
کاربرد در فناوری اطلاعات
1. در موتورهای جستجو: جستجوی عبارتی دقیق
2. در پردازش زبان طبیعی: استخراج عبارات کلیدی
3. در بانک های اطلاعاتی: جستجوی متنی پیشرفته
4. در امنیت: تشخیص عبارات حساس
مثال های واقعی
- جستجوی ’’توسعه نرم افزار چابک’’ در گوگل
- استخراج عبارات اسمی از متون
- تشخیص عبارت های توهین آمیز در شبکه های اجتماعی
نقش در توسعه نرم افزار
تکنیک های پردازش عبارت:
- نشانه گذاری (Tokenization)
- برچسب گذاری اجزای گفتار (POS Tagging)
- استخراج عبارت های اسمی (Noun Phrase Extraction)
- مدل های زبانی n-gram
تاریخچه
تکامل پردازش عبارت:
- 1950: اولین سیستم های ترجمه ماشینی
- 1980: مدل های آماری زبان
- 2000: مدل های عصبی عمیق برای پردازش زبان
تفاوت با مفاهیم مشابه
- با ’’Keyword’’ که فقط به کلمات کلیدی اشاره دارد
- با ’’Sentence’’ که یک عبارت کامل است
پیاده سازی فنی
- در Python: کتابخانه های NLTK و spaCy
- در Elasticsearch: جستجوی عبارت با علامت نقل قول
- در SQL: عملگر LIKE برای تطبیق الگو
چالش ها
- تشخیص مرزهای عبارات در زبان های مختلف
- پردازش عبارات چندمعنایی
- مقیاس پذیری در پردازش حجم زیاد داده
نتیجه گیری
پردازش هوشمند عبارات، پایه ای اساسی برای سیستم های پیشرفته درک زبان طبیعی است.
عبارت (Phrase) در پردازش زبان طبیعی به دنباله ای از کلمات اشاره دارد که با هم یک واحد معنایی تشکیل می دهند. این مفهوم در جستجوی اطلاعات، ترجمه ماشینی و سیستم های گفتار به متن اهمیت ویژه ای دارد.
کاربرد در فناوری اطلاعات
1. در موتورهای جستجو: جستجوی عبارتی دقیق
2. در پردازش زبان طبیعی: استخراج عبارات کلیدی
3. در بانک های اطلاعاتی: جستجوی متنی پیشرفته
4. در امنیت: تشخیص عبارات حساس
مثال های واقعی
- جستجوی ’’توسعه نرم افزار چابک’’ در گوگل
- استخراج عبارات اسمی از متون
- تشخیص عبارت های توهین آمیز در شبکه های اجتماعی
نقش در توسعه نرم افزار
تکنیک های پردازش عبارت:
- نشانه گذاری (Tokenization)
- برچسب گذاری اجزای گفتار (POS Tagging)
- استخراج عبارت های اسمی (Noun Phrase Extraction)
- مدل های زبانی n-gram
تاریخچه
تکامل پردازش عبارت:
- 1950: اولین سیستم های ترجمه ماشینی
- 1980: مدل های آماری زبان
- 2000: مدل های عصبی عمیق برای پردازش زبان
تفاوت با مفاهیم مشابه
- با ’’Keyword’’ که فقط به کلمات کلیدی اشاره دارد
- با ’’Sentence’’ که یک عبارت کامل است
پیاده سازی فنی
- در Python: کتابخانه های NLTK و spaCy
- در Elasticsearch: جستجوی عبارت با علامت نقل قول
- در SQL: عملگر LIKE برای تطبیق الگو
چالش ها
- تشخیص مرزهای عبارات در زبان های مختلف
- پردازش عبارات چندمعنایی
- مقیاس پذیری در پردازش حجم زیاد داده
نتیجه گیری
پردازش هوشمند عبارات، پایه ای اساسی برای سیستم های پیشرفته درک زبان طبیعی است.
مقدمه مفهومی
تجزیه کردن (Parse) به فرآیند تحلیل ساختاری یک دنباله از نمادها (معمولاً متن یا کد) بر اساس قواعد دستوری مشخص اطلاق می شود. این فرآیند پایه ای برای بسیاری از سیستم های پردازش زبان های طبیعی و مترجم های برنامه نویسی است.
کاربرد در فناوری اطلاعات
1. در کامپایلرها: تجزیه کد منبع
2. در پردازش زبان طبیعی: تحلیل جملات
3. در مرورگرهای وب: تجزیه HTML/CSS
4. در سیستم های پایگاه داده: پردازش کوئری ها
مثال های واقعی
- تجزیه کد پایتون توسط مفسر
- تحلیل JSON در APIهای وب
- پردازش دستورات SQL توسط سرور پایگاه داده
نقش در توسعه نرم افزار
الگوریتم های تجزیه:
- تجزیه از بالا به پایین (Top-down)
- تجزیه از پایین به بالا (Bottom-up)
- تجزیه بازگشتی (Recursive Descent)
تاریخچه
تکامل تجزیه در علوم کامپیوتر:
- 1950: اولین الگوریتم های تجزیه
- 1960: توسعه نظریه رسمی تجزیه
- 1980: ابزارهای تولید خودکار تجزیه گر
تفاوت با مفاهیم مشابه
- با ’’Lex’’ که تحلیل لغوی انجام می دهد
- با ’’Compile’’ که شامل مراحل بیشتری است
پیاده سازی فنی
- در Python: ماژول ast برای تجزیه کد
- در JavaScript: JSON.parse()
- در Java: کتابخانه ANTLR
چالش ها
- مدیریت خطاهای نحوی
- کارایی در پردازش فایل های بزرگ
- پشتیبانی از گرامرهای پیچیده
نتیجه گیری
تجزیه صحیح داده ها اولین گام اساسی در بسیاری از سیستم های پردازش اطلاعات است.
تجزیه کردن (Parse) به فرآیند تحلیل ساختاری یک دنباله از نمادها (معمولاً متن یا کد) بر اساس قواعد دستوری مشخص اطلاق می شود. این فرآیند پایه ای برای بسیاری از سیستم های پردازش زبان های طبیعی و مترجم های برنامه نویسی است.
کاربرد در فناوری اطلاعات
1. در کامپایلرها: تجزیه کد منبع
2. در پردازش زبان طبیعی: تحلیل جملات
3. در مرورگرهای وب: تجزیه HTML/CSS
4. در سیستم های پایگاه داده: پردازش کوئری ها
مثال های واقعی
- تجزیه کد پایتون توسط مفسر
- تحلیل JSON در APIهای وب
- پردازش دستورات SQL توسط سرور پایگاه داده
نقش در توسعه نرم افزار
الگوریتم های تجزیه:
- تجزیه از بالا به پایین (Top-down)
- تجزیه از پایین به بالا (Bottom-up)
- تجزیه بازگشتی (Recursive Descent)
تاریخچه
تکامل تجزیه در علوم کامپیوتر:
- 1950: اولین الگوریتم های تجزیه
- 1960: توسعه نظریه رسمی تجزیه
- 1980: ابزارهای تولید خودکار تجزیه گر
تفاوت با مفاهیم مشابه
- با ’’Lex’’ که تحلیل لغوی انجام می دهد
- با ’’Compile’’ که شامل مراحل بیشتری است
پیاده سازی فنی
- در Python: ماژول ast برای تجزیه کد
- در JavaScript: JSON.parse()
- در Java: کتابخانه ANTLR
چالش ها
- مدیریت خطاهای نحوی
- کارایی در پردازش فایل های بزرگ
- پشتیبانی از گرامرهای پیچیده
نتیجه گیری
تجزیه صحیح داده ها اولین گام اساسی در بسیاری از سیستم های پردازش اطلاعات است.
ارزیابی کردن، درجه
اراده، خوٰاهد شد
شخم زدن
تبادل کردن، تجارت
افتخار کردن، غرور
نظارت بر نگهداری، نگهبان
شکوه و شکایت، فحش دادن
راست، مستقیم
طنز تقلیدی، تقلید
شکوه و شکایت، نطق غرّا
تقلید طنز کردن، تقلید، طنز تقلیدی
فرسوده، خراب کردن، ویران، ویرانی، خراب
نفوذ کردن، فراگیر شدن
عبارت گفتن، عبارت
گرفتار، سرگردان
بریدن، پاره