- Sentence
محکوم کردن، جمله
معنی Sentence - جستجوی لغت در جدول جو
- Sentence
مقدمه مفهومی درباره واژه
جمله (Sentence) در پردازش زبان طبیعی (NLP) به واحد معناداری از زبان اشاره دارد که از نظر نحوی کامل و مستقل است. در سیستم های پردازش متن، جمله به عنوان سطح میانی بین کلمات و مستندات عمل می کند و نقش کلیدی در وظایفی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن و تحلیل احساسات ایفا می کند. درک ساختار جملات و روابط بین اجزای آن یکی از چالش های اصلی در توسعه سیستم های فهم زبان طبیعی است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در ترجمه ماشینی، جملات واحد اصلی ترجمه هستند. در خلاصه سازی متن، انتخاب جملات کلیدی اهمیت دارد. در تحلیل احساسات، توزیع احساس در سطح جمله بررسی می شود. در سیستم های پرسش و پاسخ، درک معنای جمله کاربر ضروری است. در تولید زبان طبیعی، ساخت جملات صحیح از نظر نحوی و معنایی چالش اصلی است. در موتورهای جستجو، تحلیل جملات به بهبود نتایج کمک می کند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در مترجم گوگل: ترجمه جملات بین زبان های مختلف
در دستیارهای صوتی: درک جملات دستوری کاربر
در سیستم های خلاصه ساز: استخراج جملات کلیدی از متن
در چت بات ها: تولید پاسخ های جمله ای مناسب
در ویرایشگرهای متن: بررسی صحت دستوری جملات
در تحلیل متون حقوقی: استخراج مفاهیم از جملات پیچیده
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های NLP، پردازش جملات معمولاً در لایه میانی بین پردازش کلمات و تحلیل سند قرار دارد. در سیستم های بزرگ مقیاس، تقسیم متن به جملات (Sentence Segmentation) اولین مرحله پردازش است. در مدل های زبانی مدرن مانند BERT، جملات به عنوان ورودی مدل استفاده می شوند. در سیستم های تولید زبان، ساختار جملات بر اساس قواعد زبان و یادگیری از داده ها شکل می گیرد. در پایگاه داده های معنایی، روابط بین جملات مختلف تحلیل می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
تحلیل جملات در زبانشناسی محاسباتی به دهه 1950 بازمی گردد. در دهه 1980، دستورهای نحوی برای تحلیل جملات توسعه یافتند. با ظهور مدل های آماری در دهه 1990، پردازش جملات به سمت روش های داده محور حرکت کرد. در دهه 2010، مدل های عصبی عمیق تحولی در درک جملات ایجاد کردند. امروزه با مدل های زبانی بزرگ مانند GPT-3، تولید جملات طبیعی به سطح بی سابقه ای رسیده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
جمله نباید با ’’عبارت’’ (Phrase) که واحد کوچکتری است و ممکن است کامل نباشد اشتباه گرفته شود. همچنین با ’’پاراگراف’’ (Paragraph) که مجموعه ای از جملات مرتبط است تفاوت دارد. ’’گفتار’’ (Utterance) نیز مفهوم نزدیکی دارد اما بیشتر در زمینه گفتارمحور استفاده می شود.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در پایتون: کتابخانه NLTK با تابع sent_tokenize برای تقسیم متن به جملات
در جاوا: کتابخانه OpenNLP با ابزار Sentence Detector
در R: بسته tokenizers برای تقسیم متن به جملات
در JavaScript: کتابخانه natural با قابلیت تشخیص جملات
در C++: کتابخانه ICU با کلاس BreakIterator برای تشخیص مرز جملات
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که تقسیم متن به جملات کار ساده ای است، در حالی که ابهام های زیادی در تشخیص مرز جملات وجود دارد. چالش اصلی در پردازش جملات، درک روابط پیچیده بین اجزای جمله و حل ابهام های معنایی است. در زبان های مختلف، قواعد تشخیص جملات ممکن است تفاوت های اساسی داشته باشند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
جمله واحد اساسی تحلیل در پردازش زبان طبیعی است. در آموزش این مفهوم، تاکید بر تفاوت بین تحلیل نحوی و معنایی جملات مهم است. برای پروژه های NLP، انتخاب ابزارهای مناسب برای پردازش جملات بر اساس زبان و دامنه کاربرد توصیه می شود. درک عمیق ساختار جملات به توسعه سیستم های زبانی هوشمندتر کمک می کند.
جمله (Sentence) در پردازش زبان طبیعی (NLP) به واحد معناداری از زبان اشاره دارد که از نظر نحوی کامل و مستقل است. در سیستم های پردازش متن، جمله به عنوان سطح میانی بین کلمات و مستندات عمل می کند و نقش کلیدی در وظایفی مانند ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن و تحلیل احساسات ایفا می کند. درک ساختار جملات و روابط بین اجزای آن یکی از چالش های اصلی در توسعه سیستم های فهم زبان طبیعی است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در ترجمه ماشینی، جملات واحد اصلی ترجمه هستند. در خلاصه سازی متن، انتخاب جملات کلیدی اهمیت دارد. در تحلیل احساسات، توزیع احساس در سطح جمله بررسی می شود. در سیستم های پرسش و پاسخ، درک معنای جمله کاربر ضروری است. در تولید زبان طبیعی، ساخت جملات صحیح از نظر نحوی و معنایی چالش اصلی است. در موتورهای جستجو، تحلیل جملات به بهبود نتایج کمک می کند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در مترجم گوگل: ترجمه جملات بین زبان های مختلف
در دستیارهای صوتی: درک جملات دستوری کاربر
در سیستم های خلاصه ساز: استخراج جملات کلیدی از متن
در چت بات ها: تولید پاسخ های جمله ای مناسب
در ویرایشگرهای متن: بررسی صحت دستوری جملات
در تحلیل متون حقوقی: استخراج مفاهیم از جملات پیچیده
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های NLP، پردازش جملات معمولاً در لایه میانی بین پردازش کلمات و تحلیل سند قرار دارد. در سیستم های بزرگ مقیاس، تقسیم متن به جملات (Sentence Segmentation) اولین مرحله پردازش است. در مدل های زبانی مدرن مانند BERT، جملات به عنوان ورودی مدل استفاده می شوند. در سیستم های تولید زبان، ساختار جملات بر اساس قواعد زبان و یادگیری از داده ها شکل می گیرد. در پایگاه داده های معنایی، روابط بین جملات مختلف تحلیل می شود.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
تحلیل جملات در زبانشناسی محاسباتی به دهه 1950 بازمی گردد. در دهه 1980، دستورهای نحوی برای تحلیل جملات توسعه یافتند. با ظهور مدل های آماری در دهه 1990، پردازش جملات به سمت روش های داده محور حرکت کرد. در دهه 2010، مدل های عصبی عمیق تحولی در درک جملات ایجاد کردند. امروزه با مدل های زبانی بزرگ مانند GPT-3، تولید جملات طبیعی به سطح بی سابقه ای رسیده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
جمله نباید با ’’عبارت’’ (Phrase) که واحد کوچکتری است و ممکن است کامل نباشد اشتباه گرفته شود. همچنین با ’’پاراگراف’’ (Paragraph) که مجموعه ای از جملات مرتبط است تفاوت دارد. ’’گفتار’’ (Utterance) نیز مفهوم نزدیکی دارد اما بیشتر در زمینه گفتارمحور استفاده می شود.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در پایتون: کتابخانه NLTK با تابع sent_tokenize برای تقسیم متن به جملات
در جاوا: کتابخانه OpenNLP با ابزار Sentence Detector
در R: بسته tokenizers برای تقسیم متن به جملات
در JavaScript: کتابخانه natural با قابلیت تشخیص جملات
در C++: کتابخانه ICU با کلاس BreakIterator برای تشخیص مرز جملات
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که تقسیم متن به جملات کار ساده ای است، در حالی که ابهام های زیادی در تشخیص مرز جملات وجود دارد. چالش اصلی در پردازش جملات، درک روابط پیچیده بین اجزای جمله و حل ابهام های معنایی است. در زبان های مختلف، قواعد تشخیص جملات ممکن است تفاوت های اساسی داشته باشند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
جمله واحد اساسی تحلیل در پردازش زبان طبیعی است. در آموزش این مفهوم، تاکید بر تفاوت بین تحلیل نحوی و معنایی جملات مهم است. برای پروژه های NLP، انتخاب ابزارهای مناسب برای پردازش جملات بر اساس زبان و دامنه کاربرد توصیه می شود. درک عمیق ساختار جملات به توسعه سیستم های زبانی هوشمندتر کمک می کند.
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
سکانس (Sequence) در زبان سینما و فیلم سازی به ترتیب متوالی از صحنه ها گفته می شود که یک واحد معنایی و جداپذیر از داستان فیلم را شکل می دهند. هر سکانس می تواند شامل چندین صحنه باشد که به طور زمانی مرتبط با یکدیگر هستند و در کنار یکدیگر برای نمایش یک جزء از داستان یا توسعه شخصیت ها استفاده می شوند.
معمولاً یک سکانس به صورت یک پیوستگی زمانی از صحنه ها نمایش داده می شود که در کنار یکدیگر برای ارایه یک بخش از داستان یا توسعه شخصیت ها هستند.
مجموعه ای از نماها و صحنه های مرتبط که واحد منسجم دراماتیکی دارند و حاوی داستان های کوچک یا سرگذشت مختصر یکی از کاراکترها هستند. سکانس ها الزاما وحدت مکانی ندارند و وحدت زمانی آنها هم می تواند دو پهلو باشد، اما در مجموع باید یک واحد مستقل دراماتیک را بسازند. یک سکانس در فیلم معادل یک فصل در رمان و یک پرده در تئاتر است.
معمولاً یک سکانس به صورت یک پیوستگی زمانی از صحنه ها نمایش داده می شود که در کنار یکدیگر برای ارایه یک بخش از داستان یا توسعه شخصیت ها هستند.
مجموعه ای از نماها و صحنه های مرتبط که واحد منسجم دراماتیکی دارند و حاوی داستان های کوچک یا سرگذشت مختصر یکی از کاراکترها هستند. سکانس ها الزاما وحدت مکانی ندارند و وحدت زمانی آنها هم می تواند دو پهلو باشد، اما در مجموع باید یک واحد مستقل دراماتیک را بسازند. یک سکانس در فیلم معادل یک فصل در رمان و یک پرده در تئاتر است.
آگاهی، احساس
آگاهی، احساس
ترتیب، دنباله، ترتیب دادن
پشیمانی، توبه
مقدمه مفهومی درباره واژه
دنباله (Sequence) در علوم کامپیوتر به مجموعه ای مرتب از عناصر اشاره دارد که در آن هر عنصر دارای موقعیت مشخصی است. این مفهوم ریاضی در برنامه نویسی به صورت ساختارهای دادهای مختلفی پیاده سازی می شود و نقش کلیدی در طراحی الگوریتم ها و پردازش داده ها ایفا می کند. دنباله ها می توانند متناهی یا نامتناهی باشند و در حوزه های مختلفی از یادگیری ماشین تا پردازش سیگنال کاربرد دارند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در الگوریتم ها، دنباله ها برای ذخیره سازی داده های مرتب استفاده می شوند. در پایگاه داده، دنباله ها برای تولید شناسه های منحصر به فرد کاربرد دارند. در پردازش سیگنال، دنباله ها نمونه های سیگنال را نگهداری می کنند. در یادگیری ماشین، دنباله های زمانی برای پیش بینی استفاده می شوند. در رمزنگاری، دنباله های اعداد تصادفی اهمیت ویژه ای دارند. در زیست 정보شناسی، دنباله های DNA و پروتئین تحلیل می شوند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در زبان های برنامه نویسی: لیست ها، آرایه ها و تاپل ها
در پایگاه داده: Sequence در اوراکل برای تولید کلید اصلی
در پردازش سیگنال: نمونه های دیجیتالی شده یک سیگنال صوتی
در تحلیل سری های زمانی: داده های اقتصادی یا آب و هوایی
در پردازش زبان طبیعی: دنباله ای از کلمات در یک جمله
در شبکه های عصبی: LSTM برای پردازش دنباله های طولانی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های پردازش داده، دنباله ها به عنوان ساختار اصلی ذخیره سازی استفاده می شوند. در سیستم های بلادرنگ، پردازش کارآمد دنباله ها اهمیت حیاتی دارد. در معماری های توزیع شده، همگام سازی دنباله ها بین گره های مختلف چالش مهمی است. در سیستم های یادگیری عمیق، مدل های مبتنی بر دنباله مانند Transformer تحولی در پردازش دنباله ها ایجاد کرده اند. در چارچوب های مدرن، بهینه سازی عملیات روی دنباله ها بر عملکرد کلی سیستم تاثیر مستقیم دارد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم دنباله در ریاضیات به قرنها پیش بازمی گردد. در دهه 1940، دنباله ها در اولین برنامه های کامپیوتری استفاده شدند. با ظهور زبان های برنامه نویسی سطح بالا در دهه 1960، ساختارهای دادهای دنباله ای استاندارد شدند. در دهه 1990، الگوریتم های کارآمد برای پردازش دنباله ها توسعه یافتند. امروزه در عصر داده های حجیم، پردازش موازی دنباله ها به موضوعی مهم تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
دنباله نباید با ’’مجموعه’’ (Set) که ترتیب عناصر در آن مهم نیست اشتباه گرفته شود. همچنین با ’’نگاشت’’ (Map) که مبتنی بر ارتباط کلید-مقدار است تفاوت دارد. ’’صف’’ (Queue) نیز اگرچه نوعی دنباله است، اما تنها از یک طرف قابل دسترسی است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در پایتون: لیست ها، تاپل ها و رشته ها به عنوان دنباله ها
در جاوا: رابط Sequence و کلاس های ArrayList, LinkedList
در C++: کلاس std::sequence و الگوریتم های STL
در JavaScript: آرایه ها و شیء Iterable
در SQL: عبارت SEQUENCE در استاندارد SQL:2003
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که تمام دنباله ها در حافظه به صورت پیوسته ذخیره می شوند، در حالی که بسیاری از پیاده سازی ها از ساختارهای پیوندی استفاده می کنند. چالش اصلی در پردازش دنباله های بزرگ، مدیریت حافظه و پیچیدگی محاسباتی است. در سیستم های توزیع شده، حفظ ترتیب عناصر در دنباله ها می تواند مشکل ساز باشد.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
دنباله ها از مفاهیم اساسی در برنامه نویسی و علوم کامپیوتر هستند. در آموزش این مفهوم، تاکید بر تفاوت بین انواع پیاده سازی ها و کاربردهای هرکدام مهم است. برای پروژه های عملی، انتخاب ساختار دنباله ای مناسب بر اساس نیازهای دسترسی و پردازش داده توصیه می شود.
دنباله (Sequence) در علوم کامپیوتر به مجموعه ای مرتب از عناصر اشاره دارد که در آن هر عنصر دارای موقعیت مشخصی است. این مفهوم ریاضی در برنامه نویسی به صورت ساختارهای دادهای مختلفی پیاده سازی می شود و نقش کلیدی در طراحی الگوریتم ها و پردازش داده ها ایفا می کند. دنباله ها می توانند متناهی یا نامتناهی باشند و در حوزه های مختلفی از یادگیری ماشین تا پردازش سیگنال کاربرد دارند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
در الگوریتم ها، دنباله ها برای ذخیره سازی داده های مرتب استفاده می شوند. در پایگاه داده، دنباله ها برای تولید شناسه های منحصر به فرد کاربرد دارند. در پردازش سیگنال، دنباله ها نمونه های سیگنال را نگهداری می کنند. در یادگیری ماشین، دنباله های زمانی برای پیش بینی استفاده می شوند. در رمزنگاری، دنباله های اعداد تصادفی اهمیت ویژه ای دارند. در زیست 정보شناسی، دنباله های DNA و پروتئین تحلیل می شوند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
در زبان های برنامه نویسی: لیست ها، آرایه ها و تاپل ها
در پایگاه داده: Sequence در اوراکل برای تولید کلید اصلی
در پردازش سیگنال: نمونه های دیجیتالی شده یک سیگنال صوتی
در تحلیل سری های زمانی: داده های اقتصادی یا آب و هوایی
در پردازش زبان طبیعی: دنباله ای از کلمات در یک جمله
در شبکه های عصبی: LSTM برای پردازش دنباله های طولانی
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های پردازش داده، دنباله ها به عنوان ساختار اصلی ذخیره سازی استفاده می شوند. در سیستم های بلادرنگ، پردازش کارآمد دنباله ها اهمیت حیاتی دارد. در معماری های توزیع شده، همگام سازی دنباله ها بین گره های مختلف چالش مهمی است. در سیستم های یادگیری عمیق، مدل های مبتنی بر دنباله مانند Transformer تحولی در پردازش دنباله ها ایجاد کرده اند. در چارچوب های مدرن، بهینه سازی عملیات روی دنباله ها بر عملکرد کلی سیستم تاثیر مستقیم دارد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم دنباله در ریاضیات به قرنها پیش بازمی گردد. در دهه 1940، دنباله ها در اولین برنامه های کامپیوتری استفاده شدند. با ظهور زبان های برنامه نویسی سطح بالا در دهه 1960، ساختارهای دادهای دنباله ای استاندارد شدند. در دهه 1990، الگوریتم های کارآمد برای پردازش دنباله ها توسعه یافتند. امروزه در عصر داده های حجیم، پردازش موازی دنباله ها به موضوعی مهم تبدیل شده است.
تفکیک آن از واژگان مشابه
دنباله نباید با ’’مجموعه’’ (Set) که ترتیب عناصر در آن مهم نیست اشتباه گرفته شود. همچنین با ’’نگاشت’’ (Map) که مبتنی بر ارتباط کلید-مقدار است تفاوت دارد. ’’صف’’ (Queue) نیز اگرچه نوعی دنباله است، اما تنها از یک طرف قابل دسترسی است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
در پایتون: لیست ها، تاپل ها و رشته ها به عنوان دنباله ها
در جاوا: رابط Sequence و کلاس های ArrayList, LinkedList
در C++: کلاس std::sequence و الگوریتم های STL
در JavaScript: آرایه ها و شیء Iterable
در SQL: عبارت SEQUENCE در استاندارد SQL:2003
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
یک باور غلط این است که تمام دنباله ها در حافظه به صورت پیوسته ذخیره می شوند، در حالی که بسیاری از پیاده سازی ها از ساختارهای پیوندی استفاده می کنند. چالش اصلی در پردازش دنباله های بزرگ، مدیریت حافظه و پیچیدگی محاسباتی است. در سیستم های توزیع شده، حفظ ترتیب عناصر در دنباله ها می تواند مشکل ساز باشد.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
دنباله ها از مفاهیم اساسی در برنامه نویسی و علوم کامپیوتر هستند. در آموزش این مفهوم، تاکید بر تفاوت بین انواع پیاده سازی ها و کاربردهای هرکدام مهم است. برای پروژه های عملی، انتخاب ساختار دنباله ای مناسب بر اساس نیازهای دسترسی و پردازش داده توصیه می شود.