تشمل الرسوم البيانية الطبيعية مجموعة متنوعة من هياكل الرسوم البيانية التي تمثل العلاقات بين الكيانات في سيناريوهات العالم الحقيقي المختلفة. تعد الرسوم البيانية المتزامنة، والرسوم البيانية المرجعية، والرسوم البيانية النصية كلها أمثلة على الرسوم البيانية الطبيعية التي تلتقط أنواعًا مختلفة من العلاقات وتستخدم على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي.
تمثل الرسوم البيانية للتواجد المشترك التواجد المشترك للعناصر ضمن سياق معين. يتم استخدامها بشكل شائع في مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تضمين الكلمات، حيث يتم تمثيل الكلمات التي تتكرر في سياقات مماثلة بشكل أقرب إلى بعضها البعض في الرسم البياني. على سبيل المثال، في مجموعة نصية، إذا كانت الكلمتان "قطة" و"كلب" تظهران معًا غالبًا، فسيتم ربطهما في الرسم البياني للتواجد المشترك، مما يشير إلى وجود علاقة قوية بينهما استنادًا إلى أنماط التواجد المشترك الخاصة بهما.
من ناحية أخرى، تمثل الرسوم البيانية للاقتباسات نموذجًا للعلاقات بين الأوراق الأكاديمية من خلال الاستشهادات. تمثل كل عقدة في الرسم البياني ورقة، وتشير الحواف إلى الاقتباسات بين الأوراق. تعتبر الرسوم البيانية للاقتباسات ضرورية لمهام مثل أنظمة التوصية الأكاديمية، حيث يمكن أن يساعد فهم علاقات الاقتباس بين الأوراق في تحديد الأبحاث ذات الصلة وبناء الرسوم البيانية المعرفية لتعزيز استرجاع المعلومات.
الرسوم البيانية النصية هي نوع آخر مهم من الرسم البياني الطبيعي الذي يمثل العلاقات بين الكيانات النصية مثل الجمل أو الفقرات أو المستندات. تلتقط هذه الرسوم البيانية العلاقات الدلالية بين وحدات النص وتستخدم في مهام مثل تلخيص المستندات وتحليل المشاعر وتصنيف النص. من خلال تمثيل البيانات النصية كرسم بياني، يصبح من الأسهل تطبيق الخوارزميات القائمة على الرسم البياني لمختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية.
في سياق التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow، يتضمن التدريب باستخدام الرسوم البيانية الطبيعية الاستفادة من هذه الهياكل المتأصلة لتعزيز عملية التعلم. من خلال دمج تقنيات التنظيم القائمة على الرسم البياني في تدريب الشبكة العصبية، يمكن للنماذج التقاط المعلومات العلائقية الموجودة في الرسوم البيانية الطبيعية بشكل فعال. يمكن أن يؤدي هذا إلى تحسين التعميم والقوة والأداء، خاصة في المهام التي تلعب فيها المعلومات العلائقية دورًا حاسمًا.
لتلخيص ذلك، تعد الرسوم البيانية الطبيعية، بما في ذلك الرسوم البيانية المتزامنة، والرسوم البيانية المرجعية، والرسوم البيانية النصية، مكونات أساسية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يوفر رؤى قيمة حول العلاقات والهياكل الموجودة في بيانات العالم الحقيقي. من خلال دمج الرسوم البيانية الطبيعية في عملية التدريب، يوفر التعلم المنظم العصبي باستخدام TensorFlow إطارًا قويًا لتسخير المعلومات العلائقية المضمنة في هذه الرسوم البيانية لتحسين التعلم والأداء النموذجي.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow:
- كيف يمكن للمرء استخدام طبقة التضمين لتعيين المحاور المناسبة تلقائيًا لمؤامرة تمثيل الكلمات كمتجهات؟
- ما هو الغرض من الحد الأقصى للتجميع في CNN؟
- كيف يتم تطبيق عملية استخراج الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) على التعرف على الصور؟
- هل من الضروري استخدام وظيفة التعلم غير المتزامنة لنماذج التعلم الآلي التي تعمل في TensorFlow.js؟
- ما هو الحد الأقصى لعدد الكلمات المعلمة لواجهة برمجة تطبيقات TensorFlow Keras Tokenizer؟
- هل يمكن استخدام TensorFlow Keras Tokenizer API للعثور على الكلمات الأكثر شيوعًا؟
- ما هو توكو؟
- ما هي العلاقة بين عدد من العصور في نموذج التعلم الآلي ودقة التنبؤ من تشغيل النموذج؟
- هل تنتج الحزمة المجاورة لواجهة برمجة التطبيقات (API) في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow مجموعة بيانات تدريب معززة تعتمد على بيانات الرسم البياني الطبيعي؟
- ما هي حزمة الجيران API في التعلم المنظم العصبي لـ TensorFlow؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals