استرجاع المعلومات في التعلم الآلي

استرجاع المعلومات في التعلم الآلي
يعد استرجاع المعلومات أحد الأمور العديدة التي يمكن القيام بها في التعلم الآلي. يجب أن يدرك الكثيرون أن مثل هذا المفهوم البسيط والقوي في نفس الوقت يمكن تطبيقه على العديد من الصناعات ومشاكل الأعمال. سنكشف في هذه المقالة عن السبب الذي يجعل استرجاع المعلومات منطقيًا تمامًا في عصر البيانات الضخمة. لقد كان من الصعب على خوارزميات التعلم الآلي العثور على المعلومات ذات الصلة بالبيانات أو استرجاعها. يساعد استرجاع المعلومات في تحديد موقع المعلومات ذات الصلة من المدخلات المعطاة. يمكن استخدامه لأي غرض حيث توجد استعلامات يتم إنشاؤها بواسطة البشر، مثل الزحف على الويب والإجابة عن الأسئلة وما إلى ذلك.
ما هو استرجاع المعلومات في التعلم الآلي؟
استرجاع المعلومات هو العثور على المستندات أو صفحات الويب أو الموارد الأخرى ذات الصلة على الويب. يمكن القيام بذلك باستخدام مجموعة متنوعة من محركات البحث، بما في ذلك Google وBing.
غالبًا ما تريد إجراء مهمة استرجاع المعلومات على بياناتك. على سبيل المثال، إذا كان لديك مجموعة من المستندات التي تريد تلخيصها، أو إذا كنت مهتمًا بكيفية استخدام الأشخاص لموقعك الإلكتروني، أو إذا كنت تريد فهم كيفية تفاعل الأشخاص مع منتجات شركتك، فمن المنطقي استخدام استرجاع المعلومات ضمن التعلم الآلي.
الخطوة الأولى في تنفيذ مهمة استرجاع المعلومات هي جمع البيانات ذات الصلة. ثم نستخدم هذه البيانات لتدريب نماذجنا لتتعلم كيفية العثور على المستندات ذات الصلة بالنسبة لنا.
ما أهمية استرجاع المعلومات؟
يعد استرجاع المعلومات جزءًا أساسيًا من التعلم الآلي. إنها عملية العثور على المعلومات واسترجاعها من قاعدة بيانات. يمكن القيام بذلك باستخدام خوارزميات تبحث في قاعدة البيانات أو مدخلات المستخدم.
استرجاع المعلومات ضروري في التعلم الآلي لأنه يسمح بالعثور على أنماط البيانات. يعتمد التعلم الآلي على اكتشاف أنماط البيانات من خلال التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف. هناك العديد من الطرق للقيام بذلك، ولكن إحدى الطرق هي استخدام طرق استرجاع المعلومات للعثور على البيانات ذات الصلة.
في مشاكل التعلم الخاضع للإشراف، تستخدم الخوارزمية كلمات رئيسية أو خصائص أخرى للعثور على البيانات ذات الصلة من قاعدة البيانات.
أما مشاكل التعلّم غير الخاضع للإشراف فهي التي لا توجد فيها كلمات رئيسية أو سمات محددة للخوارزمية؛ وبدلاً من ذلك، تبحث الخوارزمية في الأنماط في مصادر البيانات المختلفة للعثور على المعلومات ذات الصلة.
كيف يعمل استرجاع المعلومات؟
يعمل استرجاع المعلومات بالطريقة التالية:
الإدخال – الخطوة الأولى في استرجاع المعلومات هي تزويد النظام باستعلام. يمكن أن يكون الاستعلام بضع كلمات أو جملة معينة. يعتمد نوع طريقة الإدخال على نوع الاستعلام. على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يريد العثور على صورة قطة، فسيقدم صورة قطة كمدخل. يمكن أن يكون الإدخال على شكل صورة أو وسائط أخرى.
الفهرس – الخطوة التالية هي فهرسة الاستعلام بجميع البيانات ذات الصلة. أثناء فهرسة الاستعلام، سيبحث النظام عن المصطلحات الواردة في الاستعلام ثم يطابقها مع البيانات ذات الصلة.
الاسترجاع – بمجرد مطابقة البيانات، سيقوم النظام باسترداد جميع البيانات من قاعدة البيانات.
الإخراج – سيقوم النظام بعد ذلك بإخراج البيانات مع تمييز مصطلحات الاستعلام بالخط العريض.
الإغلاق – بمجرد استرجاع جميع البيانات وإخراجها، سيتم إغلاق نظام استرجاع المعلومات.
أين يُستخدم استرجاع المعلومات؟
يُستخدم استرجاع المعلومات في أشكال مختلفة من التعلم الآلي، مثل أنظمة الإجابة على الأسئلة، وأنظمة الزحف إلى الويب وغيرها الكثير. يمكن استخدامه في أي مجال تقريبًا حيث يقوم البشر بإنشاء استعلامات. يمكنك استخدامه للعثور على المعلومات من قاعدة بيانات أو كتب أو أي مصادر أخرى. دعونا نلقي نظرة على أنواع مختلفة من الأنظمة التي يمكن استخدام استرجاع المعلومات فيها.
أنظمة الإجابة على الأسئلة – أنظمة الإجابة على الأسئلة هي أنظمة حاسوبية يمكنها الإجابة على الأسئلة بلغة طبيعية. يمكن أن تكون الأسئلة حول موضوع أو أحداث سابقة وما إلى ذلك. المثال الأكثر شيوعًا لنظام الإجابة على الأسئلة هو المساعد الافتراضي.
أنظمة الزحف على الويب – أنظمة الزحف على الويب هي برامج كمبيوتر تبحث في شبكة الويب العالمية (WWW) لإنشاء قاعدة بيانات ضخمة قابلة للبحث. وهي تتصفح صفحات الويب المختلفة للعثور على روابط لصفحات أخرى، والكلمات والعبارات التي تظهر على تلك الصفحات، ومعلومات عن مؤلفي الصفحات.
معالجة اللغات الطبيعية – معالجة اللغات الطبيعية هو مجال إنشاء أنظمة حاسوبية يمكنها فهم اللغات البشرية. يمكنك استخدام استرجاع المعلومات في معالجة اللغة الطبيعية للعثور على المعاني المختلفة لجملة أو كلمة ما.
علم الدلالة – علم الدلالة هو دراسة أهمية الكلمات. يمكنك استخدام استرجاع المعلومات للتحليل الدلالي.
أنواع نموذج استرجاع المعلومات
استرجاع المعلومات هو مجال واسع يحتوي على العديد من المجالات الفرعية. ويدرس كل حقل فرعي جانباً مختلفاً من جوانب استرجاع المعلومات ويجلب طرقاً جديدة ومبتكرة لأداء استرجاع المعلومات. دعونا نلقي نظرة على ثلاثة نماذج أخرى لاسترجاع المعلومات يمكن استخدامها في التعلم الآلي.
نموذج IR الكلاسيكي
يستخدم هذا النموذج عندما لا توجد قيود على نوع البيانات أو تنسيقها. ويستخدم المشغلات المنطقية مثل AND و OR و NOT لاسترجاع النتائج ذات الصلة من كميات كبيرة من البيانات. يعتمد هذا النموذج على تقنيات الفهرسة التي تساعد على تحديد الكلمات الرئيسية الموجودة في المستندات لتوجيه المستخدمين نحو مستندات محددة بناءً على مدى ملاءمتها.
نموذج IR غير الكلاسيكي
تم تطوير هذا النموذج للتعامل مع أحجام كبيرة من النصوص غير المهيكلة مثل رسائل البريد الإلكتروني وصفحات الويب وغيرها من المستندات التي لا يمكن فهرستها باستخدام تقنيات CIRM. وتتضمن السمات الرئيسية لهذا النموذج تقنيات التجميع لتحديد المستندات المتشابهة، وتقنيات الاستخراج لاستخراج المحتويات ذات الصلة من المجموعات، وتقنيات الترتيب لترتيب المستندات بناءً على درجة ملاءمتها.
نموذج استرجاع المعلومات البديل
نموذج استرجاع المعلومات البديل (AIR) هو إطار نظري تم استخدامه لتفسير سلوك استرجاع المعلومات لدى المستخدمين في مجموعة متنوعة من المجالات المختلفة. يعتمد نموذج AIR على افتراضين: سيبحث المستخدمون عن معلومات قيّمة وذات صلة باحتياجاتهم ورغباتهم. سيجد المستخدمون أفضل تطابق بين احتياجاتهم والمعلومات التي يبحثون عنها.
الفرق بين استرجاع المعلومات واسترجاع البيانات
استرجاع المعلومات واسترجاع البيانات مفهومان مختلفان.
استرجاع البيانات هو العثور على البيانات والحصول عليها من مصادر أخرى مثل صفحات الويب والصور والمستندات وما إلى ذلك. استرجاع المعلومات هو العثور على المعلومات ذات الصلة من مجموعة كبيرة من البيانات. يمكن استخدامه لأي غرض حيث توجد استفسارات يتم إنشاؤها من قبل البشر، مثل الزحف على الويب والإجابة على الأسئلة وما إلى ذلك.
يستخدم استرجاع المعلومات نماذج مختلفة لاسترجاع النتائج ذات الصلة لطلب معين. يمكن استخدام استرجاع البيانات لأغراض عديدة، مثل العثور على المعلومات من مجموعة بيانات كبيرة. يمكن استخدام استرجاع البيانات للعثور على المعلومات من مجموعة بيانات واسعة النطاق.
الخاتمة
استرجاع المعلومات هو مجال واسع ينطبق على العديد من المجالات الفرعية. ويمكن استخدامه في العديد من أشكال التعلم الآلي، مثل معالجة اللغات الطبيعية وأنظمة الإجابة على الأسئلة. يساعد في العثور على البيانات من مجموعات البيانات الكبيرة بسهولة. وقد ساعد على زيادة أداء الآلات بطرق عديدة. نأمل أن تفهم الآن استرجاع المعلومات وكيف يمكن أن يكون مفيدًا في التعلم الآلي. وبتسلحك بهذه المعرفة، يمكنك أن تكون أكثر وعيًا بكيفية استخدامه في مختلف الصناعات وكيف يمكن تطبيقه على نطاق أوسع.