Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
اروین فوکسبیشلر (; ) بازیکن فوتبال اهل اتریش بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال راپید وین اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اتریش بازی کرده است.
فرانتس اوبراشر (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اتریش بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آزد آلکمار و باشگاه فوتبال نورنبرگ اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اتریش بازی کرده است.
پتر پرسیدیس (; – ) بازیکن و مربی فوتبال اهل اتریش بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال المپیاکوس، باشگاه فوتبال فرست وینا، و باشگاه فوتبال راپید وین اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اتریش بازی کرده است.
هانس پیرکنر (؛ زادهٔ – درگذشتهٔ ۲۶ فوریه ۲۰۲۵) بازیکن فوتبال اهل اتریش بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آستریا وین، باشگاه فوتبال آدمیرا واکر مودلینگ، باشگاه فوتبال شالکه ۰۴، باشگاه فوتبال فرست وینا، و باشگاه فوتبال دی اس وی لئوبن اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اتریش بازی کرده است.
هوبرت باومگارتنر (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل اتریش است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آستریا وین، باشگاه فوتبال آدمیرا واکر مودلینگ، باشگاه فوتبال سنت پولتن، باشگاه فوتبال رکریتیوو اوئلوا، و باشگاه فوتبال دی اس وی لئوبن اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اتریش بازی کرده است.
آبهیرامی (؛ زادهٔ ) بازیگر هندی و مجری تلویزیون است. او در فیلم های مالایالم، تامیل، تلوگو و کنادا بازی کرده است. زندگی شخصی. آبهیرامی با راهول پاوانان، نوهٔ نویسنده پاوانان، ازدواج کرده است.
تیمور بابلوانی (؛ زادهٔ ) کارگردان فیلم، بازیگر و فیلم نامه نویس اهل کشور گرجستان است.
ویلی دوناکی (؛ زادهٔ ) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل اسکاتلند است. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال برنلی، باشگاه فوتبال منچستر سیتی، باشگاه فوتبال اولدهام اتلتیک، و باشگاه فوتبال نوریچ سیتی اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اسکاتلند بازی کرده است.
سکس برای بقا () یا رابطهٔ جنسی برای زنده ماندن نوعی تن فروشی است که شخص به دلیل نیاز شدید به آن دست می زند. این عنوان، افراد بی خانمان یا محروم در جامعه، تجارت جنسی برای غذا، مکانی برای خواب، سایر نیازهای اولیه یا مواد مخدر را توصیف می کند. این اصطلاح توسط تاجران جنسی، محققان فقر و امدادگران استفاده می شود. رواج. سکس برای بقا در سراسر جهان رایج است و در بسیاری از کشورها از جمله افغانستان، ایالات متحده آمریکا، کانادا، مکزیک، فیلیپین، تایلند، نیوزیلند، کلمبیا، کنیا، اوگاندا و آفریقای جنوبی به طور گسترده مورد مطالعه قرار گرفته است. محققان تخمین می زنند که از بین جوانان بی خانمان در آمریکای شمالی، از هر سه نفر یک نفر درگیر رابطه جنسی برای زنده ماندن است. در یک مطالعه بر روی جوانان بی خانمان در لس آنجلس، حدود یک سوم از زنان و نیمی از مردان بیان کردند که درگیر سکس برای بقا بودند. احتمال تن دادن به سکس برای بقا با تعداد روزهایی که یک جوان بی خانمان بوده، تجربه قربانی شدن، درگیر شدن در رفتار مجرمانه، استفاده از مواد غیرقانونی، اقدام به خودکشی، بارداری یا داشتن یک بیماری آمیزشی، افزایش می یابد. طبق یک مطالعه، کودکان خ
یابانیِ لزبین، گی، دوجنس گرا و تراجنسیتی، سه برابر بیشتر از همتایان دگرجنس گرای خود درگیر سکس برای بقا هستند. در مطالعه ای دیگر مشخص شد که جوانان تراجنسیتی بیشتر از همهٔ گروه های قبلی، مستعد درگیر شدن در سکس برای بقا هستند. سکس برای بقا در اردوگاه پناهندگان رایج است. در اردوگاه های مهاجرت اجباری داخلی در شمال اوگاندا، جایی که ۱٫۴ میلیون غیرنظامی به دلیل درگیری بین نیروهای دولتی اوگاندا و جنگجویان ارتش مقاومت خدا آواره شده اند، دیده بان حقوق بشر در سال ۲۰۰۵ گزارش داد که زنان و دختران آواره با سایر ساکنان اردوگاه، پرسنل دفاع محلی و سربازان دولت اوگاندا، رابطه جنسی برای زنده ماندن داشته اند. انگیزه ها. برخی از محققان می گویند که کودکان خیابانی همیشه رابطه جنسی برای بقا را بهره کشی نمی دانند: بلکه گاهی آن را به عنوان «آغاز یک رابطه بالقوه» توصیف می کنند. با توجه به اینکه یکی از قوی ترین پیش بینی کننده های درگیر شدن در سکس برای بقا، سابقه قبلی سوءاستفاده جنسی توسط مراقبان بزرگسال است، برخی از محققان این نظریه را مطرح می کنند که به جای اینکه کودکان خیابانی از روی ناامیدی به سکس برای بقا سوق داده شوند، ممکن است در ح
ال بازتولید رفتار آشنا و الگوهای رابطه باشند.
مرکز بازپروری یا مرکز درمان اعتیاد ، امکاناتی هستند که مسکن امن و شرایط زندگی حمایتی و ساختاریافته را برای افرادی که از برنامه های بازپروری مواد مخدر خارج می شوند، فراهم می کنند. مرکز بازپروری به عنوان یک محیط انتقالی بین چنین برنامه هایی و جامعه اصلی عمل می کنند. بسیاری از مراکز بازپروری افرادی را نیز می پذیرند که در حال بهبودی از اختلال سوءمصرف مواد هستند اما اخیراً برنامه توانبخشی را تکمیل نکرده اند.
بگذار شیطان سیاه بپوشد فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی استیسی تیتل است. در این فیلم بازیگرانی همچون راندال باتینکف، جکلین بیسیت، مائوری چایکین، فیلیپ بیکر هال، مری-لوئیز پارکر، جاناتان پنر، نورمن ریدس، جیمی شریدن، کریس ساراندون، آندره آ مارتین، جوانا گلیسون و جاناتان بنکس ایفای نقش کرده اند.
مواد منفجرهٔ هسته ای از جمله مواد منفجره است که انرژی خود را از واکنش های هسته ای دریافت می کند. کمابیش تمامی دستگاه های منفجرهٔ هسته ای به قصد استفاده در جنگ و به عنوان جنگ افزار هسته ای طراحی و تولید می شوند. کاربردهای غیرجنگی برای مواد منفجرهٔ هسته ای نیز گاهی مورد پیشنهاد قرار گرفتند. برای نمونه، پیشرانش پالس هسته ای گونه ای از پیشرانش فضایی است که از مواد منفجرهٔ هسته ای برای فراهم نمودن رانش فضاپیما استفاده می کند. یک کاربرد مشابه پیشنهاد استفاده از مواد منفجره هسته ای برای پرهیز از برخورد سیارک است. زمانی مواد منفجره هسته ای برای استفاده در حفاری های بزرگ در نظر گرفته شده بودند. یک انفجار هسته ای می تواند برای ایجاد یک بندرگاه یا یک گردنه یا احتمالاً حفره های بزرگ زیرزمینی برای استفاده به عنوان فضای ذخیره سازی استفاده شود. تصور می شد که انفجار یک ماده منفجره هسته ای در سنگ های غنی از نفت می تواند استخراج بیشتر از این ذخایر را ممکن کند. عدم دستیابی به اهداف، همراه با درک خطرات ناشی از بارش هسته ای و سایر مواد رادیواکتیویته باقی مانده و تصویب قراردادهای مختلف مانند پیمان منع جزئی آزمایش هسته ای و پیمان م
اورای جو، منجر به پایان یافتن بیشتر برنامه های استفاده از مواد منفجره هسته ای شده است.
افرادی که همدیگر را دوست دارند فیلمی محصول سال ۱۹۹۹ و به کارگردانی ژان چارلز تاچلا است. در این فیلم بازیگرانی همچون ریشار بری، جکلین بیسیت، ژولی گایت و برونو پوتزولو ایفای نقش کرده اند.
آخرین رقص را نگه دار ۲ فیلمی محصول سال ۲۰۰۶ و به کارگردانی دیوید پترارکا است. در این فیلم بازیگرانی همچون ایزابلا میکو، کلمبوس شورت، آبری دالر، جکلین بیسیت، ایان برنن و نی-یو ایفای نقش کرده اند. این فیلم دنباله فیلم آخرین رقص را نگه دار است.
دان مسون (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال کویینز پارک رنجرز، باشگاه فوتبال نوتس کانتی، باشگاه فوتبال کترینگ تاون، باشگاه فوتبال میدلزبرو، و باشگاه فوتبال دربی کانتی اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اسکاتلند بازی کرده است.
فولکر اولریش (؛ زادهٔ ۲۱ ژوئن ۱۹۴۳) روزنامه نگار، مورخ، و نویسنده غیر داستانی اهل آلمان است.
همسرگزینی سنتی در فیلیپین () در قیاس با فرهنگ های غربی یا متأثر از فرهنگ غربی، به عنوان یک عملکرد «آرام تر و غیر مستقیم تر» توصیف می شود. این امر شامل «گامه ها» یا «مراحل» نهادینه جامعه و فرهنگ فیلیپین است. کارهای بدیهی جفت گزینی در فیلیپین، خواندن ترانه های رمانتیک عاشقانه، شعر خواندن، نامه نوشتن و هدیه دادن است. این تکریم به اعضای خانوادهٔ فیلیپین تعمیم داده می شود. قوانین و استانداردهای شایسته در همسرگزینی سنتی فیلیپینی توسط جامعهٔ فیلیپین تعیین می شود. مرور کلی. یک خواستگار مرد فیلیپینی، اغلب اوقات علاقه خود را به یک زن به صورتی مهربانانه و محترمانه ابراز می کند تا برای زن مورد علاقه این تصور ایجاد نشود که او فردی بسیار «گستاخ یا پرخاشگر» یا مغرور است. اگر چه ترتیب دادن چند قرار ملاقات دوستانه، یک نقطهٔ شروع عادی برای ابراز علاقه در فیلیپین به شمار می آید، شروع به انجام این کار ممکن است از طریق روند «متلک انداختن»، روند «به هم رسیدن» دختر و پسر نوجوان یا بزرگسالی که توانایی بالقوه ای در وصالت دارند، انجام گیرد.
هوش آب بازسانان ، توانایی شناختی فروراسته آب بازسانان از پستانداران است. این راسته شامل نهنگها، گرازهای دریایی و دلفین ها می شود. توانایی حل مسئله. برخی پژوهشگران نشان می دهند که دلفین ها، در میان جانوران دیگر، مفاهیمی مانند تداوم عددی را درک می کنند، اگرچه لزوماً شمارش نمی کنند. دلفین ها ممکن است بتوانند بین اعداد تمایز قائل شوند. خودآگاهی. باور بر این است که خودآگاهی، اگرچه از نظر علمی به خوبی تعریف نشده است، پیش درآمد فرآیندهای پیشرفته تری مانند استدلال فراشناختی (تفکر دربارهٔ تفکر) است که نمونه ای از انسان ها است. پژوهش علمی در این زمینه حاکی از آن است که دلفین های بینی بطری در کنار فیل ها و میمون های بزرگ دارای خودآگاهی هستند.
شناخت فیل ، شناخت هوش سنجیاست که در فیل ها وجود دارد. بیشتر رفتارشناسان معاصر، فیل را یکی از باهوش ترین جانوران جهان می دانند. با جرم کمی بیشتر از ، مغز فیل بیشتر از هر جانور خشکی دیگری جرم دارد، و اگرچه جرم بزرگ ترین نهنگ ها بیست برابر یک فیل معمولی است، مغز یک نهنگ به سختی دو برابر مغز یک فیل است. علاوه بر این، فیل ها حدود ۲۵۷ میلیارد نورون دارند. مغز فیل ها از نظر ارتباط عمومی و نواحی عملکردی شبیه انسان و بسیاری از پستانداران دیگر است و دارای چندین تفاوت ساختاری منحصر به فرد است. اگرچه در ابتدا برآورد می شد که شمار نورون های مغز انسان باشد، اما قشر مغز فیل حدود یک سوم شمار نورون های مغز انسان را دارد.
انتخابات سراسری در لبنان در ۱۵ مه ۲۰۲۲ برگزار شد این کشور چندین سال است که موضوع بی ثباتی سیاسی مزمن و همچنین یک بحران اقتصادی جدی بوده است که با انفجار ۲۰۲۰ که بندر بیروت را درنوردید و با تظاهرات گسترده ای علیه طبقه سیاسی مواجه شد، تشدید شده است. حزب الله و متحدانش اکثریت پارلمانی خود را از دست دادند اما همچنان در انتخابات رئیس مجلس پیروز شدند. حزب نیروهای لبنانی به رهبری سمیر جعجع به موفقیت هایی دست یافتند و نامزدهای مستقلی که وعده اصلاحات را می دادند ۱۳ کرسی به دست آوردند.
غلام رضا زنجانچی سیاست مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم به عنوان نماینده مراغه و دوره بیست و دوم به عنوان نماینده بناب در مجلس شورای ملی حضور داشت.
تولید زبان طبیعی () که به طور مخفف NLG خوانده می شود، یک فرایند نرم افزاری است که خروجی زبان طبیعی را تولید می کند. در یکی از پراستنادترین بررسی های روش های NLG, NLG به عنوان «زیرشاخه ای از هوش مصنوعی و زبان شناسی محاسباتی توصیف می شود که با ساختن سیستم های رایانه ای سروکار دارد که می تواند متون قابل فهمی را به زبان انگلیسی یا سایر زبان های انسانی از برخی بازنمایی زیربنایی غیرزبانی اطلاعات تولید کند». در حالی که به طور گسترده توافق شده است که خروجی هر فرایند NLG متن است، در مورد اینکه آیا ورودی های یک سیستم NLG باید غیرزبانی باشند یا خیر، اختلاف نظر وجود دارد. کاربردهای متداول روش های NLG شامل تولید گزارش های مختلف، به عنوان مثال آب و هوا و گزارش های بیمار، شرح تصاویر. و بات مکالمه است. NLG خودکار را می توان با فرایندی مقایسه کرد که انسان ها هنگام تبدیل ایده ها به نوشتار یا گفتار از آن استفاده می کنند. روانشناسان زبان اصطلاح تولید زبان را برای این فرایند ترجیح می دهند، که می تواند در اصطلاحات ریاضی نیز توصیف شود یا در رایانه برای تحقیقات روانشناختی مدل شود. سیستم های NLG را همچنین می توان با مترجم های زبان ها
ی رایانه ای مصنوعی، مانند دیکامپایلرها یا ترانسپایلرها مقایسه کرد، که کدهای قابل خواندن توسط انسان تولید شده از یک نمایش میانی را نیز تولید می کنند. زبان های انسانی به طور قابل توجهی پیچیده تر هستند و امکان ابهام و تنوع بیان بسیار بیشتری را نسبت به زبان های برنامه نویسی می دهند، که NLG را چالش برانگیزتر می کند. NLG ممکن است به عنوان مکمل درک زبان طبیعی (NLU) در نظر گرفته شود: در حالی که در درک زبان طبیعی، سیستم باید جمله ورودی را برای تولید زبان نمایش ماشینی ابهام زدایی کند، در NLG سیستم نیاز به تصمیم گیری در مورد نحوه نمایش یک زبان به کلمات دارد. ملاحظات عملی در ساخت NLU در مقابل سیستم های NLG باید با ورودی مبهم یا اشتباه کاربر مقابله کند، در حالی که ایده هایی که سیستم می خواهد از طریق NLG بیان کند، عموماً دقیقا شناخته شده اند. NLG باید یک نمایش متنی خاص و خودسازگار را از میان بسیاری از نمایش های بالقوه انتخاب کند، در حالی که NLU معمولاً سعی می کند یک نمایش واحد و نرمال شده از ایده بیان شده تولید کند. NLG از زمان توسعه ELIZA در اواسط دهه ۱۹۶۰ وجود داشته است، اما این روش ها برای اولین بار در دهه ۱۹۹۰ به صورت
تجاری مورد استفاده قرار گرفتند. تکنیک های NLG از سیستم های مبتنی بر الگوی ساده مانند ادغام ایمیل که نامه قالبی تولید می کند تا سیستم هایی که درک پیچیده ای از دستور زبان انسانی دارند، متغیر است. NLG همچنین می تواند با آموزش یک مدل آماری با استفاده از یادگیری ماشین، معمولاً بر روی مجموعه بزرگی از متون نوشته شده توسط انسان انجام شود. مثال. سیستم "پیش بینی گرده برای اسکاتلند" یک مثال ساده از یک سیستم ساده NLG است که اساساً می تواند یک الگو باشد. این سیستم به عنوان ورودی شش عدد را می گیرد که سطوح گرده پیش بینی شده را در مناطق مختلف اسکاتلند نشان می دهد. از این اعداد، سیستم یک خلاصه متنی کوتاه از سطوح گرده را به عنوان خروجی تولید می کند. به عنوان مثال، با استفاده از داده های تاریخی برای ۱ ژوئیه ۲۰۰۵، نرم افزار تولید می کند: در اکثر نقاط کشور، میزان گرده چمن برای روز جمعه از متوسط به بالا در روز گذشته افزایش یافته با مقادیر حدود ۶ تا ۷ افزایش یافته است. با این حال، در مناطق شمالی، سطح گرده متوسط با مقادیر ۴ خواهد بود.در مقابل، پیش بینی واقعی (نوشته شده توسط یک هواشناس انسانی) از این داده ها به این صورت بود:انتظار می
رود که تعداد گرده ها در سطح ۶ در بیشتر مناطق اسکاتلند و حتی سطح ۷ در جنوب شرق باقی بماند. تنها آسایش در جزایر شمالی و شمال شرقی سرزمین اصلی اسکاتلند با سطوح متوسط گرده است.مقایسه این دو، برخی از انتخاب هایی را که سیستم های NLG باید انجام دهند را نشان می دهد. این مقایسه ها در زیر بیشتر مورد بحث قرار می گیرند. مراحل. فریند تولید متن می تواند به سادگی نگه داشتن فهرستی از متن های از پیش ساخته شده آماده کپی و چسبانده شدن باشد، که احتمالاً با مقداری متن چسب پیوند داده شده است. نتایج ممکن است در حوزه های ساده مانند ماشین های فال یا تولیدکننده نامه های تجاری شخصی سازی شده رضایت بخش باشد. با این حال، یک سیستم پیچیده NLG باید شامل مراحل برنامه ریزی و ادغام اطلاعات باشد تا امکان تولید متنی را فراهم کند که طبیعی به نظر می رسد و تکراری نمی شود. مراحل معمول تولید زبان طبیعی، همان طور که توسط دیل و رایتر پیشنهاد شده است، عبارتند از: تعیین محتوا: تصمیم گیری برای آنکه چه اطلاعاتی در متن ذکر شودبه عنوان مثال، در مثال بالا، تصمیم گیری در مورد اینکه آیا سطح گرده در جنوب شرقی ۷ است یا خیر. ساختار اسناد: سازماندهی کلی اطلاعات برا
ی انتقال. به عنوان مثال، تصمیم به توصیف مناطق با سطح گرده بالا، به جای مناطق با سطح گرده پایین. تجمیع: ادغام جملات مشابه برای بهبود خوانایی و طبیعی بودن. به عنوان مثال، ادغام دو جمله زیر: به جمله واحد زیر: انتخاب لغوی: به کار بردن کلمات برای مفاهیم. به عنوان مثال، تصمیم گیری در مورد استفاده از "متوسط" یا "معتدل" هنگام توصیف سطح گرده ۴. تولید عبارت ارجاعی: ایجاد عبارات ارجاعی که اشیا و مناطق را شناسایی می کند. به عنوان مثال، تصمیم برای استفاده "در جزایر شمالی و شمال شرقی سرزمین اصلی اسکاتلند" برای اشاره به منطقه خاصی در اسکاتلند. این وظیفه همچنین شامل تصمیم گیری در مورد ضمایر و انواع دیگر ارجاع است. ادراک: ایجاد متن واقعی که باید بر اساس قواعد نحو، صرف شناسی و املای صحیح باشد. به عنوان مثال، استفاده "از" "to be" برای زمان آینده "خواهد بود". یک رویکرد جایگزین برای NLG استفاده از یادگیری ماشینی «انتها به انتها» برای ساختن یک سیستم است، بدون اینکه مراحل جداگانه ای مانند بالا داشته باشید. به عبارت دیگر، ما یک سیستم NLG را با آموزش یک الگوریتم یادگیری ماشین (اغلب یک LSTM) روی یک مجموعه داده بزرگ از داده های ورودی و
متن های خروجی متناظر (نوشته شده توسط انسان) می سازیم. رویکرد انتها به انتها شاید در نوشتن شرح تصویر موفق ترین بوده است، که به طور خودکار یک عنوان متنی برای یک تصویر ایجاد می کند. کاربردها. تولید گزارش خودکار. از دیدگاه تجاری، موفق ترین برنامه های کاربردی NLG سیستم های "داده به متن" بوده اند که خلاصه های متنی پایگاه های داده و مجموعه داده ها را تولید می کنند. این سیستم ها معمولاً تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین تولید متن را انجام می دهند. تحقیقات نشان داده است که خلاصه های متنی می توانند مؤثرتر از نمودارها و دیگر تصاویر بصری برای پشتیبانی تصمیم باشند، و متون تولید شده توسط رایانه می توانند (از دیدگاه خواننده) نسبت به متون نوشته شده توسط انسان برتری داشته باشند. اولین سیستم های تجاری داده به متن، پیش بینی آب و هوا را از داده های آب و هوا تولید می کردند. اولین چنین سیستمی که به کار گرفته شد FoG بود که توسط Environment Canada برای ایجاد پیش بینی آب و هوا به زبان های فرانسوی و انگلیسی در اوایل دهه ۱۹۹۰ استفاده شد. موفقیت FoG باعث ایجاد کارهای دیگر، هم تحقیقاتی و هم تجاری شد. برنامه های کاربردی اخیر شامل پیش بینی م
تن پیشرفته اداره Met Office است. سیستم های داده به متن از آن زمان در طیف وسیعی از تنظیمات اعمال شده اند. پس از زمین لرزه جزئی در نزدیکی بورلی هیلز، کالیفرنیا در ۱۷ مارس ۲۰۱۴، لس آنجلس تایمز جزئیاتی را در مورد زمان، مکان و قدرت زمین لرزه در عرض ۳ دقیقه پس از رویداد گزارش داد. این گزارش به طور خودکار توسط یک «روزنامه نگار روبو» تولید می شود که داده های دریافتی را از طریق یک الگوی از پیش تعیین شده به متن تبدیل می کند. در حال حاضر علاقه تجاری قابل توجهی به استفاده از NLG برای خلاصه کردن داده های مالی و تجاری وجود دارد. در واقع، گارتنر گفته است که NLG به یک ویژگی استاندارد ۹۰ درصد از پلتفرم های مدرن BI و تجزیه و تحلیل تبدیل خواهد شد. NLG همچنین به صورت تجاری در روزنامه نگاری خودکار، بات مکالمه، تولید توضیحات محصول برای سایت های تجارت الکترونیک، خلاصه کردن سوابق پزشکی، و افزایش دسترسی (به عنوان مثال با توصیف نمودارها و مجموعه داده ها برای افراد نابینا) استفاده می شود. . نمونه ای از استفاده تعاملی NLG چارچوب WYSIWYM، مخفف عبارت "What you see is what you meant است و" به کاربران اجازه می دهد تا نمای پیوسته نمایان شده
(خروجی NLG) یک سند زبان رسمی اصلی (ورودی NLG) را ببینند و دستکاری کنند، در نتیجه زبان رسمی را بدون یادگیری آن ویرایش کنند. با نگاهی به آینده، پیشرفت فعلی در تولید داده به متن، راه را برای تطبیق متون برای مخاطبان خاص هموار می کند. برای مثال، بسته به گیرنده متن (پزشک، پرستار، بیمار) داده های نوزادان در مراقبت های نوزادان را می توان در یک محیط بالینی، با سطوح مختلف جزئیات فنی و زبان توضیحی، به متن متفاوتی تبدیل کرد. همین ایده را می توان در یک محیط ورزشی با گزارش های مختلف برای طرفداران تیم های خاص به کار برد. شرح تصویر. در طول چند سال گذشته، به عنوان بخشی از تلاش گسترده تر برای بررسی رابط بین بینایی و زبان، علاقه ای به تولید خودکار زیرنویس ها برای تصاویر افزایش یافته است. نمونه ای از تولید داده به متن، الگوریتم زیرنویس تصویر (یا توصیف خودکار تصویر) شامل گرفتن یک تصویر، تجزیه و تحلیل محتوای بصری آن، و تولید یک توصیف متنی (معمولا یک جمله) است که برجسته ترین جنبه های تصویر را به صورت کلامی بیان می کند. . یک سیستم زیرنویس تصویر شامل دو کار فرعی است. در تجزیه و تحلیل تصویر، قبل از نگاشت این خروجی ها به ساختارهای زبان
ی، ویژگی ها و خصوصیات یک تصویر شناسایی و برچسب گذاری می شوند. تحقیقات اخیر "از" رویکردهای یادگیری عمیق از طریق ویژگی های یک شبکه عصبی کانولوشنال از پیش آموزش دیده مانند AlexNet, VGG یا Caffe استفاده می کند، جایی که تولیدکنندگان عنوان از یک لایه فعال سازی از شبکه از پیش آموزش دیده به عنوان ویژگی های ورودی خود استفاده می کنند. وظیفه دوم، تولید متن، با استفاده از طیف گسترده ای از تکنیک ها انجام می شود. به عنوان مثال، در سیستم Midge، تصاویر ورودی به صورت سه گانه نشان داده می شوند که شامل تشخیص شی/مواد، تشخیص عمل/پوست و روابط فضایی است. اینها متعاقباً به سه گانه «اسم، فعل، حرف اضافه» نگاشت می شوند و با استفاده از گرامر جایگزینی درخت درک می شوند. با وجود پیشرفت ها، چالش ها و فرصت ها در تحقیقات ثبت تصویر باقی مانده است. علی رغم معرفی Flickr30K, MS COCO و سایر مجموعه های داده بزرگ که آموزش مدل های پیچیده تر مانند شبکه های عصبی را امکان پذیر کرده است، استدلال شده است که "تحقیقات در زیرنویس تصویر می تواند از مجموعه داده های بزرگتر و متنوع تر سود ببرد." طراحی اقدامات خودکار که بتواند قضاوت انسان را در ارزیابی مناسب بودن
توصیفات تصویر تقلید کند، یکی دیگر از نیازهای این منطقه است. سایر چالش های باز شامل پاسخ گویی به پرسش بصری (VQA)، و همچنین ساخت و ارزیابی مخازن چند زبانه برای توصیف تصویر است. بات مکالمه. حوزه دیگری که NLG به طور گسترده در آن به کار گرفته شده است، سیستم های گفتگوی خودکار است که اغلب به شکل بات مکالمه می باشد. چت بات یا یک برنامه نرم افزاری است که برای انجام یک مکالمه چت آنلاین از طریق متن یا متن به گفتار، به جای برقراری ارتباط مستقیم با یک عامل انسانی زنده استفاده می شود. در حالی که تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) در رمزگشایی ورودی انسان استفاده می شود، NLG بخش خروجی الگوریتم های چت بات را در تسهیل گفتگوهای بی درنگ اطلاع می دهد. سیستم های چت بات اولیه، از جمله CleverBot که توسط رولو کارپنتر در سال ۱۹۸۸ ایجاد شد و در سال ۱۹۹۷ منتشر شد، با شناسایی نحوه پاسخ یک انسان به همان سؤال در پایگاه داده مکالمه از طریق رویکرد بازیابی اطلاعاتی (IR) به سؤالات پاسخ می دهند. سیستم های "ربات های" گفتگوی مدرن عمدتاً به مدل های یادگیری ماشین(ML) متکی هستند، مانند یادگیری توالی به توالی و یادگیری تقویتی در تولید خروجی زبان انسا
نی. مدل های هیبریدی نیز مورد بررسی قرار گرفته اند. به عنوان مثال، دستیار خرید علی بابا از یک رویکرد IR برای بازیابی بهترین نامزدها از پایگاه دانش استفاده می کند، قبل از اینکه از مدل seq2seq مبتنی بر ML برای رتبه بندی مجدد نامزدها و ایجاد پاسخ استفاده شود. نوشتن خلاق و طنز محاسباتی. تولید زبان خلاق توسط NLG از زمان پیدایش این رشته فرضیه شده است. یکی از پیشگامان اخیر در این منطقه فیلیپ پارکر است که مجموعه ای از الگوریتم ها را توسعه داده است که قادر به تولید خودکار کتاب های درسی، جدول کلمات متقاطع، شعرها و کتاب هایی با موضوعات مختلف از صحافی تا آب مروارید هستند. ظهور مدل های بزرگ زبان مبتنی بر ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مانند GPT-3 نیز پیشرفت هایی را ممکن کرده است، چنین مدل هایی توانایی قابل تشخیصی را برای کارهای ایجاد-نوشتن نشان می دهند. حوزه مرتبط با کاربرد NLG تولید طنز محاسباتی است. JAPE (موتور تولید و تجزیه و تحلیل جوک) یکی از اولین سیستم های تولید طنز بزرگ و خودکار است که از یک رویکرد مبتنی بر الگوی کدگذاری شده دستی برای ایجاد معماهای حماسی برای کودکان استفاده می کند. HAHAcronym تفسیرهای طنزآمیزی از ه
ر نام اختصاری داده شده ایجاد می کند، و همچنین کلمات اختصاری مناسب جدیدی را با توجه به برخی کلمات کلیدی پیشنهاد می کند. علیرغم پیشرفت ها، چالش های زیادی در تولید محتوای خلاقانه و طنز خودکار که با خروجی انسان رقابت می کند، باقی مانده است. در آزمایشی برای تولید سرفصل های طنز، خروجی های بهترین مدل مبتنی بر BERT در ۹٫۴٪ مواقع خنده دار تلقی می شد (در حالی که عنوان های واقعی Onion 38.4%) و مدل GPT-2 که بر روی سرفصل های طنز تنظیم شده بود به ۶٫۹٪ رسید. اشاره شده است که دو مسئله اصلی در سیستم های تولید طنز، فقدان مجموعه داده های مشروح و فقدان روش های ارزیابی رسمی که می تواند برای تولید محتوای خلاقانه دیگر قابل اجرا باشد. برخی نسبت به کاربردهای دیگر، عدم توجه به جنبه های خلاقانه تولید زبان در NLG استدلال کرده اند. محققان NLG از بینش هایی در مورد آنچه که تولید زبان خلاق را تشکیل می دهد، و همچنین ویژگی های ساختاری روایت که پتانسیل بهبود خروجی NLG را حتی در سیستم های داده به متن دارند، بهره مند خواهند شد. ارزیابی. همانند سایر زمینه های علمی، محققان NLG باید میزان عملکرد سیستم ها، ماژول ها و الگوریتم هایشان را آزمایش کنند ک
ه به آن "ارزیابی" می گویند. سه تکنیک اساسی برای ارزیابی سیستم های NLG وجود دارد: هدف نهایی این است که سیستم های NLG چقدر در کمک به افراد مفید هستند، که اولین تکنیک فوق است. با این حال، ارزیابی های مبتنی بر کار زمان بر و پرهزینه هستند و انجام آن ها می تواند دشوار باشد (مخصوصا اگر به موضوعاتی با مهارت تخصصی مانند پزشکان نیاز داشته باشد). از این رو (مانند سایر حوزه های NLP) ارزیابی های مبتنی بر وظیفه استثنا هستند، نه هنجار. اخیراً محققان در حال ارزیابی میزان همبستگی رتبه بندی ها و معیارهای انسانی با ارزیابی های مبتنی بر وظیفه (پیش بینی) هستند. کار در زمینه چالش های نسل رویدادهای وظیفه مشترک انجام می شود. نتایج اولیه نشان می دهد که رتبه بندی های انسانی در این زمینه بسیار بهتر از معیارها است. به عبارت دیگر، رتبه بندی های انسانی معمولاً حداقل تا حدی اثربخشی کار را پیش بینی می کنند (اگرچه استثنائاتی وجود دارد)، در حالی که رتبه بندی های تولید شده توسط معیارها اغلب اثربخشی کار را به خوبی پیش بینی نمی کنند. این نتایج اولیه هستند. در هر صورت، رتبه بندی انسانی محبوب ترین تکنیک ارزیابی در NLG است. این در تضاد با ترجمه ماش
ینی است که در آن معیارها به طور گسترده استفاده می شود. یک هوش مصنوعی را می توان بر اساس "وفاداری" به داده های آموزشی خود یا در عوض، بر اساس "واقعیت درجه بندی" کرد. پاسخی که داده های آموزشی را منعکس می کند اما واقعیت ندارد، وفادار است اما واقعی نیست. یک پاسخ مطمئن اما غیر وفادار یک "توهم" است. در پردازش زبان طبیعی، توهم اغلب به عنوان «محتوای تولید شده که به محتوای منبع ارائه شده غیرمعنا یا بی وفا است» تعریف می شود.
ابوالحسن احتشامی سیاست مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم و دوره بیست و سوم بعنوان نماینده مرند در مجلس شورای ملی حضور داشت.
علی کمالوند سیاست مدار ایرانی بود، که در دوره بیست و یکم، دوره بیست و دوم و دوره بیست و سوم بعنوان نماینده ملاوی در مجلس شورای ملی حضور داشت.
تام فورسایت (; – ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال مادرول و باشگاه فوتبال رنجرز اشاره کرد. وی همچنین در تیم های ملی فوتبال زیر ۲۳ سال اسکاتلند و اسکاتلند بازی کرده است.
استوارت کندی (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال آبردین و باشگاه فوتبال فالکیرک اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اسکاتلند بازی کرده است.
جیم بلایت (؛ زادهٔ ) بازیکن فوتبال اهل اسکاتلند بود. از باشگاه هایی که در آن بازی کرده است می توان به باشگاه فوتبال کاونتری سیتی، باشگاه فوتبال نانیتون تاون، باشگاه فوتبال پرستون نورث اند، باشگاه فوتبال بیرمنگام سیتی، و باشگاه فوتبال هرفورد یونایتد اشاره کرد. وی همچنین در تیم ملی فوتبال اسکاتلند بازی کرده است.