payamvha/North_RAG huggingface dataset:
دانشگاه فردوسی مشهد نیز از نظر علمی و آکادمیک زیر نظر دانشگاه جرج تاون قرار داشت. همچنین دانشگاه بوعلی سینا در همدان نیز به کمک فرانسویان، و دانشگاه گیلان زیر نظر مقامات آلمانی تأسیس شدند. در جمع، دست کم ۵۹ دانشگاه آمریکایی در توسعه و تأسیس آموزش عالی در ایران نقش و فعالیت داشتند. انقلاب اسلامی و انقلاب فرهنگی. دوره تعطیل و افت و خیزهای پس از انقلاب در دهه ۱۳۶۰ش. پس از پیروزی انقلاب اسلامی، سرمشق و برنامة توسعة دانشگاه به سبک سکولار و الگوی برگرفته از نوگرایی غربی به هم خورد ولی به‌کارگیری سرمشق و برنامة
غربی به هم خورد ولی به‌کارگیری سرمشق و برنامة جایگزین به انجام نرسید و مجادلات ایدئولوژی ـ سیاسی آموزش عالی را با ابتلائات تازه ای روبه رو ساخت. تعطیل دانشگاه و سپس شکل‌گیری نظام متمرکز آموزش عالی و مهاجرت مغزها از آثار این دوره بود. / دهة ۱۳۷۰ش به بعد. دانشگاه ایرانی در این دوره، در کشاکش دیدگاه‌های متعارض سیاسی پس از انقلاب اسلامی با مشکلاتی مواجه بود، لذا بحثهایی همچون استقلال دانشگاه، تمرکززدایی و نیز ارتباط آموزش عالی با جامعه و صنعت مطرح شد. هیئتهای امنا مجدداً در شکل ضعیفی به رسمیت شناخته شدند.
امنا مجدداً در شکل ضعیفی به رسمیت شناخته شدند. گسترش مجدد کمّی آموزش عالی، شروع به کار دانشگاه آزاد اسلامی (به صورت شبه غیردولتی)، دانشگاه پیام نور (تحصیل از راه دور) و تا حدی دانشگاه علمی ـ کاربردی با نرخ رشد پرشتاب و در دامن برنامه‌های سازندگی پس از جنگ، از آثار این دوره اند، اما بیشتر شاخصهای کیفی وضع مطلوبی ندارند و از همه مهم‌تر اینکه به دلیل اختلافات و تنشهای سیاسی در کشور، هنوز خط مشی توسعة دانشگاه در تراز جهانی و تعامل رضایت بخش بین‌المللی ثبات و پایداری مؤثری نیافته است. انقلاب فرهنگی ایران، به
پایداری مؤثری نیافته است. انقلاب فرهنگی ایران، به مجموعه‌ای از رویدادهای مرتبط با نظام آموزش عالی در جمهوری اسلامی ایران (به ویژه سال‌های ۱۳۵۹ تا ۱۳۶۲ خورشیدی) گفته می‌شود که با هدف پاک‌سازی استادان و دانشجویانی که از دید حکومت جمهوری اسلامی ایران، «غرب‌زده» به‌شمار می‌رفتند، پا به عرصه وجود گذاشت. دانشگاه‌ها و موسسات آموزش عالی پس از پیروزی انقلاب اسلامی با همان برنامه‌های آموزشی و درسی قبل از انقلاب فقط با تغییر مدیریت در سطوح مختلف شروع به کار نمودند، که در سال ۱۳۵۹ به دلایل مختلف ارزشی، فرهنگی،
که در سال ۱۳۵۹ به دلایل مختلف ارزشی، فرهنگی، اجتماعی، اقتصادی، سیاسی، انقلاب فرهنگی شروع شد، و با فرمان خمینی ستاد انقلاب فرهنگی تشکیل گردید. این نهاد رسالت امر برنامه‌ریزی رشته‌های مختلف و خط مشی فرهنگی آِینده دانشگاه‌ها را بر اساس فرهنگ اسلامی به صورت متمرکز عهده‌دار شد. از جمله وظایف آن تعیین ضوابط و شرایط تشکیل محل دانشگاه‌ها و دانشکده‌ها و تشکیل رشته بود. ستاد انقلاب فرهنگی در سال ۶۳ ‬به شورای عالی انقلاب فرهنگی تغییر نام داد. که علاوه بر تدوین اصول سیاست فرهنگ نظام جمهوری اسلامی ایران و تعیین اهداف
فرهنگ نظام جمهوری اسلامی ایران و تعیین اهداف برنامه‌های فرهنگی، آموزشی، پژوهشی و علمی، نظارت و ارزشیابی امور کتاب‌های درسی نیز از جمله وظایف این شورا گردید. پس از انقلاب اسلامی طی برنامه پنج ساله اول و دوم توسعه اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی تعداد دانشگاه‌ها و موسسات آموزش عالی از ۱۰۲ واحد در سال ۱۳۶۷، به ۲۷۰ واحد در سال ۱۳۷۷ افزایش یافت. این توسعه کمی دانشگاه‌ها و موسسات آموزش عالی تاکنون تداوم یافته است و امروزه، بالغ بر ۲۷۰۰ دانشگاه و مرکز آموزش عالی دولتی وجود دارد. دانشگاه آزاد اسلامی هم به عنوان
دولتی وجود دارد. دانشگاه آزاد اسلامی هم به عنوان بزرگ‌ترین مرکز آموزش عالی کشور با ایجاد بیش از ۴۰۰ واحد در محروم‌ترین نقاط کشور نقش تعیین‌کننده‌های در توسعه آموزش عالی ایران بعد از انقلاب، داشته است. بررسی‌ها نشان می‌دهد کل دانشجویان در همه دوره‌های تحصیلی برابر با ۴ میلیون و ۸۳ هزار و ۱۲ نفر است که دوره کارشناسی بیشترین دانشجو را دارد. ۱۳۷ دانشگاه و مرکز آموزش عالی، ۳۲۴ مؤسسه آموزش عالی غیردولتی و ۱۴۹ مؤسسه آموزش عالی آزاد در حال فعالیت هستند؛ بنابراین با حسابی سرانگشتی متوجه رشد ۲۴۲۵ درصدی واحدهای
با حسابی سرانگشتی متوجه رشد ۲۴۲۵ درصدی واحدهای دانشگاهی و ۲۵۵۱ درصدی تعداد دانشجویان در دوران انقلاب اسلامی به نسبت پیش از آن می‌شویم. مؤسسة بروکینگز در مرداد ۱۳۹۰/ اوت ۲۰۱۱ گزارشی از تحقیق خود دربارهٔ تحولات سالهای ۱۳۸۹ و ۱۳۹۰ش/ ۲۰۱۰ و ۲۰۱۱ در جهان عرب از منظر جمعیت نیرومند جوانان در حال تحصیلات عالی یا متقاضی آموزش عالی منتشر کرد. منطقة عربی خاورمیانه و شمال آفریقا دربردارنده ۶۰٪ گروه‌های سنی زیر ۲۵ سال است. در بسیاری از کشورهای این منطقه، ۳۰٪ جمعیت در سنین ۱۵ تا ۲۹ قرار دارند که خواهان تغییر و تحول در
۱۵ تا ۲۹ قرار دارند که خواهان تغییر و تحول در جامعه اند. در این منطقه، با وجود افزایش میزان ثبت نام در آموزش عالی و رشد زنان در آن و افزایش مؤسسات، عملکرد نهادها در حد انتظار دانشجویان و متقاضیان خدمات نیست. میزان بیکاری دانش آموختگان یا اشتغال نامناسب آنها پس از پایان تحصیلات، بسیار زیاد است. اداره دانشگاه‌ها بحث‌انگیز و مناقشه آمیز است و کیفیت آموزش عالی مطلوب نیست و اگر اصلاحات در زمینة سیاست گذاری و نیز تغییر الگوها و بهبود فرایندها به موقع صورت نپذیرد، پیامدهای نامطلوب تری خواهد داشت. آمار. آموزش عالی
پیامدهای نامطلوب تری خواهد داشت. آمار. آموزش عالی در ایران، شامل آموزش‌های دانشگاهی منتهی به مدارک کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکتری است. در ایران، دانشگاه آزاد اسلامی بیشترین تعداد دانشجو را دارد. سال ۱۳۹۳. با توجه به آمار ارائه شده در خرداد سال ۱۳۹۳: درصد دانشجو نسبت به مراکز عالی: درصد دانشجو نسبت به مقاطع تحصیلی: در ایران به ازای هر سه کارشناس یک فوق دیپلم وجود دارد و این در حالیست که در کشورهای صنعتی و توسعه یافته به ازای هر پنج فوق دیپلم و تکنسین یک کارشناس وجود دارد. دستاوردهای نظام آموزش
یک کارشناس وجود دارد. دستاوردهای نظام آموزش عالی ایران. جایگاه دانشگاه‌های ایران در رده‌بندی‌های بین‌المللی. دانشگاه تهران در سال ۲۰۱۱ در این فهرست در رتبه ۳۰۱ تا ۴۰۰ قرار دارد. دانشگاه‌های تهران و صنعتی شریف در سال ۲۰۰۸ در این رده‌بندی به ترتیب در رتبه‌های ۴۸۵ و ۵۸۶ قرار دارند. در این رده‌بندی در سال ۲۰۲۱ دانشگاه تهران در رتبه ۳۹۶، دانشگاه صنعتی شریف در رتبه ۷۳۳ و دانشگاه فردوسی مشهد در رتبه ۸۷۶ قرار دارند. جوایز معتبر علمی و فرهنگی. شیرین عبادی دانش‌آموختهٔ دانشکده حقوق دانشگاه تهران در سال ۲۰۰۳ برنده
دانشکده حقوق دانشگاه تهران در سال ۲۰۰۳ برنده جایزه صلح نوبل شد و همچنین مریم میرزاخانی دانشجوی رشتهٔ ریاضی دانشگاه صنعتی شریف و دانشگاه هاروارد در سال ۲۰۱۴ مفتخر به کسب مدال فیلدز شد. انتقادها. بیش از هشتاد درصد تحقیقاتی که در دانشگاه‌های ایران انجام می‌شود عملاً هیچ کاربردی در بخش صنعت ندارند. فرهنگ «مدرک شیفتگی» باعث شده که شاهد تبدیل دانشگاه‌ها (اعم از دولتی و آزاد) به «کارخانه‌های ۳شیفته تولید مدرک دانشگاهی» باشیم. نتیجه اینکه ظرف چند سال تعداد مهندسان ایران از آلمان هم بیشتر شد، در حالی که ارزش
ایران از آلمان هم بیشتر شد، در حالی که ارزش تولیدات صنعتی ایران حداکثر یک دهم آلمان است. فساد تحصیلی و دانشگاهی. دانشگاه‌های علمی کاربردی وابسته به دستگاه‌ها هم وهن آموزش عالی بود هم به نوعی باعث ایجاد فساد در تولید مدرک تحصیلی برای کارمندان دولت صرفاً جهت افزایش حقوق بود که متوقف شده، اما باقی مانده‌ها در حال نظارت بیشتر و تقویت هستند. داود حسینی، مدرس دانشگاه و پژوهشگر حوزه مطالعات سلامت اداری و مقابله با فساد یادداشتی در روزنامه مردم‌سالاری دربارهٔ مبحث فساد علمی در آموزش عالی دارد: … در یکی- دو دهه
فساد علمی در آموزش عالی دارد: … در یکی- دو دهه اخیر به دلایلی که بحثش را خواهم کرد، روند فساد در دانشگاه‌ها رو به فزونی نهاده است. به ویژه در سال‌های آخر دهه هشتاد شمسی و سال‌های آغازین دهه نود، فساد در آموزش عالی همانند سایر نهادها رو به فزونی نهاد. این فساد را در سه حوزه گونه‌شناسی نموده‌ام. ۱- گونه‌شناسی فساد در چارچوب کنشگران نهاد علم، شامل دانشجو، استاد و کارمند. برخی از اشکال فساد در چارچوب کنش استادان در ارتباط با دانشجویان: به‌طور کلی این تعامل فاسد را می‌توان در سه دسته کلی ۱- فساد در تولیدات
فاسد را می‌توان در سه دسته کلی ۱- فساد در تولیدات مشترک علمی۲- فساد و سوء استفاده اقتصادی ۳- تعاملات اخلاقی فاسد، دسته‌بندی کرد. بسیاری از این ارتباطات فاسد در راستای نوچه پروری، مٌبلغ پروری، بازاریاب آموزشی و پژوهشی، تقویت تیم خودی در مقابل سایر تیم‌ها و … نیز قابل صورتبندی است. ۲- گونه‌شناسی دیگر بر مبنای تعامل فاسد بین نهادها و سازمان‌ها است. از قبیل دریافت امتیازاتی برای اعضاء دانشگاه یا خود دانشگاه از نهادها، سازمان‌ها و شرکت‌ها در قبال ارایه مدرک در دوره‌های آموزشی و …(مدرک فروشی) یا پذیرفتن مدیر آن
آموزشی و …(مدرک فروشی) یا پذیرفتن مدیر آن سازمان برای مقاطع دکتری، یا پذیرفتن به عنوان عضو هیئت علمی/ مدعو و … می‌توان متصور شده و مورد بحث و بررسی قرار داد. ۳- گونه‌شناسی بر مبنای فساد در تولیدات علمی: حداقل در پنج دسته از تولیدات علمی(کتاب، مقالههای منتشره در نشریات، پایان‌نامهها، پژوهش‌ها، و سمینارها و …)، صوری از فساد به اشکال مختلف وجود دارد. تاثیر فعال‌سازی مکانیسم ماشه. وزیر علوم، حسین سیمایی صراف، در ۲۹ شهریور درباره تأثیر فعال‌سازی مکانیزم ماشه بر آموزش عالی در ایران گفت: «بر اساس حقوق بین‌الملل و
عالی در ایران گفت: «بر اساس حقوق بین‌الملل و مقررات سازمان‌های بین‌المللی، تحریم‌ها نباید به حوزه علم و فناوری تسری پیدا کنند. اما متأسفانه در عمل دیده‌ایم که تحریم‌ها به‌طور غیررسمی و خارج از اسناد و قطعنامه‌ها به عرصه علم و فناوری کشور هم کشیده شده‌اند... البته باید بگویم تعداد اساتیدی که موفق می‌شوند فرصت مطالعاتی بروند، به‌شدت کاهش یافته و در حال حاضر تنها حدود ۷۰ تا ۸۰ نفر در فرصت مطالعاتی هستند، در حالی که در گذشته این رقم به یکی دو هزار نفر می‌رسید.» مراکز. مراکز آموزشی فعال در نظام آموزش عالی ایران
مراکز. مراکز آموزشی فعال در نظام آموزش عالی ایران عبارتند از: در حال حاضر علاوه بر دانشگاه‌ها و مراکز آموزش عالی وابسته به وزارتخانه‌های علوم تحقیقات و فناوری و بهداشت، درمان و آموزش پزشکی، مراکز دیگری نیز با کسب مجوز از وزارت علوم، تحقیقات و فناوری دانشجو می‌پذیرند. از جمله این مراکز، دانشگاه فنی و حرفه‌ای و مراکز تربیت معلم وابسته به وزارت آموزش و پرورش و مؤسسات آموزش عالی وابسته به سایر وزارتخانه‌ها مانند: امور خارجه، پست و تلگراف، راه و ترابری و غیره است. دانشگاه فرهنگیان برای تربیت معلمان و آموزش و
است. دانشگاه فرهنگیان برای تربیت معلمان و آموزش و بهسازی نیروی انسانی وزارت آموزش و پرورش در ایران است. دانشگاه فنی و حرفه‌ای نیز در خرداد ۱۳۹۰ در طرح انتقال آموزشکده‌های فنی و حرفه‌ای وزارت آموزش پرورش به وزارت علوم، تحقیقات و فناوری تأسیس گردید. علاوه بر این، دانشگاهی تحت عنوان، دانشگاه جامع علمی کاربردی در سال ۱۳۷۱ به منظور تقویت آموزشهای فنی و حرفه‌ای و تربیت نیروی انسانی ماهر موردنیاز بخش‌های صنعت، معادن، کشاورزی و خدمات تأسیس گردیده است. در حال حاضر دانشگاه پیام نور ارائه دهنده این نوع سامانه آموزشی
پیام نور ارائه دهنده این نوع سامانه آموزشی است. به منظور افزایش مشارکت عمومی در ارائه خدمات آموزش عالی و افزایش روزافزون تقاضای اجتماعی جهت ورود به آموزش عالی در ایران دانشگاه‌ها و مؤسساتی در بخش غیردولتی ایجاد گردیده است که شامل واحدهای دانشگاه آزاد اسلامی و همچنین دانشگاه‌ها و مؤسسات آموزش عالی غیرانتفاعی می‌شود. حوزه‌های علمیه نیز از جمله نهادهای غیردولتی هستند که در ایران فعالیت کرده و مدارک معادل با مدارک عالی دانشگاهی ارائه می‌دهند. در ایران، برخلاف کشورهای غربی، مقام ریاست دانشگاه‌ها انتخابی نبوده
کشورهای غربی، مقام ریاست دانشگاه‌ها انتخابی نبوده بلکه انتصابی از سطوح بالاتر است.
پردازش زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های مهم در حوزهٔ علوم رایانه، هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنابر این پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. چالش اصلی و عمده در این زمینه، درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید
رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند. در این صورت، با استفاده از آن می‌توان به ترجمهٔ زبان‌ها پرداخت، از صفحات وب و بانک‌های اطلاعاتیِ نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسش‌ها استفاده کرد، یا با دستگاه‌ها، مثلاً برای مشورت گرفتن به گفت‌وگو پرداخت.این‌ها تنها مثال‌هایی از کاربردهای متنوع پردازش زبان‌های طبیعی هستند. هدف اصلی در پردازش زبان طبیعی، ساخت تئوری‌هایی محاسباتی از زبان، با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای
با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای موجود در علوم رایانه است. بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه می‌باشد. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی قابل تقسیم است: کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری. تاریخچه. به‌طور کلی تاریخچه پردازش زبان طبیعی از دهه ۱۹۵۰ میلادی شروع می‌شود. در ۱۹۵۰ آلن تورینگ مقاله
۱۹۵۰ میلادی شروع می‌شود. در ۱۹۵۰ آلن تورینگ مقاله معروف خود را دربارهٔ آزمایش تورینگ که امروزه به عنوان ملاک هوشمندی شناخته می‌شود، منتشر ساخت. نخستین تلاش‌ها برای ترجمه توسط رایانه ناموفق بودند، به‌طوری‌که ناامیدی بنگاه‌های تأمین بودجهٔ پژوهش از این حوزه را نیز در پی داشتند. پس از اولین تلاش‌ها آشکار شد که پیچیدگی زبان بسیار بیشتر از چیزی‌ست که پژوهشگران در ابتدا پنداشته‌بودند. بی‌گمان حوزه‌ای که پس از آن برای استعانت مورد توجه قرار گرفت زبان‌شناسی بود. اما در آن دوران نظریهٔ زبان‌شناسی وجود نداشت که
اما در آن دوران نظریهٔ زبان‌شناسی وجود نداشت که بتواند کمک شایانی به پردازش زبان‌ها بکند. در سال ۱۹۵۷ کتاب ساختارهای نحوی اثر نوام چامسکی زبان‌شناس جوان آمریکایی که از آن پس به شناخته‌شده‌ترین چهرهٔ زبان‌شناسی نظری تبدیل شد به چاپ رسید. از آن پس پردازش زبان با حرکت‌های تازه‌ای دنبال شد اما هرگز قادر به حل کلی مسئله نشد. NLP مبتنی بر قوانین دست‌نویس (دهه ۱۹۵۰ - اوایل دهه ۱۹۹۰) NLP مبتنی بر روشهای آماری (۱۹۹۰–۲۰۱۰) تا دهه ۱۹۸۰، اکثر سیستم‌های پردازش زبان طبیعی بر اساس مجموعه‌های پیچیده‌ای از قوانین دست نوشته
بر اساس مجموعه‌های پیچیده‌ای از قوانین دست نوشته بودند. از اواخر دهه ۱۹۸۰، با معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پردازش زبان، انقلابی در پردازش زبان طبیعی رخ داد. این امر هم به دلیل افزایش مداوم در قدرت محاسباتی و هم کاهش تدریجی تسلط نظریات زبان‌شناسی چامسکی بود. NLP مبتنی بر شبکه‌های عصبی (در حال حاضر) در دهه ۲۰۱۰، روش‌های یادگیری بازنمایی و یادگیری ماشینی به سبک شبکه عصبی عمیق در پردازش زبان طبیعی رایج شد. این محبوبیت تا حدی به دلیل انبوهی از نتایج بود که نشان می‌داد چنین تکنیک‌هایی می‌توانند به
بود که نشان می‌داد چنین تکنیک‌هایی می‌توانند به نتایج پیشرفته‌ای در بسیاری از کارهای زبان طبیعی، مانند مدل‌سازی زبان و تجزیه دست یابند. این امر به‌طور فزاینده ای در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی مهم است. روشها: قوانین، آمارها، شبکه‌های عصبی. در ابتدا، بسیاری از سیستم‌های پردازش زبان با قوانین دست‌نویس، یعنی کدگذاری دستی مجموعه‌ای از قوانین، همراه با جستجوی فرهنگ لغت، طراحی می‌شدند: مانند نوشتن دستور زبان یا ابداع قوانین اکتشافی برای به دست آوردن ریشه واژه. ولی سیستم‌های جدیدتر مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری
سیستم‌های جدیدتر مبتنی بر الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مزایای زیادی نسبت به قوانین دست‌ساز دارند: با وجود محبوبیت یادگیری ماشینی در تحقیقات NLP، روش‌های دست‌نویس هنوز (۲۰۲۰) در موارد زیر استفاده می‌شوند: روش‌های آماری. از زمان به اصطلاح «انقلاب آماری» در اواخر دهه ۱۹۸۰ و اواسط دهه ۱۹۹۰، بسیاری از تحقیقات پردازش زبان طبیعی به شدت بر یادگیری ماشین تکیه کردند. بسیاری از کلاس‌های مختلف الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای وظایف پردازش زبان طبیعی به کار گرفته شده‌اند. این الگوریتم‌ها مجموعه بزرگی از «ویژگی‌ها» را که
این الگوریتم‌ها مجموعه بزرگی از «ویژگی‌ها» را که از داده‌های ورودی تولید می‌شوند، به عنوان ورودی می‌گیرند. با این حال، تحقیقات به‌طور فزاینده‌ای بر مدل‌های آماری متمرکز شده‌است، که تصمیم‌های نرم و احتمالی را بر اساس ضمیمه کردن وزن‌های با ارزش واقعی به هر ویژگی ورودی می‌گیرند. چنین مدل‌هایی این مزیت را دارند که می‌توانند قطعیت نسبی بسیاری از پاسخ‌های ممکن مختلف را به جای یک پاسخ بیان کنند، و زمانی که چنین مدلی به عنوان جزئی از یک سیستم بزرگ‌تر گنجانده شود، نتایج قابل اعتمادتری تولید می‌کند. برخی از اولین
نتایج قابل اعتمادتری تولید می‌کند. برخی از اولین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده، مانند درخت‌های تصمیم، سیستم‌هایی از قواعد سخت «اگر-آنگاه» مشابه قوانین دست‌نویس موجود تولید کردند. همچنین برچسب‌گذاری بخشی از گفتار، استفاده از مدل‌های پنهان مارکوف را در پردازش زبان طبیعی را معرفی کرد، و به‌طور فزاینده‌ای، تحقیقات بر روی مدل‌های آماری متمرکز شده‌اند که تصمیم‌های احتمالی را بر اساس ضمیمه کردن وزن‌های با ارزش واقعی به ویژگی‌های تشکیل‌دهنده ورودی می‌گیرند. مدل‌های زبان حافظه پنهان که اکنون بسیاری از
مدل‌های زبان حافظه پنهان که اکنون بسیاری از سیستم‌های تشخیص گفتار بر آن‌ها تکیه دارند، نمونه‌هایی از این مدل‌های آماری هستند. چنین مدل‌هایی معمولاً وقتی ورودی ناآشنا به آنها داده می‌شود، به ویژه ورودی‌هایی که حاوی خطا هستند (همان‌طور که برای داده‌های دنیای واقعی بسیار رایج است)، بهتر عمل می‌کنند و زمانی که در یک سیستم بزرگ‌تر شامل وظایف فرعی متعدد ادغام می‌شوند، نتایج قابل اعتمادتری تولید می‌کنند. از زمان روی آوردن به شبکه‌های عصبی، روش‌های آماری در تحقیقات NLP تا حد زیادی با شبکه‌های عصبی جایگزین شده‌اند.
NLP تا حد زیادی با شبکه‌های عصبی جایگزین شده‌اند. با این حال، آنها همچنان برای زمینه‌هایی که در آن‌ها قابلیت تفسیر و شفافیت آماری مورد نیاز است، استفاده می‌شوند. شبکه‌های عصبی. یک اشکال عمده روش‌های آماری این است که آنها به مهندسی ویژگیها نیاز دارند. به همین علت از سال ۲۰۱۵ تحقیقات با روش‌های آماری تا حد زیادی رها شده و به سمت شبکه‌های عصبی برای یادگیری ماشین رفته‌است. تکنیک‌های رایج عبارتند از استفاده از جاسازی کلمات برای دریافت ویژگی‌های معنایی کلمات، و افزایش یادگیری تمام کار در سطح بالاتر (مثلاً
و افزایش یادگیری تمام کار در سطح بالاتر (مثلاً پاسخ‌گویی به سؤال) به‌جای تکیه بر یک صف از وظایف میانی جداگانه (مثلاً، برچسب گذاری بخشی از گفتار و تجزیه وابستگی). در برخی زمینه‌ها، این تغییر مستلزم تغییرات اساسی در نحوه طراحی سیستم‌های NLP است، به طوری که رویکردهای مبتنی بر شبکه عصبی عمیق ممکن است به عنوان یک الگوی جدید متمایز از پردازش زبان طبیعی آماری در نظر گرفته شوند. به عنوان مثال، اصطلاح ترجمه ماشینی عصبی (NMT) بر این واقعیت تأکید دارد که رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی مستقیماً از
بر یادگیری عمیق برای ترجمه ماشینی مستقیماً از تبدیل‌های دنباله به دنباله یادمی‌گیرند، و نیاز به مراحل میانی مانند تراز کردن کلمات و مدل‌سازی زبان را که در آمار مورد استفاده قرار می‌گرفت، نیست. محدودیت‌ها. پردازش زبان‌های طبیعی رهیافت بسیار جذابی برای ارتباط بین انسان و ماشین محسوب می‌شود و در صورت عملی شدنش به‌طور کامل می‌تواند تحولات شگفت‌انگیزی را در پی داشته‌باشد. سیستم‌های قدیمی محدودی مانند SHRDLU که با واژه‌های محدود و مشخصی سر و کار داشتند، بسیار عالی عمل می‌کردند، به‌طوری‌که پژوهشگران را به شدت
عالی عمل می‌کردند، به‌طوری‌که پژوهشگران را به شدت نسبت به این حوزه امیدوار کرده‌بودند. اما در تقابل با چالش‌های جدی‌تر زبانی و پیچیدگی‌ها و ابهام‌های زبان‌ها، این امیدها کم‌رنگ شدند. مسئلهٔ پردازش زبان‌های طبیعی معمولاً یک مسئلهٔ AI-complete محسوب می‌شود، چرا که محقق شدن آن به‌طور کامل مستلزم سطح بالایی از درک جهان خارج و حالات انسان برای ماشین است. مزایا و معایب NLP. با روی کار آمدن پردازش زبان طبیعی و همه‌گیر شدن استفاده از آن، سرعت انجام بسیاری از کارها که شاید روزانه زمان زیادی برای انجام آنها صرف
که شاید روزانه زمان زیادی برای انجام آنها صرف می‌شد کاهش یافت. لذا صرفه جویی در زمان را شاید بتوان یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های پردازش زبان طبیعی به حساب آورد. از طرفی راحتی در ایجاد ارتباط با ماشین‌ها به صورت صوتی یکی از ویژگی‌هایی است که افراد را بیشتر به استفاده از این تکنولوژی سوق می‌دهد. لذا به عنوان دومین مزیت می‌توان سهولت بخشیدن ارتباط بین انسان و ماشین را در نظر گرفت. دسترسی آسان هم یکی دیگر از خوبی‌های پردازش زبان طبیعی است. امروزه همه افراد از گوشی‌های تلفن هوشمند استفاده می‌کنند و گوشی‌های تلفن هم
تلفن هوشمند استفاده می‌کنند و گوشی‌های تلفن هم عمداً مجهز به این تکنولوژی هستند، لذا شما با همان گوشی تلفنی که کارهای روزمره خود را انجام می‌دهید، می‌توانید به کمک پردازش زبان طبیعی برخی امورات خود را به صورت صوتی هم انجام دهید. از طرفی باید در نظر داشته باشیم که تکنولوژی‌های بر مبنای پردازش زبان طبیعی کاستی ها و ایراداتی هم دارند که انتظار می‌رود به‌ مرور زمان برطرف شود. اشتباه در تشخیص کلمات و معانی آنها، برخی خطاهای پردازشی و عدم انعطاف پذیری در تشخیص صوت شاید معایبی باشد که می‌تواند برای پردازش زبان
صوت شاید معایبی باشد که می‌تواند برای پردازش زبان طبیعی منظور کرد. پردازش زبان‌های طبیعی آمارگرا. پردازش زبان‌های طبیعی به‌شکل آمارگرا عبارت است از استفاده از روش‌های تصادفی، احتمالاتی و آماری برای حل مسائلی مانند آنچه در بالا ذکر شد. به‌ویژه از این روش‌ها برای حل مسائلی استفاده می‌کنند که ناشی از طولانی بودن جملات و زیاد بودن تعداد حالات ممکن برای نقش کلمات هستند. این روش‌ها معمولاً مبتنی بر نمونه‌های متنی و مدل‌های مارکف هستند. منابع. Crystal D. , "The Cambridge Encyclopedia of Language", 2nd edition,
Cambridge Encyclopedia of Language", 2nd edition, Cambridge University Press, 1996. Manning, C. D. , and Schutze, H. , "Foundations of Statistical Natural Language Processing", 5th edition, The MIT Press, 2002.
دهلیز روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران. محدوده دهلیز. از شمال دهکون، از جنوب لاز، از مغرب قرط، و از سمت مشرق به سفین محدود می‌گردد. جمعیت. جمعیتش در حدود ۴۰ نفر می‌باشد که اهل سنت شافعی هستند و به زبان عربی صحبت می‌کنند. این روستا دارای مسجد و مدرسه است. صید مروارید. اهالی روستا در فصل معینی از سال به صید مروارید مشغولند اما شغل اصلی آن‌ها ماهی‌گیری است.
دهکون روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران. محدوده دهکون. از شمال دریا، از جنوب قرط، از مغرب دهلیز، و از سمت مشرق به لاز محدود می‌گردد. جمعیت. جمعیتش در حدود ۵۰ نفر می‌باشد که اهل سنت و از پیروان امام محمد ادریس شافعی هستند. دارای مسجد، مدرسه، می‌باشد و بزبان عربی تکلم می‌کنند. امرار معاش. اهالی این روستا از راه صید و ماهی‌گیری امرار معاش می‌کنند. تعداد
لاز، روستایی در دهستان لاوان بخش کیش شهرستان بندر لنگه در استان هرمزگان ایران است. جمعیت. بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵، جمعیت این روستا برابر با ۱٬۱۰۱ نفر (۳۰۳ خانوار) بوده است.
سیم یا سجم روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران. محدوده سیم. از شمال لاز، از جنوب دریا، از مغرب دهلیز، و از سمت مشرق به دهکون محدود می‌گردد. جمعیت. جمعیت آن در حدود ۵۵ نفر می‌باشد. دارای مسجد، برق، آب‌انبار (برکه)، خانه بهداشت، و دبستان است. نژاد. مردم این روستا از نژاد عرب و اهل سنت از شاخه حنبلی هستند یعنی از پیروان امام احمد ابن حنبل می‌باشند. ساکنان این روستا به زبان عربی و فارسی به گویش محلی تکلم می‌کنند. امرار معاش. اهالی روستا از طریق صید، ماهی‌گیری و
امرار معاش. اهالی روستا از طریق صید، ماهی‌گیری و کشاورزی امرار معاش می‌کنند.
لزه روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران. این روستا از شمال به سیم، از جنوب به لاز، از سوی باختر به قرط، و از سمت خاور به سفین محدود می‌گردد. اهالی این روستا در فصل معینی از سال به صید مروارید فعالیت دارند، ولی شغل اساسی مردم ماهی‌گیری است. جمعیت. جمعیتش در حدود ۴۵ نفر می‌باشد که اهل سنت و از پیروان امام محمد ادریس شافعی هستند. دارای مسجد، مدرسه، می‌باشد و بزبان عربی تکلم می‌کنند.
قرط روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران است. از شمال دهلیز، از جنوب سیم، از مغرب لاز، و از سمت مشرق به الباغ محدود می‌گردد. جمعیت. جمعیت آن در حدود ۳۰ نفر می‌باشد. مردم این روستا از نژاد عرب و اهل سنت از شاخه حنبلی هستند. ساکنان این روستا به زبان عربی تکلم می‌کنند. اهالی روستا از طریق صید، ماهیگیری و کشاورزی امرار معاش می‌کنند.
حله روستایی در بخش ريگ از توابع شهرستان گناوه در حاشیه سواحل نیلگون خليج‌ فارس است.
سفین روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران. محدوده سفین. در گذشته این روستا از شمال به دریا، از جنوب به روستای دهلیز، از مغرب به روستای دهکون، و از سمت مشرق به روستای باغو محدود شده بود اما در حال حاضر با منطقه شهری شهرک «میرمهنا» محصور شده است. مردم. جمعیت آن در حدود ۱۲۰۰ نفر است. ساکنان این روستا از بیشتر عرب و اهل سنت از شاخه حنبلی هستند. اما سایر اقوام ایرانی نیز در این محله ساکن هستند. این روستا دارای مسجد است. امرار معاش. اهالی روستا از طریق صید، ماهی‌گیری و
امرار معاش. اهالی روستا از طریق صید، ماهی‌گیری و تجارت امرار معاش می‌کنند.
الدی روستای کوچکی از توابع بخش کیش شهرستان بندر لنگه استان هرمزگان واقع در جنوب ایران است. محدودهٔ الدی. از شمال دهکون، از جنوب دریا، از مغرب سفین، و از سمت مشرق به سیم محدود می‌گردد. جمعیت. جمعیتش در حدود ۴۵ نفر است که به زبان عربی صحبت می‌کنند و مذهب آن‌ها سنی شافعی است. این روستا دارای مسجد و مدرسه است. پیشه. پیشهٔ مردم روستا صید و ماهی‌گیری است و از این راه امرار معاش می‌کنند.
باغو روستای کوچکی در ناحیهٔ غربی جزیره کیش است که به لحاظ تقسیمات کشور از توابع بخش کیش، شهرستان بندر لنگه، استان هرمزگان است. این روستا با نام ‌الباغ نیز شناخته می‌شود. محدوده. این روستا از شمال به روستای سفین، از جنوب به روستای الدی، از مغرب به روستای لاز و از سمت مشرق به روستای دهلیز متصل است. مردم. جمعیت این روستا حدود ۶۵ نفر است. ساکنان این روستا اهل سنت از شاخه مالکی هستند و به زبان‌های عربی و فارسی و گویش محلی صحبت می‌کنند. این روستا دارای مسجد و مدرسه است. پیشهٔ مردم این روستا صیادی و ماهی‌گیری است
است. پیشهٔ مردم این روستا صیادی و ماهی‌گیری است و از این راه امرار معاش می‌کنند.
محله اعیان نشین گلسار در شمال غرب رشت واقع شده‌است. این محله شامل خیابان اصلی گلسار، بلوار اصفهان ، بلوار سمیه، بلوار توحید (ناز)، بلوار گیلان، بلوار نماز، بلوار دیلمان، خیابان نواب و خیابان معین (بلوار سنبل) می‌باشد. در این منطقه اسم هایی زیبایی از جمله دختران رفت امد میکنند مثل ایلین سودا و یا نازنین مریم!. این منطقه در ابتدا شالیزار بود. از اواخر دهه ۴۰ مورد توجه بخش خصوصی برای عمران و آبادی قرار گرفت. آبادانی گلسار ابتدا با ساخت خانه‌های ویلایی با متراژ بالا آغاز شد و نخستین کلنگ شهرسازی توسط «غلامرضا