payamvha/North_RAG huggingface dataset:
عمده نفت صادراتی خود را از روسیه به بازارهای مصرف منتقل می‌کند، ولی این مسیر روسی نمی‌تواند پاسخگوی حجم عظیم صادرات باشد. از این رو، تنوع‌بخشی به خطوط صادراتی تنها گزینه پیش‌روی رهبران آستانه است. ترکمنستان. حجم عظیم ذخایر گاز، این کشور را از بسیاری از درگیری‌های سیاسی و ارضی که سایر کشورهای مشابه درگیر آن هستند، دور نگه داشته‌است. بخش ترکمن دریای خزر نیز دارای نفت و گاز قابل توجهی می‌باشد. منابع فلات قاره ترکمنستان حدود ۳۰تا۴۰درصد کل ذخایر نفت و گاز این کشور را دربر می‌گیرد. نفت ترکمنستان بیشتر در
این کشور را دربر می‌گیرد. نفت ترکمنستان بیشتر در حوزه‌های قطورتپه، نبیت داغ و چلکن در نزدیکی دریای خزر قرار دارد. در زمینه مسیرهای انتقال انرژی، ترکمنستان یک خط لوله کوچک ساخته‌است که حدود ۳ میلیارد متر مکعب گاز به ایران تحویل می‌دهد. حوزه های انرژی. ترکمنستان ۸ حوزه بزرگ نفت و گاز دارد. نفت ترکمنستان بیشتر در حوزه های قطورتپه، نبیت داغ و چلکن در نزدیکی دریای خزر قرار دارد. در زمینه مسیرهای انتقال منابع انرژی، ترکمنستان یک خط‌لوله کوچک ساخته است که حدود ۳میلیارد متر مکعب گاز به ایران تحویل می‌دهد. مسیر
۳میلیارد متر مکعب گاز به ایران تحویل می‌دهد. مسیر طراحی شده دیگر یک خط لوله به‌طول ۱۵۰۰کیلومتر است که از راه افغانستان و پاکستان، ساحل این کشور در اقیانوس هند و احتمالاً در آینده به هندوستان می‌رود. عدم توافق میان جمهوری آذربایجان و ترکمنستان در مورد چگونگی تقسیم دریا اختلاف‌های دیگری را نیز بر سر. مالکیت کاپاز-سردار به‌وجود آورده است. دولت ترکمنستان برای هرچه سریع‌تر کردن بهره‌برداری از منابع خزر، امید بسیاری به شرکت‌های خارجی بسته است و سرمایه‌گذاری‌های بزرگی در این بخش انجام داده است. شرکت هایی که با
بزرگی در این بخش انجام داده است. شرکت هایی که با ترکمنستان در بخش تولید محصولات نفتی و گازی قرارداد بسته‌اند، مجوز شناسایی میدان‌ها را تا شش سال دارند. در صورت کشف میدان‌های هیدرو کربنی آنها مجوز تولید برای ۲۵سال را به‌دست می‌آورند. در میان شرکت‌های اصلی، برای پیاده‌سازی این پروژه‌ها، شرکت روسی هرا و شرکت آلمانی آر دابلیوای دآ دیده می‌شوند. میدان‌های گازی. میدان دولت آباد-دنمز: این میدان بزرگترین میدان گازی این کشور است که در جنوب شرقی و نزدیک مرز ایران قرار دارد و حدود نیمی از ذخایر گازی ترکمنستان را در
دارد و حدود نیمی از ذخایر گازی ترکمنستان را در خود جای داده است. میدان شاتلیک: این میدان حدود نیمی از تولید این کشور را تامین می‌کند. میدان یولوتان جنوبی-عثمانی: در سال ۲۰۰۸ کشف شد. ذخایر این میدان را ۱۴ تریلیون مترمکعب برآورد کرده‌اند که براساس برآوردها چهارمین میدان بزرگ گازی دنیا است.
آکواریوم جورجیا یک آکواریوم عمومی در آتلانتا، جورجیا، ایالات متحده است. آکواریوم جورجیا صدها گونه و هزاران حیوان را در هفت گالری بزرگ خود نگهداری می‌کند که همگی در بیش از آب شیرین و شور زندگی می‌کنند. این بزرگترین آکواریوم از زمان افتتاح آن در سال ۲۰۰۵ تا سال ۲۰۱۲ بود که پس از پارک زندگی دریایی در سنگاپور و پادشاهی اقیانوس چیملونگ در چین به سومین آکواریوم بزرگ جهان تبدیل شد. آکواریوم جورجیا بزرگترین آکواریوم در ایالات متحده و در نیمکره غربی است. کمک ۲۵۰ میلیون دلاری بنیاد تاجران محلی و بنیانگذار هوم دیپو،
دلاری بنیاد تاجران محلی و بنیانگذار هوم دیپو، برنارد مارکوس، بخش عمده ای از بودجه مورد نیاز برای ساخت و تهیه تأسیسات جدید را تأمین کرد. نمونه‌های برجسته آکواریوم شامل کوسه‌نهنگ، نهنگ سفید، شیرهای دریایی کالیفرنیا، دلفین پوزه‌بطری معمولی و سفره‌ماهی دیو هستند. تاریخ. در نوامبر ۲۰۰۱، برنارد مارکوس دیدگاه خود را از ایجاد این آکواریوم که هم جنبه آموزشی و هم رشد اقتصاد را تشویق می‌کند، اعلام کرد. وی پس از بازدید از ۵۶ آکواریوم در ۱۳ کشور به همراه همسرش، بیلی مارکوس، ۲۵۰ میلیون دلار برای ساخت آکواریوم جورجیا،
۲۵۰ میلیون دلار برای ساخت آکواریوم جورجیا، اهدا کرد. مشارکت شرکت‌ها با مبلغ ۴۰ میلیون دلار اضافی به آکواریوم اجازه داد بدون بدهی افتتاح شود. مجموعه. آکواریوم جورجیا صدها گونه و هزاران حیوان را در خود جای داده‌است. این آکواریوم در حدود ۶٫۲۴۰۰۰ متر مکعب از نمایشگاه برای کوسه نهنگ طراحی شده‌است و این تنها نهاد خارج از آسیا است که گونه‌های غول پیکر را در خود جای داده‌است.
پوتانا کاناگال (; – ) کارگردان فیلم، تهیه‌کننده فیلم و فیلم‌نامه‌نویس اهل هند بود. وی بین سال‌های ۱۹۵۷ تا ۱۹۸۵ میلادی فعالیت می‌کرد. وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون ۳ جایزه فیلم‌فیر جنوب بهترین کارگردان و ۳ جایزه ملی فیلم شده‌است.
گل فاخته یا گل کاکوو گیاهی گلدار از خانواده شب‌بویان و بیشتر بومی اروپا و آسیای غربی است. شرح. "کاکوو" گیاهی علفی، بدون مو، چند ساله است که به ارتفاع به ۴۰–۶۰ سانتی‌متر می‌رسد. دارای چهار گلبرگ رنگ صورتی و بنفش (به ندرت سفید) است. این گیاه بیشتر نزدیک به آب رشد می‌کند. نام رایج آن "گل فاخته (cuckooflower)" از شکل‌گیری گلهای گیاه تقریباً همزمان با ورود هر بهار از اولین فاخته‌ها در جزایر انگلیس ناشی می‌شود. توزیع. این گونه معمولاً در سراسر جزایر انگلیس یافت می‌شود. در ایرلند نیز گزارش شده‌است. زراعت. این گیاه
در ایرلند نیز گزارش شده‌است. زراعت. این گیاه به عنوان یک گیاه زینتی در باغها رشد می‌کند و در نتیجه کشت در آمریکای شمالی بومی شده‌است. در برخی از کشورهای اروپایی، از جمله مناطقی از آلمان، این گیاه اکنون در معرض تهدید قرار دارد. این گیاه غذایی برای پروانه نارنجی‌کنار ("Anthocharis cardamines") است و به هر باغچه ای که هدف آن جذب حیات وحش است، ارزش می‌بخشد. گاهی به عنوان جایگزین آب‌تره استفاده می‌شود. فرهنگ عامه. در فولکلور گفته می‌شد که برای پریها مقدس است، و اگر در داخل خانه آورده شود بدشانس بود. به همین
و اگر در داخل خانه آورده شود بدشانس بود. به همین دلیل در گلدسته‌های اول ماه مه قرار نمی‌گرفت. نماد. این گل نماد چشر انگلیس است.
«عدد اهریمن» ترانه‌ای از گروه هِوی متال آیرن میدن و یکی از قطعات آلبومی به‌همین نام است که در سال ۱۹۸۲ منتشر شد. تک‌آهنگ «عدد اهریمن» در زمان اولین انتشارش (۱۹۸۲) تا ردهٔ هجدهم جدول تک‌آهنگ‌های بریتانیا صعود کرد و پس از بازنشر در سال ۲۰۰۵، سومین ترانهٔ پُرفروش روز بریتانیا شد. وی‌اِچ‌وان در رده‌بندی «۴۰ ترانهٔ برتر متال» رتبهٔ هفتم را به این قطعه داده‌است. «عدد اهریمن» یکی از آثار نمادین موسیقی هوی متال و جزو محبوب‌ترین ترانه‌های آیرن میدن است اما در زمان انتشارش مخالفانی هم داشت. در ایالات متحدهٔ آمریکا
انتشارش مخالفانی هم داشت. در ایالات متحدهٔ آمریکا نام آلبوم، طرح جلد آن و متن آهنگ خشم مذهبی‌های تندرو را برانگیخت. آن‌ها صفحه‌های «عدد اهریمن» را آتش می‌زدند و دربعضی موارد از بیم استنشاق دود شیطانی متصاعد شده از صفحه‌ها، آن‌ها را با چکش خرد می‌کردند. در ابتدای ترانه کلماتی از مکاشفه یوحنا خوانده می‌شود. اعضای گروه برای اجرای این قسمت ابتدا به وینسنت پرایس (هنرپیشهٔ نامدار فیلم‌های ژانر وحشت) مراجعه کردند. اما زمانی‌که پرایس برای دکلمهٔ آن جمله‌ها دستمزد ۲۵٬۰۰۰ پوندی طلب کرد، مجبور شدند به صدای بَری
۲۵٬۰۰۰ پوندی طلب کرد، مجبور شدند به صدای بَری کلایتونِ کمتر شناخته‌شده رضایت دهند. محتوا. استیو هریس شعر «عدد اهریمن» را با الهام از رؤیایی که پس از تماشای فیلم دید، نوشت. او بعد از واکنش غیر منتظرهٔ مذهبی‌ها به ترانه گفت: «مشخص است که آن‌ها شعر را نخوانده بودند. اگر این کار را کرده بودند، خیلی راحت متوجه می‌شدند که «عدد اهریمن» داستان عبرت‌آموز شخصی است که نیمه‌شب به یک مراسم جادوی سیاه وارد می‌شود و به شدت می‌ترسد. به‌گفتهٔ هریس شیطانی‌ترین اتفاق در زمان ضبط آلبوم این بود که مارتین بِرچ (تهیه‌کننده) با
ضبط آلبوم این بود که مارتین بِرچ (تهیه‌کننده) با ماشینش تصادف کرد و پس از مراجعه به تعمیرگاه یک فاکتور ۶۶۶ پوندی دریافت کرد.
تابالوس پارسی (به ) اولین ساتراپ سارد بود. کوروش دوم وی را پس از فتح لیدیه، در حدود ۵۴۶ پ. م به این مقام گمارد. هرودوت در تاریخ خود از او نام می‌برد: این فرد همان تابالوس بود که به دام پاکتیاس لیدیایی افتاده در آکروپلیس وقتی که او شورش کردند و بر راهپیمایی سارد بعد در همان سال:دیری نپایید که کوروش از سارد دور شد و پاکتیاس باعث شد که لیدیان علیه تابالوس و کوروش قیام کنند و به سمت پایین دریا رفت، آنجا که تمام طلای سارد قرار داشت، سربازانی را استخدام کرد و مردان ساحل را ترغیب کرد که به ارتش او بپیوندند. سپس به
ساحل را ترغیب کرد که به ارتش او بپیوندند. سپس به طرف سارد حرکت کرد، او در آکروپولیس تابالوس را به دام انداخت و او را در آنجا محاصره کرد.— هرودوت ۱٫۱۵۴
در محاسبات، کنترل‌گر وقفه برنامه‌پذیر (PIC) یک مدار مجتمع است که به یک ریزپردازنده (یا CPU) کمک می‌کند تا درخواست‌های وقفه (IRQ) را که از چندین منبع مختلف (مانند دستگاه‌های ورودی و خروجی خارجی) ناشی می‌شود، کنترل کند. این به اولویت بندی IRQها کمک می‌کند تا CPU پس از ارزیابی PIC از اولویت‌های نسبی IRQ، اجرا را به مناسب‌ترین کنترل‌کننده وقفه (ISR) تغییر دهد. حالت‌های معمول اولویت وقفه شامل اولویت‌های سخت، اولویت‌های چرخشی و اولویت‌های آبشار است. PICها معمولاً اجازه می‌دهند ورودی‌ها را به روش قابل تنظیم برای
اجازه می‌دهند ورودی‌ها را به روش قابل تنظیم برای خروجی‌ها ترسیم کنند. PIC به‌طور معمول در تراشه‌های Southbridge تعبیه شده‌است که معماری داخلی آنها با استانداردهای فروشنده چیپست تعریف شده‌است. ویژگی‌های مشترک. PICها معمولاً مجموعه مشترکی از ثبات‌ها ثبت درخواست درخواست وقفه (IRR)، ثبت سرویس (ISR)، ثبت ماسک قطع (IMR) دارند. IRR مشخص می‌کند که کدام وقفه‌ها در انتظار تأیید است و به‌طور معمول یک ثبت نمادین است که دسترسی مستقیم به آن امکان‌پذیر نیست. رجیستر ISR مشخص می‌کند که کدام وقفه‌ها تأیید شده‌اند، اما هنوز
می‌کند که کدام وقفه‌ها تأیید شده‌اند، اما هنوز منتظر پایان دادن به وقفه (EOI) هستند. IMR مشخص می‌کند که کدام وقفه‌ها باید نادیده گرفته شوند و تأیید نشوند. یک طرح ثبت ساده مانند این اجازه می‌دهد تا حداکثر دو درخواست متناوب برای قطع وقفه همزمان، یکی در انتظار تأیید و دیگری منتظر EOI. تعدادی از طرح‌های اولویت بندی مشترک در PIC وجود دارد که شامل اولویت‌های سخت، اولویت‌های خاص و اولویت‌های چرخشی است. وقفه‌ها ممکن است به صورت لبه ای فعال شده یا به صورت هم سطح ایجاد شوند. تعدادی از روش‌های معمول وجود دارد که
ایجاد شوند. تعدادی از روش‌های معمول وجود دارد که تصدیق می‌کند در هنگام صدور EOI وقفه کامل شده‌است. اینها شامل تعیین اینکه کدام وقفه تمام شده‌است، استفاده از وقفه ضمنی که به اتمام رسیده‌است (معمولاً بالاترین اولویت در ISR است) و تصویب وقفه به عنوان EOI تلقی می‌شود. انواع شناخته شده. یکی از معروف‌ترین PICها، 8259A، در کامپیوتر x86 گنجانده شده‌است. در دوران مدرن، این به عنوان یک تراشه جداگانه در یک کامپیوتر x86 لحاظ نمی‌شود، بلکه به عنوان بخشی از چیپست Southbridge مادربرد است. در موارد دیگر، با
چیپست Southbridge مادربرد است. در موارد دیگر، با کنترل‌کننده‌های وقفه پیشرفته برنامه‌ریزی شده جدیدتر جایگزین شده‌اند که از خروجی‌های وقفه بیشتر و طرح‌های اولویت دار انعطاف پذیرتر پشتیبانی می‌کنند. خواندن بیشتر. اطلاعات بیشتر در مورد Intel APIC را می‌توان در "کتابچه راهنمای توسعه دهنده نرم‌افزار IA-32 Intel Architecture، جلد 3A: راهنمای برنامه‌نویسی سیستم، قسمت ۱، فصل ۱۰ یافت"، که به صورت رایگان در وب سایت اینتل موجود است.
بوتیک هتل سنگ سیاه ساختمانی در محله سنگ سیاه شیراز است. این هتل دارای مساحت زیربنای ۵۶۰ مترمربع است و در سال ۱۳۹۶ ساخت آن شروع و در سال ۱۳۹۹ به پایان رسید. این ساختمان رتبه اول مشترک گروه ساختمان‌های عمومی در سیزدهمین دوره جایزه معماری و معماری داخلی ایران و رتبه سوم گروه ساختمان‌های عمومی در بیستمین دوره جایزه معمار را کسب کرد. طراحی ساختمان توسط علی سوداگران، نازنین کازرونیان، محمدامین نجابت صورت گرفته‌است. موقعیت. در بافت تاریخی شیراز محله سنگ سیاه، به مساحت عرصه ۵۶۰ مترمربع، مابین و در همسایگی پنج بنای
عرصه ۵۶۰ مترمربع، مابین و در همسایگی پنج بنای ثبت ملی از دوره‌های تاریخی ایلخانی، زندیه، قاجاریه و پهلوی ساخته شده‌است. این مجتمع یکی از هفت هتل در محله سیاه سنگ شیراز می‌باشد و از نظر موقعیت جغرافیایی در نزدیکی مراکز مهمی مانند خانه سعادت، خانه فروغ الملک و پاساژ کازرونی‌ها و همچنین هتل سنتی طاها، امامزاده بی بی دختران، چترنور، باغ ایلخانی و کلیسای ارامنه شیراز قرار گرفته‌است. طراحی. بنا، براساس الگوی حیاط میانی، تمامی بازشوها رو به درون و خط آسمان براساس همجواری با بناهای اطراف به ویژه مسجد تاریخی میرزا
همجواری با بناهای اطراف به ویژه مسجد تاریخی میرزا هادی شکل گرفته‌است. مصالح. در این ساختمان آجری از مصالح دست‌ساز مانند آجر خشتی برای هماهنگی بیشتری با بافت منطقه استفاده شده‌است. در داخل اتاق‌ها، کاشی دست‌ساز با الورهای مختص تولیدات دستی، بر دست‌ساز بودن مصالح تأکید شده است.
تی. کی. راجیو کومار (؛ زادهٔ ۱۹۶۱) کارگردان فیلم و تهیه‌کننده فیلم اهل هند است. وی کارگردان فیلم‌هایی همچون برو راهتو برو و تاچولی بوده‌است.
تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین یا تجزیه و تحلیل متن آنلاین به مجموعه ای از تکنیک‌های تحقیق اشاره دارد که برای توصیف و استنباط از مطالب و محتوای آنلاین از طریق کدگذاری و تفسیر سیستماتیک استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین نوعی تجزیه و تحلیل محتوا برای تجزیه و تحلیل ارتباطات مبتنی بر بستر اینترنت است. تاریخچه و تعریف. تجزیه و تحلیل محتوا به عنوان یک بررسی و تفسیر سیستماتیک ارتباطات حداقل به قرن هفدهم برمی گردد. با این حال، فقط در زمان ظهور روزنامه در اوایل قرن ۲۰ بود که تولید انبوه مواد چاپی تقاضا برای
قرن ۲۰ بود که تولید انبوه مواد چاپی تقاضا برای تجزیه و تحلیل کمی کلمات چاپی را به وجود آورد. تعریف برلسون (۱۹۵۲) مبنای اساسی برای تجزیه و تحلیل متن را به عنوان «روش تحقیق برای توصیف عینی، سیستماتیک و کمی محتوای آشکار ارتباطات» فراهم می‌کند. تجزیه و تحلیل محتوا شامل دسته‌بندی واحدهای متون (به عنوان مثال جملات، شبه جمله‌ها، پاراگراف‌ها، اسناد، صفحات وب و غیره) با توجه به ویژگی‌های ماهوی آنها به منظور ساخت یک مجموعه داده‌است که به تحلیلگر اجازه می‌دهد متون را تفسیر کند و استنباط کند. در حالی که تجزیه و تحلیل
تفسیر کند و استنباط کند. در حالی که تجزیه و تحلیل محتوا غالباً پژوهش کمی است، محققان این روش را به عنوان روشهای ذاتاً آمیخته تصور می‌کنند، زیرا کدگذاری متنی به درجه بالایی از تفسیر کیفی نیاز دارد. دانشمندان علوم اجتماعی از این روش برای بررسی و تحقیق در مورد رسانه‌های جمعی، اثرات رسانه ای و تعیین دستور کار استفاده کرده‌اند. با ظهور ارتباطات آنلاین، تکنیک‌های تجزیه و تحلیل محتوا برای تحقیقات اینترنتی تطبیق داده شده‌اند. همانند افزایش روزنامه‌ها، گسترش محتوای آنلاین فرصتی گسترده برای محققان علاقه‌مند به تجزیه
فرصتی گسترده برای محققان علاقه‌مند به تجزیه و تحلیل محتوا فراهم می‌کند. در حالی که استفاده از منابع آنلاین مشکلات و فرصت‌های تحقیقاتی جدیدی را به وجود می‌آورد، روش تحقیق اساسی تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین که توسط مک میلان(۲۰۰۰) مشخص شده‌است، از تجزیه و تحلیل محتوا با استفاده از منابع آفلاین قابل تشخیص نیست: تحلیل محتوا در تحقیقات اینترنتی. از زمان ظهور ارتباطات آنلاین، دانشمندان در مورد چگونگی انطباق تکنیک‌های تجزیه و تحلیل متن برای مطالعه محتوای مبتنی بر بستر وب بحث کرده‌اند. ماهیت منابع آنلاین در بسیاری
وب بحث کرده‌اند. ماهیت منابع آنلاین در بسیاری از مراحل تجزیه و تحلیل محتوا در مقایسه با منابع آفلاین، به مراقبت به خصوصی نیاز دارد. در حالی که محتوای آفلاین مانند متن چاپی پس از تولید ثابت می‌ماند، محتوای آنلاین می‌تواند مرتباً تغییر کند. ماهیت پویای مطالب آنلاین همراه با حجم زیاد و فزاینده محتوای آنلاین می‌تواند ساخت یک قاب نمونه‌گیری را برای تهیه نمونه تصادفی از آن چالش بکشد. محتوای یک سایت نیز ممکن است در بین کاربران متفاوت باشد، و این نیاز به مشخصات دقیق قاب نمونه برداری دارد. برخی از محققان از
دقیق قاب نمونه برداری دارد. برخی از محققان از موتورهای جستجو برای ساخت قاب‌های نمونه برداری استفاده کرده‌اند. این تکنیک معایبی دارد زیرا نتایج موتور جستجو غیرسیستمی و غیر تصادفی است و آنها را برای دستیابی به یک نمونه بی‌طرف غیرقابل اعتماد می‌کند. مسئله قاب نمونه‌گیری را می‌توان با استفاده از کل جمعیت مورد علاقه، مانند توییت‌های کاربران خاص توییتر یا محتوای بایگانی شده آنلاین روزنامه‌های خاص به عنوان قاب نمونه، دور زد. تغییر در مطالب آنلاین می‌تواند طبقه‌بندی مطالب (مرحله ۳) را به چالش بکشد. از آنجا که
مطالب (مرحله ۳) را به چالش بکشد. از آنجا که محتوای آنلاین می‌تواند به‌طور مکرر تغییر کند، توجه به دوره زمانی که نمونه جمع‌آوری می‌شود بسیار مهم است. برای جلوگیری از تغییرات می‌توان از یک گام مفید که بایگانی مطالب است استفاده کرد. تجزیه و تحلیل محتوای خودکار. افزایش محتوای آنلاین میزان متن دیجیتال قابل استفاده در تحقیقات را به طرز چشمگیری افزایش داده‌است. مقدار متن موجود باعث ایجاد انگیزه در ابتکارات روش شناختی شده‌است تا بتواند مجموعه داده‌های متنی را بیش از حد عظیم توصیف کند که طبق روال متداول متد،
بیش از حد عظیم توصیف کند که طبق روال متداول متد، رمزگذاری عملی نیست. پیشرفت در روش، همراه با افزایش ظرفیت و کاهش هزینه محاسبات، به محققان امکان استفاده از تکنیک‌هایی را داده‌است که قبلاً برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌های زیادی از محتوای متنی در دسترس نبودند. تجزیه و تحلیل خودکار محتوا نشان دهنده فاصله اندکی از روش تجزیه و تحلیل محتوای آنلاین مک میلان است، زیرا رمزگذارهای انسانی با یک روش محاسباتی تکمیل می‌شوند و برخی از این روش‌ها نیازی به دسته‌بندی ندارند که به صورت پیشرفته تعریف شوند. مدلهای تجزیه و تحلیل
به صورت پیشرفته تعریف شوند. مدلهای تجزیه و تحلیل متنی کمی اغلب از روشهای «کلمه کلیدی» استفاده می‌کنند که ترتیب کلمات را حذف می‌کنند، کلمات بسیار رایج و بسیار غیر معمول را حذف می‌کنند و کلمات را از طریق lematatation یا stemming ساده می‌کنند که ابعاد متن را کاهش می‌دهد با کاهش کلمات پیچیده به کلمه اصلی آنها. گرچه این روش‌ها اساساً از نظر نحوه تفسیر متن کاهش گرایانه هستند، اما اگر به درستی اعمال و اعتبارسنجی شوند، می‌توانند بسیار مفید واقع شوند. گریمر و استوارت (۲۰۱۳) دو دسته اصلی از تحلیل متن به صورت خودکار
(۲۰۱۳) دو دسته اصلی از تحلیل متن به صورت خودکار را شناسایی کردند: روش‌های "نظارت" شده و "نظارت نشده." روشهای تحت نظارت شامل ایجاد یک طرح کدگذاری و کدگذاری دستی یک نمونه فرعی از اسنادی است که محقق می‌خواهد تجزیه و تحلیل کند. در حالت ایده‌آل، زیرمجموعه ای که «مجموعه آموزش» نامیده می‌شود نماینده کل نمونه است. سپس مجموعه آموزش رمزگذاری شده برای آموزش «الگوریتم» نحوه مطابقت کلمات در اسناد با هر دسته کدگذاری استفاده می‌شود. الگوریتم را می‌توان برای تجزیه و تحلیل خودکار اسناد موجود در مجموعه و گروه‌ها استفاده
خودکار اسناد موجود در مجموعه و گروه‌ها استفاده کرد. وقتی مجموعه ای از دسته‌ها برای کدگذاری قبل از تجزیه و تحلیل به خوبی تعریف نشده باشند، می‌توان از روشهای بدون نظارت استفاده کرد. برخلاف روشهای تحت نظر، رمزگذارهای انسانی برای آموزش الگوریتم لازم نیستند. یک انتخاب اصلی برای محققان در هنگام استفاده از روش‌های بدون نظارت ، انتخاب تعداد دسته‌ها برای مرتب‌سازی اسناد به جای تعریف قبلی از این دسته‌ها می‌باشد.
یادگیری نظارت‌شده (یادگیری با داده‌های برچسب‌دار) یک وظیفه یادگیری ماشینی از یادگیری تابعی است که ورودی را به یک خروجی براساس نمونه‌های ورودی و خروجی ترسیم می‌کند. این یک تابع را از مجموعه آموزشی برچسب زده شده شامل مجموعه ای از "مثال‌های آموزشی" استنباط کند. در یادگیری نظارت شده، هر مثال یک "جفت" متشکل از ورودی (به‌طور معمول یک بردار) و یک مقدار خروجی دلخواه ("سیگنال نظارتی" نیز نامیده می‌شود) است. یک الگوریتم یادگیری نظارت شده داده‌های آموزش را تجزیه و تحلیل می‌کند و یک تابع استنباط شده تولید می‌کند، که
می‌کند و یک تابع استنباط شده تولید می‌کند، که می‌تواند برای نگاشت نمونه‌های جدید استفاده شود. یک سناریو بهینه این امکان را برای الگوریتم فراهم می‌کند تا برچسب‌های کلاس را برای موارد دیده نشده به درستی تعیین کند. این امر مستلزم این است که الگوریتم یادگیری از داده‌های آموزش به شرایط دیده نشده به روش «معقول» تعمیم یابد. وظیفه موازی در روانشناسی انسان و حیوان اغلب به عنوان یادگیری مفهومی شناخته می‌شود. مراحل. برای حل مسئله یادگیری تحت نظارت، باید مراحل زیر را انجام دهید: انتخاب الگوریتم. طیف گسترده‌ای از
را انجام دهید: انتخاب الگوریتم. طیف گسترده‌ای از الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت در دسترس است که هرکدام دارای نقاط قوت و ضعف هستند. هیچ الگوریتم یادگیری واحدی وجود ندارد که در تمام مسائل یادگیری تحت نظارت به بهترین وجه کار کند (به قضیه بدون نهار رایگان مراجعه کنید) در یادگیری تحت نظارت چهار موضوع اصلی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود: تعادل بین واریانس و بایاس. اولین مسئله، تعادل بین بایاس و "واریانس است". تصور کنید که ما چندین مجموعه آموزش مختلف، اما به همان اندازه خوب، در دسترس داریم. یک الگوریتم
به همان اندازه خوب، در دسترس داریم. یک الگوریتم یادگیری برای ورودی خاص formula_1 بایاس است هنگامی که روی هر یک از این مجموعه داده‌ها آموزش داده می‌شود، به‌طور سیستماتیک هنگام پیش‌بینی خروجی صحیح formula_1 نادرست باشد. الگوریتم یادگیری از واریانس بالایی برخوردار است اگر برای ورودی خاص formula_1 مقادیر خروجی مختلفی را پیش‌بینی کند هنگامی که بر روی مجموعه‌های آموزشی مختلفی آموزش دیده‌است. خطای پیش‌بینی یک طبقه‌بندی یادگرفته شده مربوط به مجموع بایاس و واریانس الگوریتم یادگیری است. به‌طور کلی، بین بایاس و
الگوریتم یادگیری است. به‌طور کلی، بین بایاس و واریانس تعادلی وجود دارد. یک الگوریتم یادگیری با بایاس کم باید «انعطاف‌پذیر» باشد تا بتواند داده‌ها را به خوبی برازش کند. اما اگر الگوریتم یادگیری بیش از حد انعطاف‌پذیر باشد، متناسب با هر مجموعه داده آموزشی خواهد بود و از این رو واریانس بالایی دارد. یک جنبه اصلی بسیاری از روشهای یادگیری تحت نظارت این است که آنها می‌توانند این تعادل را بین بایاس و واریانس (به صورت خودکار یا با ارائه پارامتر بایاس / واریانس که کاربر می‌تواند تنظیم کند) تنظیم کنند. پیچیدگی تابع و
می‌تواند تنظیم کند) تنظیم کنند. پیچیدگی تابع و مقدار داده‌های آموزش. مسئله دوم، میزان داده‌های آموزشی موجود در رابطه با پیچیدگی عملکرد «واقعی» (طبقه‌بندی یا تابع رگرسیون) است. اگر تابع واقعی ساده باشد، یک الگوریتم یادگیری «انعطاف‌ناپذیر» با بایاس بالا و واریانس کم قادر به یادگیری آن از طریق مقدار کمی داده خواهد بود. اما اگر تابع واقعی بسیار پیچیده باشد (به عنوان مثال، شامل تعاملات پیچیده‌ای بین بسیاری از ویژگی‌های مختلف ورودی باشد و در قسمت‌های مختلف فضای ورودی متفاوت رفتار کند)، در این صورت عملکرد فقط
ورودی متفاوت رفتار کند)، در این صورت عملکرد فقط قادر خواهد بود از مقدار بسیار زیادی از داده‌های آموزش بیاموزد و استفاده از الگوریتم یادگیری «انعطاف‌پذیر» با بایاس کم و واریانس زیاد. بین ورودی و خروجی مورد نظر یک مرز مشخص وجود دارد. ابعاد فضای ورودی. مسئله سوم، ابعاد فضای ورودی است. اگر بردارهای ویژگی ورودی ابعاد بسیار بالایی داشته باشند، مسئله یادگیری می‌تواند دشوار باشد حتی اگر تابع واقعی فقط به تعداد کمی از آن ویژگی‌ها بستگی داشته باشد، این بدان دلیل است که بسیاری از ابعاد «اضافی» می‌توانند الگوریتم
است که بسیاری از ابعاد «اضافی» می‌توانند الگوریتم یادگیری را گمراه و باعث واریانس زیاد آن شوند. از این رو، ابعاد ورودی بالا معمولاً نیاز به تنظیم طبقه‌بندی دارد تا دارای واریانس کم و بایاس زیاد باشد. در عمل، اگر مهندس بتواند به‌طور دستی ویژگی‌های نامربوط را از داده‌های ورودی حذف کند، این امر احتمالاً عملکرد تابع یادگرفته شده را بهبود می‌بخشد. علاوه بر این، الگوریتم‌های زیادی برای انتخاب ویژگی وجود دارد که به دنبال شناسایی ویژگی‌های مربوط و کنار گذاشتن موارد بی ربط هستند. این نمونه ای از استراتژی کلی تر
بی ربط هستند. این نمونه ای از استراتژی کلی تر کاهش ابعاد است که می‌خواهد داده‌های ورودی را قبل از اجرای الگوریتم یادگیری تحت نظارت، در یک فضای با ابعاد پایین‌تر ترسیم کند. اختلال در مقادیر خروجی. مسئله چهارم میزان اختلال در مقادیر خروجی مورد نظر (متغیرهای هدف نظارتی) است. اگر مقادیر خروجی مورد نظر اغلب نادرست باشند (به دلیل خطاهای انسانی یا خطاهای حسگر)، الگوریتم یادگیری نباید تلاش کند تابعی را پیدا کند که دقیقاً با نمونه‌های آموزش مطابقت داشته باشد. تلاش برای برازش داده خیلی دقیق منجر به بیش برازش خواهد
برای برازش داده خیلی دقیق منجر به بیش برازش خواهد شد. اگر تابعی که سعی در یادگیری آن دارید برای مدل یادگیری شما بسیار پیچیده‌است، حتی در صورت عدم وجود خطای اندازه‌گیری (اختلال تصادفی) می‌توانید دچار پیش برازش شوید. در چنین شرایطی، بخشی از تابع هدف که نمی‌تواند مدل‌سازی شود، داده آموزش شما را خراب می‌کند - این پدیده را اختلال قطعی می‌نامند. وقتی هر دو نوع نویز وجود دارد، بهتر است با برآوردگر بابایاس بالاتر و واریانس پایین‌تر را انتخاب کنید. در عمل، روش‌های مختلفی برای کاهش اختلال در مقادیر خروجی وجود دارد
مختلفی برای کاهش اختلال در مقادیر خروجی وجود دارد مانند توقف زود هنگام برای جلوگیری از بیش برازش و همچنین شناسایی و حذف نمونه‌های آموزش پر اختلال قبل از آموزش الگوریتم یادگیری نظارت شده. چندین الگوریتم وجود دارد که نمونه‌های آموزش پر اختلال را شناسایی می‌کند و حذف نمونه‌های آموزش پر اختلال مشکوک قبل از آموزش باعث کاهش خطای تعمیم با اهمیت آماری شده‌است. عوامل دیگری که باید در نظر گرفته شود. از دیگر فاکتورهایی که هنگام انتخاب و استفاده از الگوریتم یادگیری باید در نظر گرفت، موارد زیر است: هنگام بررسی یک
باید در نظر گرفت، موارد زیر است: هنگام بررسی یک برنامه جدید، مهندس می‌تواند چندین الگوریتم یادگیری را با هم مقایسه کند و به‌طور آزمایشی تعیین کند که کدام یک روی مسئله مورد نظر بهتر کار می‌کند (به اعتبار سنجی متقابل مراجعه کنید). تنظیم عملکرد یک الگوریتم یادگیری می‌تواند بسیار وقت گیر باشد. با توجه به منابع ثابت، معمولاً بهتر است بیشتر از صرف وقت اضافی برای تنظیم الگوریتم‌های یادگیری، وقت بیشتری را برای جمع‌آوری داده‌های آموزش اضافی و ویژگی‌های آموزنده بیشتر صرف کنید. الگوریتم‌ها. پرکاربردترین الگوریتم‌های
صرف کنید. الگوریتم‌ها. پرکاربردترین الگوریتم‌های یادگیری عبارتند از: الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت چگونه کار می‌کنند. با توجه به مجموعه ای از formula_4 نمونه‌های آموزشی فرم formula_5 به طوری که formula_6 بردار ویژگی مثال i ام است و formula_7 برچسب آن است (به عنوان مثال، کلاس)، یک الگوریتم یادگیری به دنبال یک تابع است formula_8 ، جایی که formula_9 فضای ورودی است و formula_10 فضای خروجی است. تابع formula_11 عنصری از برخی از توابع احتمالی است formula_12 ، معمولاً "فضای فرضیه" نامیده می "شود". گاهی راحت است
"فضای فرضیه" نامیده می "شود". گاهی راحت است که formula_11 را با استفاده از یک تابع امتیازدهی formula_14 به طوری که formula_11 به عنوان برگرداننده formula_16 تعریف می‌شود به طوری که که بالاترین امتیاز را می‌دهد: formula_17 . اجازه دهید formula_18 فضای توابع امتیازدهی را نشان دهد. با اینکه formula_12 و formula_18 می‌تواند هر فضایی از توابع باشد، بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری مدل‌های احتمالی هستند formula_11 به شکل یک مدل احتمال شرطی formula_22در می‌آید، یا formula_23 به شکل یک مدل احتمال مشترک formula_24 در
به شکل یک مدل احتمال مشترک formula_24 در می‌آید. به عنوان مثال، بیز ساده و تحلیل تفکیکی خطی مدل‌های احتمال مشترک هستند، در حالی که رگرسیون لجستیک یک مدل احتمال شرطی است. دو روش اساسی برای انتخاب formula_23 یا formula_11 وجود دارد: به حداقل رساندن ریسک تجربی و به حداقل رساندن ریسک ساختاری. به حداقل رساندن ریسک تجربی به دنبال تابعی است که به بهترین شکل داده‌های آموزش را برازش کند. به حداقل رساندن ریسک ساختاری شامل یک "تابع مجازات است" که تعادل بایاس / واریانس را کنترل می‌کند. در هر دو مورد، فرض بر این است که