stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
برت (مدل زبانی)
آموزش > پیش‌آموزش > مدل‌سازی زبانیِ پوشیده

در مدل‌سازی زبانیِ پوشیده، ۱۵٪ از توکن‌ها به‌صورت تصادفی برای وظیفه پیش‌بینی-توکن-پوشیده انتخاب می‌شدند و هدف آموزش این بود که توکن پوشیده‌شده را بر اساس زمینه متن اطراف آن پیش‌بینی کند. با جزئیات بیشتر می توان این طور بیان کرد:
با احتمال ۸۰٪ توکن انتخابی با [MASK] جایگزین می‌شود.
با احتمال ۱۰٪ توکن انتخابی با یک واژه تصادفی جایگزین می‌شود.
با احتمال ۱۰٪ هیچ تغییری اعمال نمی‌شود.
دلیل این که همه توکن‌های انتخابی پوشیده نمی‌شوند، جلوگیری از مشکل جابه‌جایی توزیع است. این مشکل زمانی پدید می‌آید که توزیع داده‌های ورودی در مرحله آموزش به‌طور چشمگیری با توزیع داده‌ها در مرحله استنتاج متفاوت باشد. یک مدل برت آموزش‌دیده را می‌توان برای نمایش واژگان (مشابه Word2Vec) استفاده کرد، بدین ترتیب این مدل به جای فعالیت بر روی یک توکن [MASK] شده، می‌تواند بر روی کل جمله اعمال می‌شود.
برای نمونه، جمله «سگ من بامزه است» در نظر بگیرید. ابتدا به توکن‌های «سگ1 من2 بامزه3 است4» تقسیم می‌شود. سپس به‌طور تصادفی یکی از توکن‌های جمله انتخاب می‌گردد. فرض کنید توکن سوم «بامزه3» برگزیده شود. در مرحله بعد سه احتمال وجود دارد:
با احتمال ۸۰٪ توکن انتخابی پوشیده می‌شود و نتیجه «سگ1 من2 [MASK] است4» خواهد بود.
با احتمال ۱۰٪ توکن انتخابی با یک توکن تصادفی مثل «خوشحال» جایگزین می‌شود، یعنی «سگ1 من2 خوشحال3 است4».
با احتمال ۱۰٪ تغییری ایجاد نمی‌شود و جمله به همان صورت «سگ1 من2 بامزه3 است4» باقی می‌ماند.
پس از پردازش متن ورودی، بردار خروجیِ چهارم مدل به لایه رمزگشای آن ارسال می‌شود که یک توزیع احتمالی را در فضای واژگان ۳۰٬۰۰۰-بعدی‌اش خروجی می‌دهد.
آموزش > پیش‌آموزش > پیش‌بینی جمله بعدی

با داشتن دو قطعه متن قبل و بعد، مدل پیش‌بینی می‌کند که آیا این دو قطعه در مجموعه داده به‌صورت پشت‌سرهم ظاهر شده‌اند یا نه و در نتیجه یکی از برچسب‌های [IsNext] یا [NotNext] را خروجی می‌دهد. قطعه اول با توکن ویژه [CLS] (مخفف "classify") آغاز می‌شود و این دو قطعه با توکن ویژه [SEP] (مخفف "separate") از هم جدا می‌شوند. پس از پردازش این دو قطعه، بردار خروجیِ مرتبه ۱ (برداری که مربوط به [CLS] است) به یک شبکه عصبی جداگانه داده می‌شود تا طبقه‌بندی دودویی به‌صورت [IsNext] یا [NotNext] انجام شود.
برای مثال، اگر ورودی به‌صورت «[CLS] سگ من بامزه است [SEP] او بازی کردن را دوست دارد» باشد، مدل باید توکن [IsNext] را خروجی دهد.
اگر ورودی به‌صورت «[CLS] سگ من بامزه است [SEP] آهنربا چگونه کار می‌کند» باشد، مدل باید توکن [NotNext] را خروجی دهد.
آموزش > تنظیم‌‌دقیق

تنظیم‌‌دقیق وظایف برای برت
طبقه‌بندی معنایی
طبقه‌بندی جمله
پاسخ‌دهی به سوالات چندجوابی
برچسب‌گذاری جزء کلام
برت به عنوان مدلی پیش‌آموزش‌دیده، برای کاربری‌های گوناگون در پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. بدین صورت که پس از پیش‌آموزش، می‌توان مدل برت را با منابع کمتر و روی مجموعه‌داده‌های کوچک‌تر تنظیم‌‌دقیق کرد تا عملکردش را روی وظایف خاصی مانند استنباط زبان طبیعی، دسته‌بندی متن، و همچنین وظایف تولیدیِ مبتنی بر توالی به توالی مانند پرسش و پاسخ یا تولید پاسخ مکالمه‌ای بهینه کند.
مقاله اولیه برت نتایجی را منتشر کرد که نشان می‌داد با مقدار کمی از تنظیم‌‌دقیق (برای مدل BERTLARGE، به میزان ۱ ساعت بر روی ۱ تی‌پی‌یو ابری) به آن این امکان را می‌دهد که در شماری از وظایف درک زبان طبیعی جزو بهترین‌ها باشد:
مخزن داده GLUE (ارزیابی درک زبان عمومی) شامل ۹ وظیفه که مجموعه‌ای از دیتاست‌هایی است که در پردازش زبان‌های طبیعی به عنوان وظایف معروف به کار می‌روند.
مخزن داده SQuAD (مجموعه داده سوال و پاسخ دانشگاه استنفورد) نسخه ۱٫۱ و ۲٫۰؛
مخزن داده SWAG (موقعیت‌های با تولید جملات تهاجمی) که موقعیت‌هایی از پردازش زبان‌های طبیعی است که یک سازنده متخاصم آنها را درست کرده است.
در مقاله اصلی، همه پارامترهای برت تنظیم‌‌دقیق می‌شدند و توصیه شده بود که برای کاربردهای پایین‌دستی که متن را طبقه‌بندی می‌کنند، خروجی توکن در ورودیِ [CLS] وارد یک لایه خطی-سافت‌مکس شود تا برچسب‌ها تولید شوند.
در کد منبع اولیه، لایه خطی نهایی «pooler layer» نام‌گذاری شده بود که شباهت زیادی با global pooling در بینایی ماشین داشت. هرچند عملاً همه توکن‌های خروجی بجز توکن متناظر با [CLS] را کنار می‌گذاشت.
آموزش > هزینه

برت بر روی پیکره کتاب تورنتو (با ۸۰۰ میلیون واژه) و نسخه‌ای پالایش‌شده از ویکی‌پدیای انگلیسی (با ۲٬۵۰۰ میلیون واژه) بدون فهرست‌ها، جدول‌ها و سرفصل‌ها آموزش داده شد.
آموزش BERTBASE بر روی ۴ تی‌پی‌یو ابری (در مجموع ۱۶ تراشه تی‌پی‌یو) به مدت ۴ روز طول کشید و هزینه آن حدود ۵۰۰ دلار تخمین زده می‌شود.
آموزش BERTLARGE بر روی ۱۶ تی‌پی‌یو ابری (در مجموع ۶۴ تراشه تی‌پی‌یو) نیز ۴ روز زمان برد.
تفسیر

مدل‌های زبانی مانند ال‌مو، جی‌پی‌تی ۲، و برت، به پیدایش حوزه‌ای به نام «برتولوژی» منجر شدند که تلاش می‌کند دریابد این مدل‌ها چه چیزهایی را می‌آموزند. عملکرد آن‌ها در این وظایف  درک زبان طبیعی  هنوز به‌خوبی درک نشده‌است. در سال‌های ۲۰۱۸ و ۲۰۱۹، چندین پژوهش تلاش کردند تا رابطه بین ورودی‌های انتخاب‌شده و خروجی‌های برت را بررسی کنند، و بردارهای درونی (مدل فضای برداری) را با استفاده از کاوشگر طبقه‌بندی‌کننده  تحلیل کنند، و بررسی کنند که وزن‌های توجه چه رابطه‌ای را بازنمایی می‌کنند.
عملکرد بالای مدل برت ممکن است به این دلیل باشد که در فرایند آموزش به‌صورت دوسویه آموزش داده می‌شود. به این معنی که  برت، بر اساس معماری مدل ترنسفورمر، مکانیزم توجه خود را به‌گونه‌ای اعمال می‌کند که هم از متن سمت چپ و هم از متن سمت راست در طول آموزش اطلاعات بیاموزد و در نتیجه درک عمیقی از بافت متن به دست آورد. برای نمونه، واژه «fine» در جمله‌های انگلیسی «I feel fine today» و «She has fine blond hair» دو معنای متفاوت دارد که وابسته به بافت هستند. برت، واژگان پیرامون واژه «fine» را هم از چپ و هم از راست در نظر می‌گیرد.
البته این کار هزینه‌هایی هم دارد: به دلیل معماری فقط رمزگذار که فاقد بخش رمزگشا است، برت نمی‌تواند مورد پرسش قرار بگیرد و قادر به تولید متن نیست. البته بطور کلی مدل‌های دوسویه بدون داشتن اطلاعات از سمت راست چندان مؤثر عمل نمی‌کنند؛ بنابراین به‌سختی می‌توان از آن‌ها به‌عنوان مدل‌های قابل پرسش استفاده کرد. برای نمونه، اگر بخواهید از برت برای ادامه جمله «امروز، رفته بودم» استفاده کنید، ممکن است آن را به «امروز، رفته بودم [MASK] [MASK] [MASK] ... [MASK]» تبدیل کنید که تعداد [MASK]ها برابر طول جمله مورد نظر برای ادامه است. اما این کار باعث تغییر توزیع داده می‌شود؛ چون در مرحله آموزش، برت هرگز جملاتی را ندیده است که در آن این تعداد توکن پوشیده ([MASK]) وجود دارد. در نتیجه عملکرد آن ضعیف می‌شود. روش‌های پیچیده‌تری برای تولید متن با برت وجود دارند اما هزینه محاسباتی بالایی دارند.
تاریخچه مدل

پیش از برت تاریخچه اینگونه مدل‌ها به روش‌های نیمه‌نظارتی یادگیری ماشین و مدل‌هایی دیگر نظیر ELMo و ULMFit برمی‌گردد. برخلاف مدل‌های پیشین برت یک مدل دوطرفه (Bidirectional) بدون نظارت (Unsupervised) است که روی متن خام آموزش داده شده است.
برخی از مدل‌های دیگر نظیر Word2vec یا GloVe همگی به صورت مستقل از زمینه (Context free) هستند که برای هر کلمه مستقل از محتوا می‌توانند یک نمایش (Embedding) ایجاد نمایند ولی برخلاف آنها برت با تمرکز روی زمینه (Context) می‌تواند بر اساس محتوا برای یک کلمه نمایش‌های مختلفی داشته باشد و این ما را یک قدم به فهمیدن مفهوم یک کلمه در جمله فارز از معنی کلمه نزدیک‌تر می‌کند. به عنوان نمونه اگر دو جمله به صورت «He is running a comapny» و «He is running a marathon» داشته باشیم که در اولی «running» به معنای «اداره کردن» و در دومی «running» به معنای «دویدن» است برای این دو کلمه می‌تواند بر اساس محتوای جمله تفاوت قائل شود و آنها را به یک صورت نمی‌بیند ولی مدل‌های پیشین که به صورت مستقل از محتوا عمل می‌کنند این مشکل را نمی‌توانند حل نمایند.
در تاریخ ۲۵ اکتبر ۲۰۱۹ شرکت گوگل سرچ (Google Search) اعلام کرد که آنها شروع به استفاده از مدل زبانی برت برای جستجوهای انگلیسی کاربران آمریکایی شده‌اند. همچنین در تاریخ ۹ دسامبر ۲۰۱۹ برت بر روی بیش از ۷۰ زبان زنده دنیا پیاده‌سازی شده‌بود و در اکتبر ۲۰۲۰ هر جستجوی انگلیسی با استفاده از برت انجام می‌شد و بر روی آن برت پردازشی برای تشخیص مفهوم انجام می‌داد.
گونه‌ها

مدل‌های برت تأثیرگذار بودند و الهام‌بخش گونه‌های گوناگونی شدند.
RoBERTa (سال ۲۰۱۹) یک بهبود در زمینه مهندسی محسوب می‌شود. این مدل، معماری برت را دست‌نخورده حفظ می‌کند (با اندکی افزایش اندازه، یعنی ۳۵۵ میلیون پارامتر)، اما آموزش آن را بهبود می‌بخشد؛ بطوری که ابرپارامترهای کلیدی را تغییر می‌دهد، وظیفه «پیش‌بینی جمله بعدی» را حذف می‌کند و از اندازه‌های خیلی بزرگ‌تر دسته کوچک استفاده می‌کند.
DistilBERT (سال ۲۰۱۹) با روش تقطیر، مدل BERTBASE را به مدلی با تنها ۶۰٪ از تعداد پارامترهای آن (۶۶ میلیون) تبدیل می‌کند، در حالی که ۹۵٪ از امتیازهای معیار آن حفظ می‌شود. به‌شکل مشابه، TinyBERT (۲۰۱۹) یک مدل تقطیرشده است که تنها ۲۸٪ از پارامترهای مدل اصلی را داراست.
ALBERT (سال ۲۰۱۹) از اشتراک پارامترها بین لایه‌ها استفاده کرد و آزمایشی را ترتیب داد که در آن اندازه لایه پنهان و اندازه خروجی لایه دگرنمایی واژه را به‌عنوان دو ابرپارامتر مستقل تغییر داد. همچنین بجای وظیفه «پیش‌بینی جمله بعدی» از وظیفه «پیش‌بینی ترتیب جمله‌ها» استفاده کردند که در آن مدل باید ترتیب درست دو قطعه متنی پیاپی را از ترتیب وارون‌شده آن‌ها تشخیص دهد.
ELECTRA (سال ۲۰۲۰) ایده شبکه‌های مولد تخاصمی را به وظیفه MLM اعمال کرد. بجای پوشاندن توکن‌ها، یک مدل زبانی کوچک دیگر، جایگزین‌های ممکن و معقولی برای توکن‌های اصلی تولید می‌کند و شبکه بزرگ‌تر تشخیص می‌دهد کدام توکن‌ها جایگزین شده‌اند. مدل کوچک سعی می‌کند مدل بزرگ را فریب دهد.
گونه‌ها > DeBERTa

DeBERTa (سال ۲۰۲۰) یک گونه معماری مهم با مکانیزم توجه «تفکیک‌شده» است. ایده کلیدی آن این است که نمایش موقعیت و نمایش توکن را در سراسر مکانیزم توجه بصورت جداگانه نگه می‌دارد. برخلاف برت که رمزگذاری موقعیت ( x_{position}) و توکن ( x_{\text{token}}) را با هم جمع می‌کند تا یک بردار ورودی تشکیل دهد ( x_{input}=x_{position}+x_{token})، در DeBERTa این دو حالت به‌صورت زوج مرتب نگهداری می‌شوند:  (x_{position},x_{token}). سپس در هر لایه توجه خود، DeBERTa به‌جای تنها یک ماتریس توجه در BERT، سه ماتریس توجه متمایز محاسبه می‌کند.
| انواع توجه | Query type | Key type | مثال |
| --- | --- | --- | --- |
| محتوا-به-محتوا | توکن | توکن | "اروپا"؛ "قاره", "اتحادیه" |
| محتوا-به-موقعیت | توکن | موقعیت | [صفت]؛ +1, +2, +3 |
| موقعیت-به-محتوا | موقعیت | توکن | -1؛ "خیلی", "نه" |
سه ماتریس توجه ذکر شده به‌صورت درایه-به-درایه با هم جمع می‌شوند، سپس وارد یک لایه softmax شده و در انتها در یک ماتریس projection ضرب می‌گردند.
رمزگذاری موقعیت مطلق در لایه نهاییِ توجه، خود بعنوان ورودی اضافی در نظر گرفته می‌شود.
مقاله برت

مقاله‌ای که مدل زبانی برت را برای اولین بار معرفی نمود در سال ۲۰۱۹ جایزه بهترین بلندترین مقاله سال (Best Long Paper Award) را در قسمت آمریکای شمالی کنفرانس NAACL را برنده شد و به عنوان بهترین مقاله در این زمینه در سال ۲۰۱۹ شناخته شد.
نمای کلی از برت. ابتدا متن ورودی به یک توالی از توکن‌ها تبدیل و سپس توکن‌های ویژه اختیاری اضافه می‌شوند. در ادامه یک رمزگذار ترنسفورمر بر روی آن اعمال می‌گردد. حالت‌های پنهان لایه نهایی می‌توانند به‌عنوان بردارهای واژگانِ وابسته به زمینه متن به کار گرفته شوند. در معماری فقط-رمزگذار، توجه به‌صورت همه‌به‌همه انجام می‌شود.
سه نوع توکارسازی استفاده‌شده در BERT: نوع توکن، جایگاه، و نوع قطعه.
وظیفه مدل‌سازی زبانیِ پوشیده (masked language modeling)
وظیفه پیش‌بینی جمله بعدی
امالویا

Village در 23x15px|border |alt=|link= ساموای آمریکا, 23x15px|border |alt=|link= ایالات متحده آمریکا
| Amaluia | Amaluia |
| --- | --- |
Village: Village
Territory:  ساموای آمریکا
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۷ مایل مربع (۱٫۸ کیلومتر مربع)
جمعیت (2000): جمعیت (2000)
 • کل: ۱۷۹
 • تراکم: ۲۶۰/مایل مربع (۹۹/کیلومتر مربع)
امالویا (به انگلیسی: Amaluia) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در ساموآی آمریکا واقع شده‌است.
خصوصیات

امالویا ۱٫۸ کیلومترمربع مساحت و ۱۷۹ نفر جمعیت دارد.
ام الطیور (استان حماة)

Village در 23x15px|border |alt=|link= سوریه
| ام‌الطیور (استان حماه) أم الطیورUmm al-Tiyur | ام‌الطیور (استان حماه) أم الطیورUmm al-Tiyur |
| --- | --- |
Village: Village
استان: حماه
شهرستان: حماه
بخش: حماه
جمعیت (۲۰۰۴): جمعیت (۲۰۰۴)
 • کل: ۲۵۸۸
ام‌الطیور (استان حماه) (به عربی: أم الطیور) یک منطقهٔ مسکونی در سوریه است که در شهرستان حماه واقع شده‌است.
خصوصیات

ام‌الطیور  ۲٬۵۸۸ نفر جمعیت دارد.
ونیشه

مکان در 23x15px|border |alt=|link= اسلوونی
| ونیشه Veniše | ونیشه Veniše |
| --- | --- |
منطقه تاریخی: کارنیولای سفلی
منطقه آماری: ساوای سفلی
شهرداری: Krško
مساحت: مساحت
 • کل: ۱٫۵۶ کیلومتر مربع (۰٫۶۰ مایل مربع)
ارتفاع: ۱۶۲٫۹ متر (۵۳۴٫۴ فوت)
جمعیت (2002): جمعیت (2002)
 • کل: ۲۲۹
ونیشه (اسلوونیایی: Veniše) یک زیستگاه انسانی در اسلوونی است که در Lower Carniola واقع شده‌است.
خصوصیات

ونیشه ۱٫۵۶ کیلومترمربع مساحت و ۲۲۹ نفر جمعیت دارد و ۱۶۲٫۹ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
اگساوالی

village در 23x15px|border |alt=|link= هند
| Agasavalli | Agasavalli |
| --- | --- |
village: village
ایالت: کارناتاکا
District: شیموگا
Taluka s: Shimoga
حکومت: حکومت
 • نهاد: Village Panchayat
زبان‌ها: زبان‌ها
 • رسمی: زبان کانارا
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۳۰ (IST)
نزدیک‌ترین شهر: Shimoga
نماینده شهر: Village Panchayat
اگساوالی (به انگلیسی: Agasavalli) یک منطقهٔ مسکونی در هند است که در کارناتاکا واقع شده‌است.
امان‌پور، هند

مکان در 23x15px|border |alt=|link= هند
| Amanpur | Amanpur |
| --- | --- |
شهر: شهر
ایالت: اوتار پرادش
بخش: Etah
ارتفاع: ۱۷۱ متر (۵۶۱ فوت)
جمعیت (2001): جمعیت (2001)
 • کل: ۹٬۱۱۷
زبان‌ها: زبان‌ها
 • رسمی: زبان هندی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۳۰ (IST)
PIN: 207241
امانپور (به انگلیسی: Amanpur) یک منطقهٔ مسکونی در هند است که در اوتار پرادش واقع شده‌است.
خصوصیات

امانپور ۹٬۱۱۷ نفر جمعیت دارد و ۱۷۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
لیندا گرنت

| لیندا گرنت | لیندا گرنت |
| --- | --- |
زاده: ۱۵ فوریهٔ ۱۹۵۱ ‏(۷۴ سال) لیورپول، انگلستان
پیشه: رمان‌نویس
ملیت: بریتانیا 
تحصیلات: زبان انگلیسی
دانشگاه: دانشگاه سایمون فریزر، دانشگاه یورک
لیندا گرنت (به انگلیسی: Linda Grant) (زادهٔ ۱۵ فوریه ۱۹۵۲) نویسنده و روزنامه‌نگار متولد لیورپول، انگلستان است. خانوده او از یهودیان مهاجر اهل روسیه و لهستان هستند. وی دانش آموختهٔ دانشگاه سایمون فریزر در برنابی کانادا است. از برجسته‌ترین جوایزی که گرنت به‌دست آورده می‌توان به جایزه ادبیات داستانی زنان در سال ۲۰۰۰ برای کتاب زمانی که من در دوران مدرن زندگی می‌کردم و جایزه اولیس برای کتاب هنر روزنامه‌نگاری در سال ۲۰۰۸ اشاره کرد.
آرکادیا (ویسکانسین)

City
| Arcadia | Arcadia |
| --- | --- |
City: City
ایالت: ویسکانسین
County: Trempealeau
مساحت: مساحت
 • کل: ۲٫۷ مایل مربع (۶٫۹ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۲٫۷ مایل مربع (۶٫۹ کیلومتر مربع)
جمعیت (2010): جمعیت (2010)
 • کل: ۲٬۹۲۵
 • تراکم: ۱۱۰۰/مایل مربع (۴۲۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (Central (CST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
کد منطقه: 608
وبگاه: وبگاه رسمی
آرکادیا، ویسکانسین  (به انگلیسی: Arcadia) شهری در شهرستان ترمپیلو ایالت ویسکانسین است که در سال ۱۹۲۵ بنیان‌گذاری شده‌است. این شهر طبق سرشماری سال ۲۰۱۰ میلادی ۲٬۹۲۵ نفر جمعیت داشته‌است.
امانزویل، تگزاس

مکان
| Ammannsville, Texas | Ammannsville, Texas |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
St. John the Baptist Catholic Church: St. John the Baptist Catholic Church
ایالت: تگزاس
شهرستان: فایت
ارتفاع: ۴۰۴ فوت (۱۲۳ متر)
جمعیت (2000): جمعیت (2000)
 • کل: ۴۲
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (Central (CST))
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
کد منطقه: 979
GNIS feature ID: 1329504
امانزویل، تگزاس (به انگلیسی: Ammannsville, Texas) یک محدوده ثبت‌نشده در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان فایت ایالت تگزاس واقع شده‌است.
خصوصیات

امانزویل ۴۲ نفر جمعیت دارد و ۱۲۳٫۱۴ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
اگلیخ

مکان در 23x15px|border |alt=|link= جمهوری آذربایجان
| اگلیخ | اگلیخ |
| --- | --- |
شهرستان: شهرستان
بخش: شهرستان اغوز
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AZT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵ (AZT)
اگلیخ (به لاتین: Aglykh) یک منطقهٔ مسکونی در جمهوری آذربایجان است که در شهرستان اغوز واقع شده‌است.
شرف (فیلم ۱۳۵۴)

| شرف | شرف |
| --- | --- |
کارگردان: عزیزالله بهادری
تهیه‌کننده: نندلال هندوجا
نویسنده: سعید مطلبی عزیزالله بهادری
بازیگران: سعید راد مرتضی عقیلی عنایت‌الله بخشی احمد معینی مجید شهباز
فیلم‌بردار: مازیار پرتو
تدوین‌گر: مازیار پرتو
شرکت تولید: فیلمکو فیلمز
تاریخ‌های انتشار: ۱۳۵۴
مدت زمان: ۹۶دقیقه
کشور: ایران
زبان: فارسی
شرف فیلمی به کارگردانی عزیزالله بهادری و نویسندگی سعید مطلبی، عزیزالله بهادری ساختهٔ سال ۱۳۵۴ است.
خلاصه داستان

سلمان (عنایت بخشی)، مباشر شهبازیان، ثروت اربابش را تصاحب می‌کند، و پس از مرگ او پسرش امیر (آتش) را به انجمن خیریه می‌سپارد...
بازیگران

سعید راد
مرتضی عقیلی
عنایت‌الله بخشی
احمد معینی
مجید شهباز
گیتی بهشتی
هنگامه
شهناز
علی دهقان
مختار
حسین صفاریان
مینوش
رؤیا
آتش
آرلاندرفین

مکان در Zuid-Holland
| Aarlanderveen | Aarlanderveen |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
استان: Zuid-Holland
Municipality: Alphen aan den Rijn
جمعیت: about ۱٬۲۰۰
آرلاندروین (به لاتین: Aarlanderveen) یک سکونتگاه مسکونی در هلند با جمعیت about۱٬۲۰۰ نفر است که در آلفن آن درین واقع شده‌است.
الحمیره (ریف دمشق)

مکان در 23x15px|border |alt=|link= سوریه
| الحمیره (ریف دمشق) الحمیرة | الحمیره (ریف دمشق) الحمیرة |
| --- | --- |
روستا: روستا
الحمیره (ریف دمشق)موقعیت در سوریه: الحمیره (ریف دمشق)موقعیت در سوریه
مختصات: ۳۴°۱۰′۱۸″ شمالی ۳۶°۵۰′۴۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۱۷۱۶۷°شمالی ۳۶٫۸۴۶۹۴°شرقی﻿ / 34.17167; 36.84694: مختصات: ۳۴°۱۰′۱۸″ شمالی ۳۶°۵۰′۴۹″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۱۷۱۶۷°شمالی ۳۶٫۸۴۶۹۴°شرقی﻿ / 34.17167; 36.84694
استان: ریف دمشق
شهرستان: النبک
ناحیه: Deir Attiah
جمعیت (سرشماری ۲۰۰۴): جمعیت (سرشماری ۲۰۰۴)
 • کل: ۱۷۴۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۲ (EET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۳ (EEST)
الحمیره (به عربی: الحمیرة) یک منطقهٔ مسکونی در سوریه است که در استان ریف دمشق واقع شده‌است. الحمیره ۱٬۷۴۰ نفر جمعیت دارد.
آرگینا، ارمنستان

مکان در 23x15px|border |alt=|link= ارمنستان
| آرگینا Արգինա | آرگینا Արգինա |
| --- | --- |
استان: آرماویر
بنیانگذاری: ۱۹۸۳ میلادی
ارتفاع: ۱۲۵۵ متر (۴۱۱۷ فوت)
جمعیت (۲۰۰۱): جمعیت (۲۰۰۱)
 • کل: ۵۴۷
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۴ (AMT)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۵+۵ (AMST)
کد منطقه: ؟؟؟ (۳۷۴)
آرگینا (به ارمنی: Արգինա) یک روستا در ارمنستان است که در استان آرماویر واقع شده‌است. آرگینا در ۳۸ کیلومتری شمال غرب آرماویر، مرکز استان آرماویر واقع شده‌است.
خصوصیات

آرگینا ۵۴۷ نفر جمعیت دارد و در ارتفاع ۱۲۵۵ متر بالاتر از سطح دریا قرار گرفته‌است.
| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
| سال   | ۱۹۸۹   | ۲۰۰۱   | ۲۰۰۴   |
| جمعیت   | ۴۹۸   | ۵۴۷   | ۵۰۰   |
:
فروشگاه بسته

مغازه بسته قبل از ورود (یا به سادگی مغازه بسته) شکلی از توافقنامه امنیتی اتحادیه است که بر اساس آن کارفرما موافقت می‌کند که فقط اعضای اتحادیه را استخدام کند و کارمندان باید همیشه عضو اتحادیه باقی بمانند تا در کار باقی بمانند. این با یک فروشگاه بسته پس از ورود متفاوت است، که توافقی است که همه کارکنان را ملزم می‌کند در صورتی که قبلاً عضو نشده‌اند به اتحادیه بپیوندند. در یک فروشگاه اتحادیه، اتحادیه باید هر فردی را که کارفرما استخدام می‌کند، به عنوان عضویت بپذیرد. در مقایسه، یک فروشگاه باز نیازی به عضویت در اتحادیه کارکنان بالقوه و فعلی ندارد.
میثاق‌های سازمان بین‌المللی کار به قانونی بودن مفاد مغازه‌های بسته نمی‌پردازد و این موضوع را به هر ملتی واگذار می‌کند. وضعیت حقوقی قراردادهای فروشگاه بسته از کشوری به کشور دیگر به‌طور گسترده‌ای متفاوت است، از ممنوعیت توافق، مقررات گسترده توافق و عدم ذکر آن.
وضعیت حقوقی > شورای اروپا

دادگاه حقوق بشر اروپا اعلام کرد که ماده ۱۱ کنوانسیون اروپایی حقوق بشر «حق منفی انجمن یا به عبارت دیگر حق عدم اجبار به عضویت در یک انجمن» را در پرونده سورنسن و راسموسن در مقابل.
وضعیت حقوقی > انگلستان

دان و جنارد ۱۱۱ مورد اخراج در بریتانیا را در مورد معرفی یک فروشگاه بسته یافتند که شامل ۳۲۵ نفر بود: و آنها اظهار داشتند، در حالی که طرفداران فروشگاه بسته ممکن است استدلال کنند که حداقل برآورد شده ۳۲۵ اخراج، عدد نسبتاً کمی است. در مقایسه با کل جمعیت تحت پوشش مغازه‌های بسته، منتقدان این رقم را قابل توجه می‌دانند و استدلال می‌کنند که یک اخراج، یکی بیش از حد است. اتر این است که با محروم کردن افراد از عضویت در اتحادیه، افراد را از مشاغل محروم کنیم."
همه اشکال مغازه‌های بسته در بریتانیا پس از معرفی قانون استخدام ۱۹۹۰ غیرقانونی هستند. آنها بر اساس بخش ۱۳۷ قانون اتحادیه کارگری و روابط کار (تجمیع) ۱۹۹۲ (حدود ۵۲) محدودتر شدند.
حزب کارگر که در آن زمان در اپوزیسیون بود، تا دسامبر ۱۹۸۹ از مغازه‌های بسته حمایت کرد، زمانی که این سیاست را مطابق با قوانین اروپایی کنار گذاشت. انصاف یکی از آخرین اتحادیه‌های کارگری در بریتانیا بود که تا سال ۱۹۹۰ یک مغازه بسته قبل از ورود ارائه کرد.
پرونده معروف قانون شکنجه انگلیسی روکس وی بارنارد مربوط به یک قرارداد مغازه بست.
ایالات متحده

قانون تافت-هارتلی در سال ۱۹۴۷ مغازه بسته شده را در ایالات متحده غیرقانونی اعلام کرد. ایالت‌هایی که قوانین حق کار دارند فراتر می‌روند و به کارفرمایان اجازه نمی‌دهند که کارمندان را ملزم به پرداخت نوعی از حقوق اتحادیه، به نام حق کارگزاری کنند.
کارفرما ممکن است به‌طور قانونی با اتحادیه موافقت نکند که فقط اعضای اتحادیه را استخدام کند، اما ممکن است موافقت کند که کارکنان را ملزم به عضویت در اتحادیه یا پرداخت معادل حقوق اتحادیه در مدت معینی پس از شروع به کار کند. به همین ترتیب، اتحادیه می‌تواند از کارفرمایی که قبل از سال ۱۹۴۹ با یک قرارداد بسته مغازه موافقت کرده بود، بخواهد کارمندی را که به هر دلیلی از اتحادیه اخراج شده است اخراج کند، اما نمی‌تواند از کارفرما بخواهد که کارمندی را بر اساس قرارداد فروشگاه اتحادیه اخراج کند. به هر دلیلی غیر از عدم پرداخت حق‌الزحمه ای که مورد نیاز همه کارکنان است.
دولت ایالات متحده بدون در نظر گرفتن قوانین ایالتی، فروشگاه‌های اتحادیه را در هیچ آژانس فدرال مجاز نمی‌داند.
بیشتر خواندن

جانسن، جی ای. مغازه بسته ۱۹۴۲.
اسامو

مکان در 25px جیبوتی
| اسامو Ina ‘Assamoأسامو | اسامو Ina ‘Assamoأسامو |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
The Assamo Valley in 1967: The Assamo Valley in 1967
جیبوتی: منطقه علی صبیح
ارتفاع: ۷۵۷ متر (۲۴۸۴ فوت)
جمعیت (۲۰۱۲): جمعیت (۲۰۱۲)
 • کل: ۵۰۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳ (زمان شرق آفریقا)
سامانه طبقه‌بندی اقلیمی کوپن: اقلیم نیمه‌خشک
اسامو (به عربی: أسامو) یک شهرک در جیبوتی است که در منطقه علی صبیح واقع شده‌است.
خصوصیات

اسامو  ۵۰۰ نفر جمعیت دارد و ۷۵۷ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
غلامرضا صالحی

| غلامرضا صالحی | غلامرضا صالحی |
| --- | --- |
زاده: ۲ آذر ۱۳۳۷ نجف آباد، اصفهان
درگذشته: ۲۳ تیر ۱۳۶۷ منطقه دشت عباس
وفاداری: فرماندهی
سال‌های خدمت: ۱۱۰ماه
درجه: سرلشکر
یگان: سپاه پاسداران انقلاب اسلامی
فرماندهی: عملیات سپاه نجف آباد، تیپ دوم لشکر ۸ نجف‌اشرف  ، ستاد رزمی قرارگاه حمزه، عملیات قرارگاه نجف، فرمانده قرارگاه مقدم نجف، قائم مقامی لشکر ۲۷ محمدرسول‌الله
جنگ‌ها و عملیات‌ها: ۸ ساله ایران و عراق فتح المبین، بیت‌المقدس، قادر، والفجر ۹،  تدافعی حاج عمران، کربلای ۱، کربلای ۲، کربلای ۴ کربلای ۵، بیت‌المقدس ۷
نشان‌ها: فتح
همسر(ان): صدیقه عربها
فرزندان: مریم، مرضیه، هاجر و علیرضا و امیرمهدی
خویشاوندان: علی محمد و خورشید
غلامرضا صالحی نجف آبادی (۱۳۳۷ نجف آباد - ۲۳ تیر ۱۳۶۷) از فرماندهان سپاه پاسداران انقلاب اسلامی شرکت کننده در جنگ ایران و عراق بود که در تیر ماه ۱۳۶۷ بر اثر ترکش گلوله توپ کشته شد.
سال‌های اولیه زندگی

وی در سال ۱۳۳۷ در خانواده ای کشاورز در شهرستان نجف آباد اصفهان متولد شد. وی هم‌زمان با خواندن درس، در دوره شبانه، به شغل بنایی در کنار پدر اشتغال داشت. صالحی پس از اخذ مدرک سیکل به دروس حوزوی روی آورد.
وی تحصیلات را در هنرستان فنی دکتر شریعتی نجف آباد به پایان رساند.
پس از پیروی انقلاب اسلامی

صالحی با محمد منتظری در مجموعه «پاسا» در اوایل انقلاب همکاری داشت. این مجموعه کارکردی مشابه سپاه داشت که توسط منتظری تأسیس شد. این مجموعه با تأسیس رسمی سپاه، در آن ادغام شد و محمد منتظری تشکیلات «ساتجا» به عنوان سازمان انقلابی توده‌های جمهوری اسلامی را تأسیس کرد.
پس از پیروی انقلاب اسلامی > سردبیری نشریه پیام شهید

تشکیلات ساتجا، نشریه ای به نام «پیام شهید» داشت که غلامرضا صالحی سردبیر آن بود.
پس از پیروی انقلاب اسلامی > اعزام به جنوب لبنان

صالحی در دی‌ماه ۱۳۵۸ همراه با یک گروه چند نفری با مسئولیت محمد منتظری به همراه احمد کاظمی و غلامرضا یزدانی جهت اعزام به جنوب لبنان، ابتدا وارد سوریه شد و آموزش‌های نظامی را زیر نظر سازمان الفتح فرا گرفت.
ثبت خاطرات روزانه در جریان جنگ

وی فردی اهل مطالعه و دست به قلم بود. صالحی از جمله رزمندگانی است که در جریان جنگ اقدام به ثبت خاطرات روزانه خود داشته‌است.
نقش وی در جنگ ایران و عراق

با شروع جنگ، در عملیات فتح المبین فرمانده گروه‌هایی بود که مسئولیت پاک سازی تنگه رقابیه را داشتند. در این عملیات حمید باکری معاونت گروه را برعهده داشت. در این عملیات بر اثر ترکش گلوله تانک مجروح شد.
در اثر این حادثه وی تا پایان عمر در راه رفتن مشکل داشت.
نقش وی در جنگ ایران و عراق > در قرارگاه حمزه

در سال ۱۳۶۲ در قرارگاه حمزه مشغول به کار شد و با توجه به روحیه رزمی که داشت مسئولیت هماهنگی واحدهای عملیاتی قرارگاه را به عهده گرفت.
از اویل سال ۱۳۶۵ تا اواسط ۱۳۶۶ در معاونت عملیات قرارگاه نجف انجام وظیفه کرد و در این مدت در عملیات والفجر ۹، تدافعی حاج عمران، کربلای ۱، کربلای ۲، کربلای ۴ و کربلای ۵ حضور داشت.
نقش وی در جنگ ایران و عراق > لشکر ۲۷ محمد رسول‌الله

در سال ۱۳۶۶ به این لشکر فرستاده شد و در عملیات کربلای ۸ به عنوان قائم مقام فرماندهی لشکر انجام وظیفه کرد.
در عملیات بیت‌المقدس ۴ که در تاریخ ۱۵ فروردین ماه ۱۳۶۷ در منطقه عمومی دربندیخان عراق انجام گرفت نقش به سزایی داشت.
کشته شدن

در آستانه پذیرش قطعنامه از سوی ایران، عراق با حمله گسترده به خوزستان سعی درگرفتن امتیاز از ایران داشت. در چنین شرایطی به نیروهای لشکر ۲۷ محمد رسول‌الله که تازه از خط پدافندی برگشته بودند وآماده بازگشت به تهران بودند؛ مأموریت مقابله با نیروهای عراق در تنگه ابوقریب داده شد.
صالحی در منطقه دشت عباس در ۲۲ تیر ماه ۱۳۶۷ حوالی چاه‌های ابوقریب – بر اثر اصابت ترکش گلوله توپ به سختی مجروح گردید و در اثر جراحات زیاد درگذشت.
جسد وی بعد از تشییع در نماز جمعه تهران، برای خاک سپاری به نجف آباد منتقل شد. در جریان مراسم تشییع وی علی صیاد شیرازی سخنرانی کرد. وی در قطعه دو گلزار شهدای نجف آباد به خاک سپرده شد.