stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
های‌ریل

ریل‌های بلند در یک طرح مدل راه‌آهن در کنوانسیون طرفداران راه‌آهن آمریکا در سوئیس، ۲۰۰۶
های‌ریل (به انگلیسی: High rail) یا ریل بلند  عبارتی است که در مدل‌سازی راه‌آهن در آمریکای شمالی، عمدتاً در مقیاس‌های اُ و اس، برای توصیف یک شکل «مصالحه‌آمیز» از مدل‌سازی استفاده می‌شود که به دنبال واقع‌گرایی است در حالی که مصالحه‌های مرتبط با مقیاس تجهیزات قطارهای اسباب‌بازی را می‌پذیرد. این عبارت به دلیل مشاهده‌ای به وجود آمده است که ریل‌های سنتی لایونل و آمریکن فلایر بسیار بالاتر از ریل‌های دقیق‌مقیاس قرار دارند.
توافق‌هایی که به طور سنتی در ساخت این قطارها انجام می‌شد، به سه رویکرد در مدل‌سازی راه‌آهن در این دو مقیاس منجر شده است.
طرح سنتی قطار اسباب‌بازی تلاش کمی برای واقع‌گرایی می‌کند و اغلب از ساختمان‌های پلاستیکی بدون رنگ، به ویژه برند پلاستیک، و سایر اسباب‌بازی‌ها استفاده می‌کند و تلاش کمی برای پنهان کردن منشأ آن‌ها می‌کند. در برخی موارد، ساختمان‌ها، وسایل نقلیه و فیگورهای موجود در طرح ممکن است حتی با قطار یا با یکدیگر هم‌مقیاس نباشند. جاده‌ها، چمن و بستر راه ممکن است روی سطح میز نقاشی شوند یا با فرش کم‌پایه نشان داده شوند.
مدل‌سازی دقیق‌مقیاس نیز در مقیاس‌های O و S اتفاق می‌افتد، دقیقاً مانند مقیاس‌های اچ‌اُ یا ان، که در آن مدل‌ساز سعی می‌کند یک دنیای مینیاتوری ایجاد کند که تا حد امکان واقع‌گرایانه باشد. مدل‌سازان دقیق‌مقیاس در مقیاس‌های «اُ» و «اس» اغلب از لوکوموتیوها و واگن‌های سنتی آمریکن فلایر و لایونل اجتناب می‌کنند یا حداقل استفاده محدودی از آن‌ها می‌کنند، زیرا گاهی اوقات این قطارها بسیار دقیق نبوده، جزئیات کمتری داشتند و از کوپلرهای بزرگ‌تر از حد استفاده می‌کردند. مدل‌سازان دقیق‌مقیاس از ریل‌های با اندازه اُ استفاده می‌کنند، اما با دو ریل به جای سه ریل مورد استفاده توسط لایونل، و قطارها با جریان مستقیم کار می‌کنند. استانداردهای متعددی برای ریل‌هایی که دقیق‌تر به مقیاس هستند، برای هر دو مقیاس «اُ» و «اس» وجود دارد.
ریل بلند یک رویکرد میانه است. ریل‌بلندها با ریل‌های غیرمقیاس کنار می‌آیند و از وسایل نقلیه دی‌کاست آماده استفاده می‌کنند که ممکن است کمی غیرمقیاس باشند، به ویژه در مقیاس «اُ» زیرا وسایل نقلیه دقیق ۱:۴۸ نادر هستند، در حالی که وسایل نقلیه دی‌کاست ۱:۴۳ و ۱:۵۰ بسیار رایج هستند. برخی از قطارهای قدیمی لایونل و آمریکن فلایر استفاده می‌کنند، در حالی که برخی دیگر از معادل‌های مدرن با جزئیات بیشتر استفاده می‌کنند. ریل‌بلندها اغلب قطارها، وسایل نقلیه و ساختمان‌های خود را رنگ‌آمیزی و کهنه‌کاری می‌کنند، دقیقاً مانند یک مدل‌ساز دقیق‌مقیاس. گاهی اوقات آن‌ها تلاش زیادی می‌کنند تا ریل وسط در ریل‌های لایونل را پنهان کنند و کوپلرهای بزرگ‌تر از حدی که از کارخانه با قطارهایشان آمده است را با نسخه‌های مقیاس‌دار جایگزین می‌کنند. ریل‌بلندها کمتر از همتایان دقیق‌مقیاس خود به ساخت از صفر می‌پردازند، اما بسیاری از آن‌ها به کیت‌بشینگ و افزودن جزئیات بیشتر به ساختمان‌ها و سازه‌های خود می‌پردازند.
برخی از تولیدکنندگان، به ویژه در مقیاس «اس»، واگن‌هایی با چرخ‌ها و کوپلرهای مقیاس‌دار یا ریل‌بلند ارائه می‌دهند تا همه بازارهای بالقوه را پوشش دهند.
کارولین گرین

کارولین گرین (به انگلیسی: Carolyn Green) (زادهٔ ۶ نوامبر ۱۹۳۳) شناگر اهل ایالات متحده آمریکا است.
ساسان نیک‌نفس

| ساسان نیک نفس | ساسان نیک نفس |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۱ شهریور ۱۳۶۴
درگذشت: ۱۷ خرداد ۱۴۰۰ (۳۵ سال) بیمارستان لقمان، تهران
علت مرگ: بیماری و عدم رسیدگی پزشکی
ملیت: ایرانی
شناخته‌شده برای: هواداری از نظام پادشاهی و دودمان پهلوی
مخالف: نظام جمهوری اسلامی ایران
اتهام(های) جزایی: توهین به رهبر جمهوری اسلامی فعالیت در رسانه‌های اجتماعی، پخش تراکت، شعارنویسی و اسکناس‌نویسی علیه نظام
مجازات‌های جزایی: ۸ سال حبس تعزیری
ساسان نیک‌نفس (زادهٔ ۲۱ شهریور ۱۳۶۴ – درگذشتهٔ ۱۷ خردادماه ۱۴۰۰) زندانی سیاسی هوادار نظام پادشاهی بود. نیک نفس در شعبه ۱۵ دادگاه انقلاب تهران به ۸ سال حبس محکوم شده بود. او به دلیل بیماری امکان تحمل حبس را نداشت اما بازداشت و زندانی شد. نیک‌نفس در زندان فشافویه تهران پس از دو روز بی‌خبری از وضعیت و محل نگهداری‌اش و ممانعت از انتقال وی به بیمارستان درگذشت.
بیماری

ساسان نیک نفس به بیماری صرع مبتلا بود و امکان تحمل زندان را نداشت. وی ۱۵ خرداد ۱۴۰۰ به گفته مقامات قضایی در بیمارستان فوت کرد.
اطلاعیه قوه قضائیه

بنابر ادعای قوه قضائیه ساسان نیک نفس یکبار اقدام به خودکشی کرد.
در ساعت ۷:۴۰ روز ۱۵ خرداد به علت خروج ترشحات خونی از دهان و بینی ساسان به بهداری زندان منتقل و به علت کاهش سطح هوشیاری به بهداری مرکز اعزام می‌گردد و اقدامات درمانی توسط پزشک متخصص طب اورژانس انجام می‌گیرد و بنا به اظهارات پزشک معالج نامبرده پس از سیر انجام اقدامات درمانی حال عمومی وی مساعد و اقدام به مصرف آب و دو قاشق غذا به دلیل عدم افت قند می‌نماید و شرایط جسمانی رو به بهبودی بوده‌است که طی مکالمه‌ای که با پزشک داشته‌است اعلام می‌دارد از زندانیان چند عدد قرص گرفته و مصرف نموده و پس از مصرف شرایط وی نرمال نبوده‌است که نامبرده مجدداً تشنج کرده و بنا به تشخیص پزشک سریعاً در ساعت ۱۷:۲۰ به صورت اورژانسی به بیمارستان فیروزآبادی منتقل می‌شود و در نهایت این زندانی در بیمارستان فوت می‌کند.
دادگاه

دی ماه ۱۳۹۸ در شعبه ۱۵ دادگاه انقلاب به ریاست قاضی صلواتی به اتهام اقدام علیه امنیت ملی به ۵ سال زندان، به اتهام تبلیغ علیه نظام به یک سال زندان و برای اتهام توهین به رهبری به دو سال زندان محکوم شد. این حکم در دادگاه تجدید نظر تأیید شد.
پرشکوه (روستا)

روستای پرشکوه از توابع شهرستان لنگرود می‌باشد این روستا در دامنه کوه قراردارد
معنی پرشکوه به معنی «پره کوه» یا دامنه کوه گفته شده‌است
البته زیبایی‌های روستا بسیار زیاد است
این روستادارای محصولات کشاورزی ازقبیل چای وکرم ابریشم ومرکبات می‌باشد.
مرکبات این روستا دارای محبوبیت خاصی در استان گیلان بوده و از معروفیت بالایی برخوردار است.
جمعیت پرشکوه

بنابر سرشماری مرکز آمار ایران، جمعیت روستای پرشکوه در سال ۱۳۸۵ برابر با ۱۰۷۰ نفر بوده‌است که ۵۲۴ نفر مرد و ۵۴۶ نفر زن هستند. بنابراین آمار ۷۸۴ نفر باسواد هستند که ۴۱۴ نفر مرد و ۳۷۰ نفر زن هستند تعداد افراد بیسواد پرشکوه ۲۳۱ نفر بوده که ۹۰ نفر مرد و ۱۴۱ نفر زن تشکیل شده‌است.
موقعیت جغرافیائی پرشکوه

فاصله روستای پرشکوه با شهرها و روستاهای اطراف ان به شرح زیر است:
روستای ملات ۱٫۵ کیلومتر،
کومله ۱٫۳ کیلومتر،
روستای سالاکوه بالا ۱٫۸ کیلومتر،
روستای سیاه کرد گوابر ۱٫۸ کیلومتر،
سالاکوه پایین ۲٫۲ کیلومتر،
طالب سرا ۲٫۸ کیلومتر،
گالش کولوم لیلاکوه ۲٫۳ کیلومتر،
مریدان ۳٫۵ کیلومتر،
چوماقستان ۳ کیلومتر،
چهار ده ۳٫۳ کیلومتر،
لیسه رود ۳٫۳ کیلومتر،
کلیدبر ۳٫۸ کیلومتر،
کیا کلایه ۴ کیلومتر،
خارشتم ۴ کیلومتر،
لیلاکوه ۳٫۹ کیلومتر،
دریا سر ۴ کیلومتر،
سیگارود ۴٫۸ کیلومتر.
کوه پرشکوه

روستای پرشکوه بردامنه کوه پرشکوه واقع است که ارتفاع این کوه در حدود ۴۵۰ متر است.
مردم‌شناسی

بافت قومی مردم پرشکوه گیلک و به زبان گیلکی تکلم می‌کنند.
معروف‌ترین کسی که در پرشکوه زندگی می‌کرده حاج تراب صیحانی بوده او یک عالم فقیه و معلم بود وی در سال ۱۳۷۵ به دیار باقی شتافت
↑  «دهکده ایران - بانک جامع اطلاعات روستاهای ایران». بایگانی‌شده از اصلی در ۲۵ اکتبر ۲۰۱۲. دریافت‌شده در ۱۵ دسامبر ۲۰۱۰.
↑  Paresh Kūh (Iran) map - nona.net
↑  «گروه کوهنوردی دنا اصفهان - پنجشنبه 3/8/86». بایگانی‌شده از اصلی در ۹ اكتبر ۲۰۰۹. دریافت‌شده در ۲۴ دسامبر ۲۰۰۹. تاریخ وارد شده در |archive-date= را بررسی کنید (کمک)
پرشکوه دارای یک کارخانه چای نیز می‌باشد و شغل اکثر مردم آن کشاورزی و معلمی می‌باشد
مؤسسه آموزش عالی جاوید جیرفت

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نام مستعار: دانشگاه جاوید جیرفت
نوع: غیردولتی - غیرانتفاعی
بنیانگذاری شده: ۱۳۸۸
بنیان گذار: احمد مهدی پور
وابستگی: وزارت علوم، تحقیقات و فناوری
ارائه دهنده رشته‌های: کامپیوتر، عمران، برق، فناوری اطلاعات، مهندسی ساختمان، معماری، گرافیک، فناوری اطلاعات و ارتباطات، الکترونیک، الکتروتکنیک، مهندسی مکانیک، صنایع شیمیایی، تأسیسات حرارتی و برودتی
رئیس: دکتر پورسیدی
اعضای هیئت علمی: ۱۴۰ هیئت علمی و مدعو[نیازمند یادکرد دقیق]
کارمندان مدیریتی: علیرضا شادجو(معاون آموزشی)
موقعیت: جیرفت، ۷۸۶۱۸۴۵۱۱۷
تلفن: ۲۴۱۵۵۸۵(۳۴۸)۹۸+
وبگاه: www.javid.ac.ir
مؤسسه آموزش عالی جاوید جیرفت، یکی از مراکز آموزش عالی جیرفت است. این مؤسسه زیر نظر وزارت علوم، تحقیقات و فناوری ایران است، در مقاطع دانشگاهی کاردانی پیوسته و کاردانی ناپیوسته، کارشناسی پیوسته و کارشناسی ناپیوسته و کارشناسی ارشد از طریق کنکور سراسری دانشجو می‌پذیرد.
دانشگاه جاوید با هدف تربیت و تأمین بخشی از نیروهای متخصص مورد نیاز کشور در مهر ماه سال ۱۳۸۸ در شهرستان جیرفت با مجوز شورای عالی گسترش و برنامه‌ریزی وزارت علوم، تحقیقات و فناوری تأسیس شد.
دانشگاه در مهرماه ۱۳۸۸ با سه رشته فعالیت خود را آغاز نمود و در سال ۱۳۹۳ با ۳۰ رشته فعالیت خود را ادامه می‌دهد.
حدود ۸۰ درصد دانشجویان این مؤسسه غیربومی هستند.
ساختمان آموزشی

هم اکنون این مؤسسه در فضای آموزشی به مساحت ۹٬۰۰۰ مترمربع دایر است که ۶٬۰۰۰ مترمربع زیربنا دارد. مالکیت کلیه فضاها متعلق به مؤسسه جاوید جیرفت می‌باشد.
پس از تلاش و پیگیری، زمینی به مساحت ۲۰٬۰۰۰ مترمربع در مرکز شهر، جهت احداث پردیس اصلی مؤسسه جاوید اختصاص یافت که مراحل شروع ساخت آن در جریان می‌باشد.
امکانات

از جمله امکانات این مؤسسه؛ استخر شنا، زمین فوتسال، خوابگاه، سلف، کتابخانه، کارگاه‌های آموزشی، سایت کامپیوتر، انتشارات است.
برگزاری آزمون‌های بین‌المللی

مؤسسه جاوید به عنوان یکی از ۸ مرکز برگزارکننده آزمون تافل اینترنتی (iBT) در کشور است.
این آزمون از شهریورماه ۱۳۹۱ در این مؤسسه برگزار می‌شود. با این حال با مراجعه به این مؤسسه متوجه می شوید که این مرکز صرفا یک اتاق خالی و در بسته است که هیچ آزمونی در آن برگزار نمی شود و وجود آن در این مؤسسه صرفا جنبه تبلیغاتی دارد.
آزمون جی آر ای یا همان GRE یا سنجش توانایی‌های زبان انگلیسی دانش‌آموختگان یکی دیگر از آزمون‌های معتبر بین‌المللی است که تنها در ۴ مرکز سازمان سنجش، دانشگاه اصفهان، مؤسسه آموزش عالی جاوید جیرفت و دانشگاه ارومیه برگزار می‌گردد.
وب‌گاه‌های مرتبط

وبگاه مؤسسه آموزش عالی جاوید جیرفت
وبگاه وزارت علوم، تحقیقات و فناوری
مهرداد نیکنام (نویسنده)

| مهرداد نیکنام | مهرداد نیکنام |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۳۲۶ تهران
مهرداد نیکنام (زاده ۱۳۲۶) مترجم و نویسنده ایرانی و عضو هیئت علمی کتابخانهٔ ملی ایران است. او برای تدوین کتاب کتابشناسی حافظ برگزیدهٔ هفتمین دورهٔ کتاب سال ایران شد.
آثار

کتاب‌شناسی حافظ، مهرداد نیکنام، ناشر: علمی و فرهنگی، ۱۳۶۷
گزیده مقالات کتابخانه‌های عمومی ایفلا، مهرداد نیکنام (تهیه‌کننده)، ناشر: نهاد کتابخانه‌های عمومی کشور
راهنمای حفاظت و نگهداری مواد کتابخانه ای، مهرداد نیکنام، ناشر: چاپار
فرهنگ هفت زبانه حفاظت و نگهداری و آرشیو، مهرداد نیکنام، میترا صمیمی، ناشر: روشن مهر
آفت‌ها و آسیب‌های مواد کتابخانه و آرشیو، مهرداد نیکنام، ناشر: دانشگاه پیام نور
پرواز شماره ۹۲۶۸ کاگالیماویا

| 0 | 1 |
| --- | --- |
هواپیمای مورد نظر، در ژوئن ۲۰۱۵: هواپیمای مورد نظر، در ژوئن ۲۰۱۵
بمب‌گذاری: بمب‌گذاری
تاریخ: ۳۱ اکتبر ۲۰۱۵ (۲۰۱۵-۱۰-۳۱)
علت: بمب‌گذاری توسط شاخه سینا دولت اسلامی
محل حادثه: در نزدیکی حُسنا، استان سینای شمالی، مصر  ۳۰°۱۰′۹″ شمالی ۳۴°۱۰′۲۲″ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۱۶۹۱۷°شمالی ۳۴٫۱۷۲۷۸°شرقی﻿ / 30.16917; 34.17278
هواگرد: هواگرد
نوع: ایرباس ای۳۲۱
شرکت هواپیمایی: کاگالیماویا (مترو جت)
شماره پرواز یاتا: 7K9268
شماره پرواز ایکائو: KGL9268
شناسه تماس: KOGALYM 9268
شماره دم: EI-ETJ
مبدا پرواز: فرودگاه بین‌المللی شرم‌الشیخ، شبه‌جزیره سینا، مصر
مقصد: فرودگاه پولکوو، سنت پترزبورگ، روسیه
سرنشینان: ۲۲۴
مسافرین: ۲۱۷
خدمه: ۷
کشته‌شدگان: ۲۲۴ (همه)
بازماندگان: ۰
پرواز شمارهٔ ۹۲۶۸ مترو جت (انگلیسی: Metro Jet Flight ۹۲۶۸) (یاتا: 7K-9268, ایکائو: KGL 9268) یک پرواز کرایه‌ای مسافربری بین‌المللی، متعلق به خطوط هوایی (متروجت) روسیه بود که از فرودگاه بین‌المللی شرم‌الشیخ در مصر به‌سوی فرودگاه پالکوو در سن پترزبورگ روسیه در حال حرکت بود و در تاریخ ۳۱ اکتبر ۲۰۱۵ ساعت ۰۶:۱۳ به‌وقت ساعت رسمی مصر (۰۴:۱۳ ساعت هماهنگ جهانی) در شمال شبه‌جزیره سینا سقوط کرد و تمام سرنشینان آن کشته شدند.
این هواپیما از نوع ایرباس ای۳۲۱–۲۳۱ بود و ۲۱۷ مسافر و ۷ خدمهٔ پروازی داشت که ۲۱۲ مسافر این هواپیما، اهل روسیه، ۴ نفر نیز اهل اوکراین و ۱ نفر اهل بلاروس بودند.
ولادیمیر پوتین، رئیس‌جمهور روسیه یک روز عزای عمومی در کشور اعلام کرد و افرادی را برای تحقیق در مورد این سانحه به مصر اعزام کرد.
گروه تروریستی داعش در یک پیام توئیتری مسئولیت سقوط این هواپیما را بر عهده گرفته است این در حالی است که نخست‌وزیر مصر ادعای گروه داعش را رد کرده است و می‌گوید به احتمال زیاد عامل سقوط این هواپیما نقص فنی بوده است. در صفحه‌های وابسته به گروه تروریستی داعش در شبکه‌های اجتماعی با انتشار فیلمی با عنوان لحظه سقوط هواپیمای روسیه (به ادعای داعش) آن‌ها اعلام کردند، سرنگون کردن این هواپیما آغازی برای این است که روسیه بهای خصومت خود علیه مسلمانان به‌صورت کلی و بالأخص داعش را بپردازد.
سرویس امنیت فدرال روسیه متعاقباً در ۱۷ نوامبر اعلام کرد آنان مطمئنند که این یک حملهٔ تروریستی بوده و به وسیلهٔ بمبی منفجر شده در هوا به وقوع پیوسته است. روسیه ۵۰ میلیون دلار جایزه برای اطلاعات در این خصوص تعیین کرده است.
تحقیقات

در ۲۹ ژانویه ۲۰۱۶ خبرگزاری رویترز به نقل از یک منبع ناشناس گزارش کرد: یک فرد مظنون به جاسازی بمب در این هواپیما بازداشت شده است. این فرد مظنون ظاهراً یک مکانیک است؛ و بمب توسط پسر عمویش که از اعضای داعش است به او داده شده بوده است. سه مظنون دیگر نیز بازداشت شده‌اند که عبارت‌اند از: دو مأمور پلیس و یک مسئول حمل بار که در کمک به مکانیک مذکور دست داشته‌اند.
مؤسسه فناوری نیوجرسی

| 0 | 1 |
| --- | --- |
نوع: دانشگاه تحقیقاتی دولتی
بنیانگذاری شده: ۹ فوریه ۱۸۸۱؛ ۱۴۳ سال پیش (۱۸۸۱-09}})
موقوفه مالی: ۱۴۸ میلیون دلار (۲۰۲۲)
بودجه: ۵۴۷ میلیون دلار (۲۰۲۱)
اعضای هیئت علمی: ۹۹۰ نفر درمجموع، ۷۲۶ نفر تمام‌وقت (پائیز ۲۰۲۲)
دانشجویان: ۱۲۳۳۲ نفر (پائیز ۲۰۲۲)
کارشناسی: ۹۰۱۹ نفر (پائیز ۲۰۲۲)
تحصیلات تکمیلی: ۳۳۱۳ نفر (پائیز ۲۰۲۲)
موقعیت: نیوآرک، نیوجرسی، ایالات متحده
پردیس: منطقه شهری، ۴۸ جریب فرنگی (۱۹٫۴ هکتار)
رنگ آموزشگاه: سرخ ان‌جی‌تی‌آی و سفید با تاکید آبی      
نام ورزشی: نیوجرزی تک هایلندرز
تعلق ورزشی به: ان‌سی‌ای‌ای بخش یکم
وبگاه: www.njit.edu
یکی از تابلوهای کتابخانهٔ دانشگاه
مؤسسۀ فناوری نیوجرسی (به انگلیسی: New Jersey Institute of Technology) یک دانشگاه تحقیقاتی دولتی در نیوآرک واقع در ایالت نیوجرسی آمریکا است که در سال ۱۸۸۱ میلادی تأسیس شده‌است.
این دانشگاه در مجاورت دانشگاه معتبر راتگرز در شهر نیوآرک قرار دارد. رشته‌های مؤسسه فناوری نیوجرسی بیشتر مهندسی بوده و این دانشگاه در رشته معماری جز دانشگاه‌های مطرح آمریکا می‌باشد و در رشته‌های مهندسی و علوم در میان کارفرمایان آمریکایی دارای اعتبار بسیار بالایی است. دانشکده کسب‌وکار مارتین تاکمن یکی از مراکز تحقیقاتی اصلی در حوزه تحلیل حباب‌های اقتصادی و پیش‌بینی شکست‌های مالی و اقتصادی سیستم‌های کسب‌وکار در آمریکا بوده و توسط برخی مؤسسات مالی بزرگ مانند Lehman Brothers حمایت مالی می‌گردد.
این دانشگاه دارای ۱۲۶ رشته در سطح کارشناسی و تحصیلات تکمیلی دانشجو می‌پذیرد.
این دانشگاه در سطح‌بندی انجام گرفته توسط اداره ارزشیابی مدارک وزارت علوم ایران جز دانشگاه‌های «گروه الف (ممتاز)» ارزیابی گردیده است.
پردازش زبان‌های طبیعی

یک دستیار آنلاین خودکار که خدمات به مشتری را در یک صفحه وب ارائه می‌کند، نمونه ای از یک برنامه که در آن پردازش زبان طبیعی جزء اصلی آن 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 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 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.
از کاربردهای نوشتاری آن می‌توان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (مثلاً یافتن کتاب‌های مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد.
نمونه‌هایی از کاربردهای گفتاری پردازش زبان عبارتند از: سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با رایانه، سرویس‌های اتوماتیک ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستم‌های آموزش به فراگیران یا سیستم‌های کنترلی توسط صدا که در سالهای اخیر این حوزه تحقیقاتی توجه دانشمندان را به خود جلب کرده‌است و تحقیقات قابل ملاحظه‌ای در این زمینه صورت گرفته‌است.
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 ماشینی مزایای زیادی نسبت به قوانین دست‌ساز دارند:
رویه‌های یادگیری مورد استفاده در طول یادگیری ماشینی به‌طور خودکار روی رایج‌ترین موارد تمرکز می‌کنند، در حالی که هنگام نوشتن قوانین با دست، اغلب مشخص نیست که تلاش باید به کجا هدایت شود.
روش‌های یادگیری خودکار می‌توانند از الگوریتم‌های استنتاج آماری برای تولید مدل‌هایی استفاده کنند که برای ورودی‌های ناآشنا (مانند ورودی‌هایی که حاوی کلمات یا ساختارهایی هستند که قبلاً دیده نشده‌اند) و برای ورودی‌های اشتباه (مثلاً کلماتی که املایی ندارند یا کلماتی که تصادفاً حذف شده‌اند) بهتر عمل می‌کنند. به‌طور کلی، رسیدگی به چنین ورودی‌ها با قوانین دست‌نویس بسیار دشوار، مستعد خطا و زمان بر است.
سیستم‌های مبتنی بر یادگیری خودکار قوانین را می‌توان به سادگی با ارائه داده‌های ورودی بیشتر دقیق تر کرد. با این حال، سیستم‌های مبتنی بر قوانین دست‌نویس تنها با افزایش پیچیدگی قوانین، که کار بسیار دشوارتری است، دقیق‌تر می‌شوند. درحالی که ایجاد داده‌های بیشتر برای ورودی به سیستم‌های یادگیری ماشینی صرفاً مستلزم افزایش ساعت‌های کار شده‌است و معمولاً بدون افزایش قابل توجهی در پیچیدگی فرایند برچسب نویسی می‌باشد.
با وجود محبوبیت یادگیری ماشینی در تحقیقات NLP، روش‌های دست‌نویس هنوز (۲۰۲۰) در موارد زیر استفاده می‌شوند:
هنگامی که مقدار داده‌های آموزشی برای به‌کارگیری موفقیت‌آمیز روش‌های یادگیری ماشین کافی نیست، به عنوان مثال، برای ترجمه ماشینی زبان‌های کم منبع
برای پیش پردازش در NLP، مانند توکن سازی
برای پس پردازش و تبدیل خروجی NLP، به عنوان مثال برای استخراج دانش از تجزیه نحوی.
روشها: قوانین، آمارها، شبکه‌های عصبی > 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 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 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 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. با این حال، آنها همچنان برای زمینه‌هایی که در آن‌ها قابلیت تفسیر و شفافیت آماری مورد نیاز است، استفاده می‌شوند.
روشها: قوانین، آمارها، شبکه‌های عصبی > 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 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 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 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 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 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 طبیعی منظور کرد.
موانع اساسی

نیاز به درک معانی: رایانه برای آن که بتواند برداشت درستی از جمله‌ای داشته باشد و اطلاعات نهفته در آن جمله را درک کند، گاهی لازم است که برداشتی از معنای کلمات موجود در جمله داشته باشد و تنها آشنایی با دستور زبان کافی نباشد؛ مثلاً جمله حسن سیب را نخورد برای این‌که کال بود. و جملهٔ حسن سیب را نخورد برای این‌که سیر بود. ساختار دستوریِ کاملاً یکسانی دارند و تشخیص این‌که کلمات «کال» و «سیر» به «حسن» برمی‌گردند یا به «سیب»، بدون داشتن اطلاعات قبلی دربارهٔ ماهیت «حسن» و «سیب» ممکن نیست.
دقیق نبودن دستور زبان‌ها: دستورِ هیچ زبانی آن‌قدر دقیق نیست که با استفاده از قواعد دستوری همیشه بتوان به نقش هریک از اجزای جمله‌های آن زبان پی برد.
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.
کارکردهای مهم پردازش زبان‌های طبیعی

خلاصه‌سازی خودکار
استخراج اطلاعات
بازیابی اطلاعات
ترجمه ماشینی
تشخیص نوری نویسه‌ها
تشخیص گفتار
ویرایش
کاروان (تصنیف)

با توشه عمر اشتباه نشود.
| «کاروان»> ترانه غلامحسین بنان.از آلبوم گل‌های رنگارنگ شمارهٔ ۲۱۷ | «کاروان»> ترانه غلامحسین بنان.از آلبوم گل‌های رنگارنگ شمارهٔ ۲۱۷ |
| --- | --- |
ژانر: موسیقی سنتی ایرانی (آواز دشتی)
آهنگساز(ها): مرتضی محجوبی
ترانه‌سرا(ها): رهی معیری
کاروان نام یک تصنیف است با خوانندگی غلامحسین بنان که در گوشهٔ دیلمان از آواز دشتی اجرا شده‌است.