الإجابة عن الأسئلة باستخدام BERT و Hugging Face

يُعد العثور على إجابات دقيقة ضمن كميات كبيرة من النصوص تحديًا أساسيًا في معالجة اللغة الطبيعية الحديثة. من خلال الاستفادة من نماذج المحولات (transformer) المدربة مسبقًا، يمكنك بناء أنظمة تفهم السياق وتستخرج الإجابات تلقائيًا. توجهك هذه الدورة النصية خلال عملية تنفيذ نظام للإجابة عن الأسئلة باستخدام BERT ومكتبة Hugging Face. للانتقال من فهم بنيات المحولات الأساسية إلى إعداد مجموعات البيانات وتقييم دقة نموذجك. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ BERT وكيفية معالجته لسياق اللغة الطبيعية. - تحميل واستكشاف مجموعات بيانات الإجابة عن الأسئلة باستخدام أدوات البيانات الحديثة. - ترميز (Tokenize) البيانات النصية بكفاءة لإعداد المدخلات لنماذج المحولات. - تنفيذ واجهة برمجة تطبيقات pipeline في Hugging Face للإجابة السريعة عن الأسئلة القائمة على الاستخراج. - الضبط الدقيق (Fine-tune) لنموذج BERT على نصوص مخصصة لتحديد نطاقات الإجابة الدقيقة. - تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس القياسية مثل F1 score و Exact Match. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وآليات الترميز القائمة على المحولات. ستنتقل بعد ذلك عبر شرح مكتوب خطوة بخطوة يغطي إعداد مجموعة البيانات، وتكوين النموذج، وتقييم الأداء. تم تصميم هذه الدورة لطموحي علماء البيانات، والمطورين، ومتحمسي الذكاء الاصطناعي الجدد في مجال معالجة اللغة الطبيعية. لا تتطلب الدورة خبرة سابقة في المحولات، على الرغم من أنه يوصى بوجود فهم أساسي لـ Python. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول نظام ذكي للإجابة عن الأسئلة.