المحوّل متعدد اللغات
المحوّل متعدد اللغات هو نموذج لغوي مُدرّب مسبقًا مبني على معمارية المحوّل (transformer architecture) وتم تدريبه بشكل مشترك على نصوص من عشرات إلى أكثر من مائة لغة. نماذج مثل mBERT و XLM-RoBERTa تتعلم تمثيلات مشتركة عبر اللغات، مما يتيح النقل الصفري أو القليل من البيانات (zero-shot or few-shot transfer): يمكن غالبًا تطبيق نموذج تم ضبطه بدقة على بيانات باللغة الإنجليزية مباشرة على الفرنسية أو الألمانية أو العربية أو الصينية دون الحاجة إلى تسميات خاصة باللغة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+10 more
المصادر
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, pp. 4171–4186. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Conneau, A., Khandelwal, K., Goyal, N., Chaudhary, V., Wenzek, G., Guzmán, F., Grave, E., Ott, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. Proceedings of ACL 2020, pp. 8440–8451. Association for Computational Linguistics. DOI: 10.18653/v1/2020.acl-main.747 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Transformer (Cross-lingual Pre-trained Language Model). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/multilingual-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف قائم على BERTالتعلم العميق↔ compare
- تضمينات الجمل متعددة اللغاتالتعلم العميق↔ compare
- تصنيف قائم على RoBERTaالتعلم العميق↔ compare
- تضمينات الجملالتعلم العميق↔ compare