فهم المقروء الآلي (MRC)
يُعد فهم المقروء الآلي (Machine Reading Comprehension - MRC)، الذي اشتهر بفضل مقياس SQuAD الذي قدمه Rajpurkar وآخرون (2016)، مهمة في معالجة اللغة الطبيعية يقرأ فيها النموذج مقطعًا معينًا ويجيب على أسئلة الاختيار من متعدد أو الأسئلة المفتوحة حوله. فهو يحول المقطع المطروح والسؤال المطروح إلى إجابة يولدها الحاسوب، مما يدعم استرجاع المعلومات، والتكنولوجيا التعليمية، والاستعلام عن قواعد بيانات الأبحاث.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K. & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. EMNLP, 2383-2392. DOI: 10.18653/v1/D16-1264 ↗
- Yang, Z. et al. (2018). HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering. EMNLP. DOI: 10.18653/v1/D18-1259 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Neural Machine Reading Comprehension (MRC). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/text-mining/neural-machine-reading
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.
- التكييف المجاليتنقيب النصوص↔ compare
- تحليل المشاعرتنقيب النصوص↔ compare
- تصنيف النصوصتنقيب النصوص↔ compare