Metin İçerme — Doğal Dil Çıkarımı (NLI)
Textual Entailment (Natural Language Inference, NLI) · Ayrıca şöyle bilinir: natural language inference, NLI, recognising textual entailment, RTE, Metinsel Çıkarsama (Textual Entailment / NLI)
Metin içerme, doğal dil çıkarımı (NLI) olarak da bilinir, bir metin parçasının (öncül) ikinci bir metin parçasını (hipotez) içerip içermediğine, onu çelişip çelişmediğine veya ona karşı tarafsız olup olmadığına karar veren doğal dil işleme görevidir. PASCAL Metin İçermeyi Tanıma Yarışması (Dagan, Glickman & Magnini, 2006) tarafından biçimlendirilmiş ve MultiNLI veri kümesi (Williams, Nangia & Bowman, 2018) tarafından genişletilmiş olup, soru yanıtlama ve olgu doğrulama işlem hatlarının temelini oluşturur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Verileriniz öncül-hipotez metin çiftlerinden oluştuğunda ve aralarındaki mantıksal ilişkiyi yargılamanız gerektiğinde — tipik olarak bir soru yanıtlama veya olgu doğrulama zinciri içinde — metin içermeyi kullanın. En az birkaç düzine çift bekler ve hedef dil için mevcut olan büyük bir önceden eğitilmiş dil modeliyle en iyi şekilde çalışır. Yalnızca eşleştirilmiş metin yerine izole belgeleriniz varsa, bu görev geçerli değildir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tek bir benzerlik puanı yerine ilkeli bir üçlü karar (içerme / çelişme / tarafsızlık) sağlar.
- Doğrudan aşağı akış soru yanıtlama ve olgu doğrulama işlem hatlarını destekler.
- Göreve özgü etiketlenmiş eğitim verisi olmadan, büyük bir önceden eğitilmiş NLI modeliyle sıfır-çekim (zero-shot) olarak çalıştırılabilir.
- Öncül-hipotez çiftleri olarak organize edilmiş metin gerektirir; izole belgeler yeterli değildir.
- Kalite, büyük bir önceden eğitilmiş dil modelinin kullanılabilirliğine ve dil kapsamına büyük ölçüde bağlıdır.
- İnce veya alana özgü çıkarımlar zor kalır ve tarafsız sınıf genellikle en çok hata üreten sınıftır.
SSS
İçerme, çelişme ve tarafsızlık arasındaki fark nedir?
Bir öncül verildiğinde, hipotez, öncülü kabul etmek hipotezin takip ettiği anlamına geliyorsa içerme, hipotez doğru olamazsa çelişme ve öncül hipotezi ne destekler ne de dışarıda bırakırsa tarafsız olarak etiketlenir — öncül hipotezi ne destekler ne de dışarıda bırakır.
Metin içerme, cümle benzerliğinden nasıl farklıdır?
Benzerlik, iki cümlenin ne kadar benzediğini ölçer, bu simetrik ve derecelidir. İçerme yönlü, mantıksal bir ilişkidir: bir öncül, tersi geçerli olmadan bir hipotezi içerebilir ve iki yüksek derecede benzer cümle hala birbirini çelişebilir.
Etiketlenmiş eğitim verisine ihtiyacım var mı?
Zorunlu değil. Büyük bir önceden eğitilmiş NLI modeliyle görevi sıfır-çekim (zero-shot) olarak çalıştırabilirsiniz — örneğin öncülü bir aday etiket olarak kullanıp hipotezi puanlayarak — ancak az sayıda etiketlenmiş öncül-hipotez çifti değerlendirme ve alan uyarlaması için yardımcı olur.
Neden olgu doğrulama ve soru yanıtlama için kullanılır?
Her iki görev de bir metin parçasının bir kaynak tarafından desteklenip desteklenmediğini kontrol etmeye indirgenir. İçerme tam olarak bu yargıyı verir, bu nedenle bir iddia veya aday cevap, kaynak onu içerdiğinde kabul edilebilir ve kaynak onu çeliştiğinde reddedilebilir.
Kaynaklar
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Textual Entailment (Natural Language Inference, NLI). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/text-mining/textual-entailment
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Duygu AnaliziMetin madenciliği↔ karşılaştır
- Metin SınıflandırmasıMetin madenciliği↔ karşılaştır
- Kelime Anlamı Belirsizleştirme (WSD)Metin madenciliği↔ karşılaştır
- Sıfır Atışlı SınıflandırmaMetin madenciliği↔ karşılaştır