1
00:00:00,000 --> 00:00:08,364

2
00:00:08,364 --> 00:00:08,870
>> LUCAS FREITAS: يا.

3
00:00:08,870 --> 00:00:09,980
نرحب بالجميع.

4
00:00:09,980 --> 00:00:11,216
اسمي لوكاس فريتاس.

5
00:00:11,216 --> 00:00:15,220
أنا شابة في [غير مسموع] دراسة
علم الحاسوب مع التركيز في

6
00:00:15,220 --> 00:00:16,410
اللغويات الحاسوبية.

7
00:00:16,410 --> 00:00:19,310
حتى بلدي الثانوي في اللغة
ونظرية لغوية.

8
00:00:19,310 --> 00:00:21,870
أنا متحمس حقا ليعلمك الرجال
قليلا عن الميدان.

9
00:00:21,870 --> 00:00:24,300
انها منطقة مثيرة جدا للدراسة.

10
00:00:24,300 --> 00:00:27,260
أيضا مع الكثير من الامكانات
للمستقبل.

11
00:00:27,260 --> 00:00:30,160
لذلك، وأنا متحمس حقا أن يا رفاق
تفكر في المشاريع

12
00:00:30,160 --> 00:00:31,160
اللغويات الحاسوبية.

13
00:00:31,160 --> 00:00:35,460
وسأكون أكثر من سعيدة لتقديم المشورة
أي واحد منكم إذا قررت

14
00:00:35,460 --> 00:00:37,090
متابعة واحدة من تلك.

15
00:00:37,090 --> 00:00:40,010
>> أولا حتى من كل ما هي الحسابية
اللسانيات؟

16
00:00:40,010 --> 00:00:44,630
اللغويات الحاسوبية وذلك هو
التقاطع بين علم اللغة و

17
00:00:44,630 --> 00:00:46,390
علوم الكمبيوتر.

18
00:00:46,390 --> 00:00:47,415
لذلك، ما هو علم اللغة؟

19
00:00:47,415 --> 00:00:48,490
ما هو علوم الحاسب؟

20
00:00:48,490 --> 00:00:51,580
كذلك من اللسانيات، ما
نأخذ هي اللغات.

21
00:00:51,580 --> 00:00:54,960
حتى اللسانيات هو في الواقع دراسة
اللغة الطبيعية بشكل عام.

22
00:00:54,960 --> 00:00:58,330
اللغة الطبيعية لذلك - ونحن نتحدث عن
اللغة التي نحن فعلا استخدام ل

23
00:00:58,330 --> 00:00:59,770
التواصل مع بعضهم البعض.

24
00:00:59,770 --> 00:01:02,200
لذلك نحن لا نتحدث بالضبط
حول C أو جافا.

25
00:01:02,200 --> 00:01:05,900
نحن نتحدث أكثر عن اللغة الإنجليزية و
اللغات الصينية وغيرها من أننا

26
00:01:05,900 --> 00:01:07,780
استخدامها للاتصال مع بعضها البعض.

27
00:01:07,780 --> 00:01:12,470
>> الشيء تحديا في ذلك هو أن
الآن لدينا تقريبا 7،000

28
00:01:12,470 --> 00:01:14,260
اللغات في العالم.

29
00:01:14,260 --> 00:01:19,520
لذلك هناك مجموعة متنوعة جدا عالية
اللغات التي يمكننا دراسة.

30
00:01:19,520 --> 00:01:22,600
ثم كنت تعتقد أنه من المحتمل
من الصعب جدا القيام به، على سبيل المثال،

31
00:01:22,600 --> 00:01:26,960
الترجمة من لغة واحدة إلى
الأخرى، معتبرا أن لديك

32
00:01:26,960 --> 00:01:28,240
تقريبا 7،000 منهم.

33
00:01:28,240 --> 00:01:31,450
لذلك، إذا كنت تفكر في القيام الترجمة
من لغة إلى أخرى لك

34
00:01:31,450 --> 00:01:35,840
ما يقرب من أكثر من مليون
تركيبات مختلفة التي يمكنك

35
00:01:35,840 --> 00:01:37,330
لديهم من لغة إلى أخرى.

36
00:01:37,330 --> 00:01:40,820
حتى انها حقا صعبة للقيام ببعض
نوع من نظام الترجمة سبيل المثال ل

37
00:01:40,820 --> 00:01:43,540
كل لغة واحدة.

38
00:01:43,540 --> 00:01:47,120
>> لذلك، واللسانيات يعامل مع بناء الجملة،
دلالات، البراغماتية.

39
00:01:47,120 --> 00:01:49,550
يا رفاق لا تحتاج بالضبط
لمعرفة ما هي عليه.

40
00:01:49,550 --> 00:01:55,090
لكن الشيء المثير للاهتمام للغاية هو أن
باعتبارها اللغة الأم، عندما تتعلم

41
00:01:55,090 --> 00:01:59,010
اللغة كما الطفل، هل تعلم فعلا
كل تلك الأشياء - دلالات الجملة

42
00:01:59,010 --> 00:02:00,500
والبراغماتية -

43
00:02:00,500 --> 00:02:01,430
من قبل نفسك.

44
00:02:01,430 --> 00:02:04,820
لا أحد لديه ويعلمك بناء الجملة من أجل
لك أن نفهم كيف الجمل

45
00:02:04,820 --> 00:02:05,290
منظم.

46
00:02:05,290 --> 00:02:07,980
لذلك، انها مثيرة للاهتمام حقا ل
انها شيء يأتي جدا

47
00:02:07,980 --> 00:02:10,389
حدسي.

48
00:02:10,389 --> 00:02:13,190
>> وماذا أخذ من
علم الكمبيوتر؟

49
00:02:13,190 --> 00:02:16,700
حسنا، أهم شيء أننا
يكون في علم الحاسوب هو الأول من

50
00:02:16,700 --> 00:02:19,340
كل شيء، الذكاء الاصطناعي
وتعلم الآلة.

51
00:02:19,340 --> 00:02:22,610
لذلك، ما نحاول القيام ل
اللغويات الحاسوبية هو تعليم

52
00:02:22,610 --> 00:02:26,990
جهاز الكمبيوتر الخاص بك كيفية القيام بشيء ما
مع اللغة.

53
00:02:26,990 --> 00:02:28,630
>> لذلك، على سبيل المثال، في الجهاز
الترجمة.

54
00:02:28,630 --> 00:02:32,490
أحاول لتعليم الكمبيوتر الخاص بي كيف
لمعرفة كيفية الانتقال من واحدة

55
00:02:32,490 --> 00:02:33,310
لغة إلى أخرى.

56
00:02:33,310 --> 00:02:35,790
لذلك، أحب التدريس في الأساس
كمبيوتر لغتين.

57
00:02:35,790 --> 00:02:38,870
إذا كنت تفعل معالجة اللغة الطبيعية،
كما هو الحال على سبيل المثال من

58
00:02:38,870 --> 00:02:41,810
الفيسبوك في الرسم البياني البحث، يمكنك تعليم
الكمبيوتر كيفية فهم

59
00:02:41,810 --> 00:02:42,730
استفسارات جيدا.

60
00:02:42,730 --> 00:02:48,130
>> لذلك، إذا أنت تقول "صور من بلادي
الأصدقاء. "الفيسبوك لا يعامل أن

61
00:02:48,130 --> 00:02:51,130
كسلسلة كله أن لديها
مجرد حفنة من الكلمات.

62
00:02:51,130 --> 00:02:56,020
فعلا يفهم العلاقة
بين "الصور" و "أصدقائي" و

63
00:02:56,020 --> 00:02:59,620
يدرك أن "صور" هي
ممتلكات "أصدقائي".

64
00:02:59,620 --> 00:03:02,350
>> لذلك، وهذا جزء من، على سبيل المثال،
معالجة اللغة الطبيعية.

65
00:03:02,350 --> 00:03:04,790
انها محاولة لفهم ما
هي العلاقة بين

66
00:03:04,790 --> 00:03:07,520
الكلمات في الجملة.

67
00:03:07,520 --> 00:03:11,170
والسؤال الكبير هو، يمكنك
تعليم الكمبيوتر كيف يتكلم

68
00:03:11,170 --> 00:03:12,650
لغة بشكل عام؟

69
00:03:12,650 --> 00:03:17,810
وهو سؤال مهم جدا ل
أعتقد، كما لو ربما في المستقبل،

70
00:03:17,810 --> 00:03:19,930
وأنت تسير لتكون قادرة على
التحدث على الهاتف الخليوي الخاص بك.

71
00:03:19,930 --> 00:03:23,290
نوع من مثل ما نقوم به مع سيري ولكن
شيء أشبه، يمكنك فعلا

72
00:03:23,290 --> 00:03:25,690
تقول ما تريد والهاتف
سوف تفهم كل شيء.

73
00:03:25,690 --> 00:03:28,350
ويمكن أن يكون لها متابعة الأسئلة
والاستمرار في الحوار.

74
00:03:28,350 --> 00:03:30,880
هذا شيء مثير حقا،
في رأيي.

75
00:03:30,880 --> 00:03:33,070
>> لذلك، شيئا عن اللغات الطبيعية.

76
00:03:33,070 --> 00:03:36,220
شيء مثير للاهتمام حقا حول
اللغات الطبيعية هو أنه، وهذا هو

77
00:03:36,220 --> 00:03:38,470
الائتمان إلى بلدي اللغويات أستاذ،
ماريا Polinsky.

78
00:03:38,470 --> 00:03:40,830
انها تعطي مثالا وأعتقد
انها مثيرة للاهتمام حقا.

79
00:03:40,830 --> 00:03:47,060
لأننا نتعلم اللغة من عند
نحن نولد ثم الأم لدينا

80
00:03:47,060 --> 00:03:49,170
اللغة النوع من ينمو علينا.

81
00:03:49,170 --> 00:03:52,570
>> وأساسا تتعلم اللغة
من الحد الأدنى من المدخلات، أليس كذلك؟

82
00:03:52,570 --> 00:03:56,700
كنت مجرد الحصول على مدخلات من هاتفك
آباء ما يبدو لغتك

83
00:03:56,700 --> 00:03:58,770
تحب وتتعلم فقط.

84
00:03:58,770 --> 00:04:02,240
لذلك، انها مثيرة للاهتمام لأنه إذا نظرتم
في تلك الأحكام، على سبيل المثال.

85
00:04:02,240 --> 00:04:06,980
نظرتم، "ماري يضع على كل معطف
الوقت تغادر المنزل ".

86
00:04:06,980 --> 00:04:10,650
>> في هذه الحالة، فمن الممكن أن يكون
كلمة "هي" إشارة إلى مريم، أليس كذلك؟

87
00:04:10,650 --> 00:04:13,500
يمكنك أن تقول "ماري يضع على معطف
في كل مرة يغادر مريم

88
00:04:13,500 --> 00:04:14,960
المنزل. "لذلك هذا شيء طيب.

89
00:04:14,960 --> 00:04:19,370
ولكن بعد ذلك إذا نظرتم الجملة
"وقالت انها يضع على معطف كل مرة مريم

90
00:04:19,370 --> 00:04:22,850
يترك المنزل. "كنت أعلم أنه
من المستحيل أن أقول "هي" هو

91
00:04:22,850 --> 00:04:24,260
في اشارة الى مريم.

92
00:04:24,260 --> 00:04:27,070
>> ليس هناك طريقة للقول أن "ماري يضع
على معطف في كل مرة يترك ماري

93
00:04:27,070 --> 00:04:30,790
البيت ". حتى انها مثيرة للاهتمام لأن
هذا هو نوع من الحدس

94
00:04:30,790 --> 00:04:32,890
أن كل اللغة الأصلية لديه.

95
00:04:32,890 --> 00:04:36,370
وكان يدرس أحد أن هذا هو
الطريقة التي يعمل بناء الجملة.

96
00:04:36,370 --> 00:04:41,930
والتي يمكن أن يكون لديك فقط هذه "هي"
في اشارة الى مريم في هذه الحالة الأولى،

97
00:04:41,930 --> 00:04:44,260
وفعلا في هذا الأخرى
أيضا، ولكن ليس في هذا واحد.

98
00:04:44,260 --> 00:04:46,500
ولكن الجميع نوع من يحصل
على نفس الجواب.

99
00:04:46,500 --> 00:04:48,580
يتفق الجميع على ذلك.

100
00:04:48,580 --> 00:04:53,280
لذلك فمن المثير للاهتمام حقا كيف على الرغم من
كنت لا تعرف كل القواعد

101
00:04:53,280 --> 00:04:55,575
في لغتك التي نوع من فهم
كيف تعمل اللغة.

102
00:04:55,575 --> 00:04:59,020

103
00:04:59,020 --> 00:05:01,530
>> وبالتالي فإن الشيء المثير للاهتمام حول الطبيعية
اللغة هو ان لم يكن لديك ل

104
00:05:01,530 --> 00:05:06,970
تعرف أي بناء الجملة لمعرفة ما إذا كان الجملة
هو النحوية أو غير قواعدي ل

105
00:05:06,970 --> 00:05:08,810
معظم الحالات.

106
00:05:08,810 --> 00:05:13,220
الذي يجعلك تعتقد أنه ربما ما
يحدث هو أنه من خلال حياتك، وكنت

107
00:05:13,220 --> 00:05:17,410
تبقي فقط الحصول على المزيد والمزيد
وقال الجمل لك.

108
00:05:17,410 --> 00:05:19,800
ثم عليك أن تبقي الحفظ
كل من الجمل.

109
00:05:19,800 --> 00:05:24,230
ثم عندما يقوم شخص ما يخبرك
شيء، تسمع هذه الجملة و

110
00:05:24,230 --> 00:05:27,040
نظرتم مفرداتك
الأحكام ومعرفة ما إذا كان

111
00:05:27,040 --> 00:05:28,270
هذه الجملة هو هناك.

112
00:05:28,270 --> 00:05:29,830
وإذا كان هناك ل
نقول انها النحوية.

113
00:05:29,830 --> 00:05:31,740
إذا لم تكن أنت تقول انها
غير قواعدي.

114
00:05:31,740 --> 00:05:35,150
>> لذلك، في هذه الحالة، وكنت أقول، يا،
بحيث يكون لديك قائمة كبيرة من جميع

115
00:05:35,150 --> 00:05:36,140
الجمل ممكن.

116
00:05:36,140 --> 00:05:38,240
وبعد ذلك عندما تسمع الجملة،
كنت أعرف ما اذا كان النحوية أو

117
00:05:38,240 --> 00:05:39,450
لا تعتمد على ذلك.

118
00:05:39,450 --> 00:05:42,360
الشيء هو أنه إذا نظرتم
حكم قضائي، على سبيل المثال، "و

119
00:05:42,360 --> 00:05:47,540
ترأس خمس سنوات CS50 TFS المطبوخة المكفوفين
الأخطبوط باستخدام القدح ضبا ". انها

120
00:05:47,540 --> 00:05:49,630
بالتأكيد ليست الجملة
التي يسمع بها من قبل.

121
00:05:49,630 --> 00:05:52,380
ولكن في نفس الوقت كنت أعلم أنه
الى حد كبير النحوية، أليس كذلك؟

122
00:05:52,380 --> 00:05:55,570
لا توجد أخطاء نحوية
ويمكنك القول بأن

123
00:05:55,570 --> 00:05:57,020
انها الجملة ممكن.

124
00:05:57,020 --> 00:06:01,300
>> لذلك يجعلنا نعتقد أن الواقع
الطريقة التي نتعلم اللغة ليست فقط

125
00:06:01,300 --> 00:06:07,090
من خلال وجود قاعدة بيانات ضخمة من الممكن
الكلمات أو الجمل، ولكن أكثر من

126
00:06:07,090 --> 00:06:11,490
فهم العلاقة بين
كلمات في تلك الأحكام.

127
00:06:11,490 --> 00:06:14,570
فهل هذا يعقل؟

128
00:06:14,570 --> 00:06:19,370
لذلك، فإن السؤال هو، يمكن
أجهزة الكمبيوتر تعلم لغات؟

129
00:06:19,370 --> 00:06:21,490
يمكننا تعليم اللغة لأجهزة الكمبيوتر؟

130
00:06:21,490 --> 00:06:24,230
>> لذلك، دعونا نفكر في الفرق
بين اللغة الأصلية للغة

131
00:06:24,230 --> 00:06:25,460
وجهاز كمبيوتر.

132
00:06:25,460 --> 00:06:27,340
لذلك، فإن ما يحدث للمتكلم؟

133
00:06:27,340 --> 00:06:30,430
جيدا، واللغة الأم يتعلم
اللغة من التعرض له.

134
00:06:30,430 --> 00:06:34,200
عادة سنواتها في مرحلة الطفولة المبكرة.

135
00:06:34,200 --> 00:06:38,570
لذلك، في الأساس، لديك مجرد طفل،
وعليك أن تبقي التحدث إليها، وذلك

136
00:06:38,570 --> 00:06:40,540
فقط يتعلم كيف يتكلم
اللغة، أليس كذلك؟

137
00:06:40,540 --> 00:06:42,660
لذلك، أنت تعطي أساسا
المدخلات للطفل.

138
00:06:42,660 --> 00:06:45,200
لذلك، ثم يمكنك القول بأن جهاز كمبيوتر
يمكن أن تفعل الشيء نفسه، أليس كذلك؟

139
00:06:45,200 --> 00:06:49,510
يمكنك فقط إعطاء اللغة
كمدخل إلى الكمبيوتر.

140
00:06:49,510 --> 00:06:53,410
>> وعلى سبيل المثال مجموعة من الملفات
التي لديها الكتب باللغة الإنجليزية.

141
00:06:53,410 --> 00:06:56,190
وربما هذا هو أحد السبل التي
ربما يمكن تعليم

142
00:06:56,190 --> 00:06:57,850
الكمبيوتر الإنجليزية، أليس كذلك؟

143
00:06:57,850 --> 00:07:01,000
وفي الواقع، إذا كنت تفكر في ذلك،
يأخذك ربما بضعة

144
00:07:01,000 --> 00:07:02,680
أيام لقراءة الكتاب.

145
00:07:02,680 --> 00:07:05,760
لجهاز كمبيوتر فإنه يأخذ ثانية ل
ننظر في كل الكلمات في كتاب.

146
00:07:05,760 --> 00:07:10,810
لذلك يمكن ان يخطر لك أن هذا قد يكون مجرد
حجة مدخلات من حولك،

147
00:07:10,810 --> 00:07:15,440
هذا لا يكفي أن نقول إن هذا هو
شيء أن البشر فقط يمكن القيام به.

148
00:07:15,440 --> 00:07:17,680
يمكنك أن تفكر أجهزة الكمبيوتر
كما يمكن الحصول على المدخلات.

149
00:07:17,680 --> 00:07:21,170
>> الشيء الثاني هو أن الناطقين بها
كما أن لديه الدماغ التي

150
00:07:21,170 --> 00:07:23,870
القدرة تعلم اللغة.

151
00:07:23,870 --> 00:07:27,020
ولكن إذا كنت تفكر في ذلك،
الدماغ هو شيء صلب.

152
00:07:27,020 --> 00:07:30,450
عندما يولد لك، انها بالفعل تعيين -

153
00:07:30,450 --> 00:07:31,320
هذا هو الدماغ.

154
00:07:31,320 --> 00:07:34,660
وكما تكبر، كنت فقط الحصول على مزيد من
إدخال اللغة وربما المغذيات

155
00:07:34,660 --> 00:07:35,960
وغيرها من الاشياء.

156
00:07:35,960 --> 00:07:38,170
ولكن الى حد كبير الخاصة بك الدماغ
هو شيء صلب.

157
00:07:38,170 --> 00:07:41,290
>> لذلك يمكنك أن تقول، حسنا، ربما يمكنك
بناء جهاز كمبيوتر يحتوي على مجموعة من

158
00:07:41,290 --> 00:07:45,890
وظائف والأساليب التي تحاكي فقط
القدرة تعلم اللغة.

159
00:07:45,890 --> 00:07:49,630
حتى في هذا المعنى، يمكن القول، حسنا، أنا
يمكن أن يكون جهاز كمبيوتر يحتوي على جميع

160
00:07:49,630 --> 00:07:52,270
الأشياء التي كنت بحاجة إلى أن نتعلم اللغة.

161
00:07:52,270 --> 00:07:56,200
وآخر شيء هو أن الأم
يتعلم المتكلم من التجربة والخطأ.

162
00:07:56,200 --> 00:08:01,090
وذلك أساسا شيء آخر مهم في
تعلم اللغة هو أنك النوع

163
00:08:01,090 --> 00:08:05,340
من تعلم أشياء بجعل
التعميمات ما تسمع.

164
00:08:05,340 --> 00:08:10,280
>> حتى وأنت تنمو فأنت تعلم أن
بعض الكلمات هي أشبه الأسماء،

165
00:08:10,280 --> 00:08:11,820
بعض منها هي الصفات الأخرى.

166
00:08:11,820 --> 00:08:14,250
وليس لديك لديك أي
علم اللغويات

167
00:08:14,250 --> 00:08:15,040
لفهم ذلك.

168
00:08:15,040 --> 00:08:18,560
لكنك تعلم فقط هناك بعض الكلمات
وتتمركز في جزء من

169
00:08:18,560 --> 00:08:22,570
الجملة والبعض الآخر في أخرى
أجزاء من الجملة.

170
00:08:22,570 --> 00:08:26,110
>> وأنه عندما كنت تفعل شيئا وهذا هو
مثل الجملة التي ليست صحيحة -

171
00:08:26,110 --> 00:08:28,770
ربما بسبب وجود أكثر من التعميم
على سبيل المثال.

172
00:08:28,770 --> 00:08:32,210
ربما عندما كنت أشب عن الطوق، لاحظت
أن الجمع عادة

173
00:08:32,210 --> 00:08:35,809
التي شكلتها وضع S في
في نهاية الكلمة.

174
00:08:35,809 --> 00:08:40,042
ثم حاولت القيام صيغة الجمع من
"الغزلان" كما "الغزلان" أو "الأسنان"، كما

175
00:08:40,042 --> 00:08:44,780
"tooths". حتى ذلك الحين والديك أو
شخص ما يصحح لك ويقول: لا،

176
00:08:44,780 --> 00:08:49,020
الجمع "الغزلان" هو "الغزلان"، و
الجمع "الأسنان" هو "الأسنان". ثم

177
00:08:49,020 --> 00:08:50,060
تتعلم هذه الأشياء.

178
00:08:50,060 --> 00:08:51,520
حتى تتعلم من التجربة والخطأ.

179
00:08:51,520 --> 00:08:53,100
>> ولكن يمكنك أن تفعل أيضا أن
مع جهاز الكمبيوتر.

180
00:08:53,100 --> 00:08:55,310
هل يمكن أن يكون ما يسمى
تعزيز التعلم.

181
00:08:55,310 --> 00:08:58,560
التي هي في الأساس مثل إعطاء
الكمبيوتر مكافأة كلما كان يفعل

182
00:08:58,560 --> 00:08:59,410
شيء بشكل صحيح.

183
00:08:59,410 --> 00:09:04,710
ويعطيها عكس مكافأة
وعندما يفعل شيئا خاطئا.

184
00:09:04,710 --> 00:09:07,410
يمكنك ان ترى في الواقع أن إذا ذهبت
لترجمة غوغل ومحاولة

185
00:09:07,410 --> 00:09:10,220
ترجمة الجملة، فإنه
يسألك عن ردود الفعل.

186
00:09:10,220 --> 00:09:13,240
حتى إذا كنت أقول، يا، وهناك أفضل
ترجمة لهذه الجملة.

187
00:09:13,240 --> 00:09:18,140
يمكنك كتابة عنه ثم إذا كان الكثير من
يحتفظ الناس قائلا هذا هو أفضل

188
00:09:18,140 --> 00:09:21,560
الترجمة، فإنه يتعلم مجرد أنه
يجب أن تستخدم بدلا من أن الترجمة

189
00:09:21,560 --> 00:09:22,960
واحد كان العطاء.

190
00:09:22,960 --> 00:09:28,830
>> لذلك، انها مسألة فلسفية جدا
لمعرفة ما إذا أجهزة الكمبيوتر ستكون

191
00:09:28,830 --> 00:09:30,340
قادرا على التحدث أم لا في المستقبل.

192
00:09:30,340 --> 00:09:34,440
ولكن لدي آمال كبيرة في أن ما في وسعهم
تستند فقط على تلك الحجج.

193
00:09:34,440 --> 00:09:38,570
لكنه أكثر من مجرد الفلسفية
السؤال.

194
00:09:38,570 --> 00:09:43,460
>> وذلك في حين لا تزال أجهزة الكمبيوتر لا يمكن الحديث،
ما هي الأشياء التي يمكننا القيام به؟

195
00:09:43,460 --> 00:09:47,070
بعض الأشياء باردة حقا هي
تصنيف البيانات.

196
00:09:47,070 --> 00:09:53,210
لذلك، على سبيل المثال، أنت تعرف الرجال
أن خدمات البريد الإلكتروني القيام به، ل

197
00:09:53,210 --> 00:09:55,580
سبيل المثال، فلترة البريد المزعج.

198
00:09:55,580 --> 00:09:59,070
لذلك كلما كنت تلقي البريد المزعج، و
يحاول تصفية لمربع آخر.

199
00:09:59,070 --> 00:10:00,270
فكيف يفعل ذلك؟

200
00:10:00,270 --> 00:10:06,080
انها ليست مثل الكمبيوتر يعرف فقط
عناوين البريد الإلكتروني ما يتم إرسال البريد المزعج.

201
00:10:06,080 --> 00:10:09,130
حتى انها أكثر استنادا إلى محتوى
الرسالة، أو ربما العنوان، أو

202
00:10:09,130 --> 00:10:11,310
ربما بعض النمط الذي لديك.

203
00:10:11,310 --> 00:10:15,690
>> لذلك، في الأساس، ما يمكنك القيام به هو الحصول على
الكثير من البيانات من رسائل البريد الإلكتروني التي هي البريد المزعج،

204
00:10:15,690 --> 00:10:19,980
رسائل البريد الإلكتروني التي لا البريد المزعج، ومعرفة ما
نوع من أنماط لديك في

205
00:10:19,980 --> 00:10:21,000
تلك التي هي غير مرغوب فيها.

206
00:10:21,000 --> 00:10:23,260
وهذا هو جزء من الحسابية
اللغويات.

207
00:10:23,260 --> 00:10:24,720
انه دعا تصنيف البيانات.

208
00:10:24,720 --> 00:10:28,100
ونحن في طريقنا لرؤية الواقع
مثال على ذلك في الشرائح القادمة.

209
00:10:28,100 --> 00:10:32,910
>> الشيء الثاني هو اللغة الطبيعية
تجهيز وهو الشيء الذي

210
00:10:32,910 --> 00:10:36,580
الرسم البياني بحث يقوم به من السماح
أن تكتب الجملة.

211
00:10:36,580 --> 00:10:38,690
وأنه يثق أنك تفهم ما
هو معنى ويعطي

212
00:10:38,690 --> 00:10:39,940
لك نتيجة أفضل.

213
00:10:39,940 --> 00:10:43,880
في الواقع، إذا ذهبت إلى غوغل أو بنج
وكنت ابحث شيئا مثل سيدة

214
00:10:43,880 --> 00:10:47,060
ارتفاع غاغا، وأنت تسير في الواقع
للحصول على 5 '1 "بدلا من المعلومات

215
00:10:47,060 --> 00:10:50,170
من وظيفتها لأنه يفهم الواقع
ما نتحدث عنه.

216
00:10:50,170 --> 00:10:52,140
لذلك هذا جزء من الطبيعية
معالجة اللغة.

217
00:10:52,140 --> 00:10:57,000
>> أو أيضا عندما كنت تستخدم سيري، الأولى
لديك خوارزمية الذي يحاول

218
00:10:57,000 --> 00:11:01,130
ترجمة ما تقوله
في الكلمات، في النص.

219
00:11:01,130 --> 00:11:03,690
وبعد ذلك يحاول ان يترجم
ذلك في المعنى.

220
00:11:03,690 --> 00:11:06,570
ذلك أن كل جزء من الطبيعية
معالجة اللغة.

221
00:11:06,570 --> 00:11:08,320
>> ثم لديك الترجمة الآلية -

222
00:11:08,320 --> 00:11:10,300
الذي هو في الواقع واحد
من المفضلة -

223
00:11:10,300 --> 00:11:14,060
الذي هو مجرد ترجمة من
لغة إلى أخرى.

224
00:11:14,060 --> 00:11:17,950
لذلك يمكن ان يخطر لك أنه عندما تفعلونه
الترجمة الآلية، لديك

225
00:11:17,950 --> 00:11:19,750
الاحتمالات لا حصر له من الجمل.

226
00:11:19,750 --> 00:11:22,960
لذلك ليس هناك طريقة لتخزين فقط
كل الترجمة احد.

227
00:11:22,960 --> 00:11:27,440
ولذلك عليك أن تأتي مع اهتمام
خوارزميات لتكون قادرة على

228
00:11:27,440 --> 00:11:30,110
ترجمة كل واحد
الجملة بطريقة أو بأخرى.

229
00:11:30,110 --> 00:11:32,483
>> يا رفاق لديك أي أسئلة حتى الآن؟

230
00:11:32,483 --> 00:11:34,450
لا؟

231
00:11:34,450 --> 00:11:34,830
موافق.

232
00:11:34,830 --> 00:11:36,900
>> وذلك ما نحن ذاهبون لرؤية اليوم؟

233
00:11:36,900 --> 00:11:39,300
أولا، انا ذاهب الى الحديث عن
المشكلة التصنيف.

234
00:11:39,300 --> 00:11:41,440
حتى تلك التي كنت
يقولون عن البريد المزعج.

235
00:11:41,440 --> 00:11:46,820
ما أنا بصدد القيام به هو، كلمات معين
إلى أغنية، يمكنك محاولة لمعرفة

236
00:11:46,820 --> 00:11:49,810
مع احتمال كبير
من هو المغني؟

237
00:11:49,810 --> 00:11:53,590
دعنا نقول أن لدي أغنيات من سيدة
غاغا وكاتي بيري، وإذا أعطي لك و

238
00:11:53,590 --> 00:11:58,130
أغنية جديدة، يمكنك معرفة ما اذا كان
انها كاتي بيري أو سيدة غاغا؟

239
00:11:58,130 --> 00:12:01,490
>> ثانية واحدة، وأنا ذاهب لمجرد الحديث
حول المشكلة تجزئة.

240
00:12:01,490 --> 00:12:05,780
لذلك أنا لا أعرف إذا كنت تعرف الرجال، ولكن
الصينية واليابانية وغيرها من شرق آسيا

241
00:12:05,780 --> 00:12:08,090
اللغات، وغيرها من اللغات
بشكل عام، لم يكن لديك

242
00:12:08,090 --> 00:12:09,830
المسافات بين الكلمات.

243
00:12:09,830 --> 00:12:13,540
ثم إذا كنت تفكر في الطريقة التي
الكريمة الكمبيوتر من يحاول

244
00:12:13,540 --> 00:12:18,600
فهم معالجة اللغة الطبيعية،
يبدو في الكلمات و

245
00:12:18,600 --> 00:12:21,500
يحاول فهم العلاقات
بينهما، أليس كذلك؟

246
00:12:21,500 --> 00:12:25,440
ولكن بعد ذلك إذا كان لديك الصينية، وكنت
لديها مساحات الصفر، انها حقا من الصعب

247
00:12:25,440 --> 00:12:28,360
معرفة ما هي العلاقة بين
الكلمات، لأنهم ليس لديهم أي

248
00:12:28,360 --> 00:12:29,530
كلمات في البداية.

249
00:12:29,530 --> 00:12:32,600
ولذلك عليك أن تفعل شيئا يسمى
تجزئة مما يعني مجرد وضع

250
00:12:32,600 --> 00:12:36,490
المسافات بين ما كنا ندعو
الكلمات في هذه اللغات.

251
00:12:36,490 --> 00:12:37,740
معنى؟

252
00:12:37,740 --> 00:12:39,680

253
00:12:39,680 --> 00:12:41,540
>> ثم نحن في طريقنا لل
الحديث عن بناء الجملة.

254
00:12:41,540 --> 00:12:44,050
حتى قليلا عن الطبيعي
معالجة اللغة.

255
00:12:44,050 --> 00:12:45,420
انها سوف تكون مجرد لمحة عامة.

256
00:12:45,420 --> 00:12:50,700
حتى اليوم، وأساسا ما أريد القيام به
وتعطيك الرجال قليلا ل

257
00:12:50,700 --> 00:12:53,930
داخل ما هي الاحتمالات
ما يمكنك القيام به مع حسابية

258
00:12:53,930 --> 00:12:54,960
اللغويات.

259
00:12:54,960 --> 00:13:00,410
ثم يمكنك ان ترى ما هو رأيك
هو بارد بين تلك الأشياء.

260
00:13:00,410 --> 00:13:02,270
وربما يمكنك التفكير في المشروع
ويأتي الحديث معي.

261
00:13:02,270 --> 00:13:05,260
وأستطيع أن أعطي لكم المشورة
بشأن كيفية تنفيذ ذلك.

262
00:13:05,260 --> 00:13:09,060
>> لذلك جملة سيكون قليلا
حول الرسم البياني آلة البحث و

263
00:13:09,060 --> 00:13:09,670
الترجمة.

264
00:13:09,670 --> 00:13:13,650
أنا ذاهب لمجرد إعطاء مثال عن كيفية
هل يمكن، على سبيل المثال، ترجمة

265
00:13:13,650 --> 00:13:16,020
شيء من البرتغالية إلى الإنجليزية.

266
00:13:16,020 --> 00:13:17,830
يبدو جيدا؟

267
00:13:17,830 --> 00:13:19,293
>> لذلك أولا، مشكلة التصنيف.

268
00:13:19,293 --> 00:13:23,590
أنا أقول أن هذا الجزء من الندوة
ستكون أصعب

269
00:13:23,590 --> 00:13:27,560
واحد فقط لأن هناك يحدث
أن تكون بعض الترميز.

270
00:13:27,560 --> 00:13:29,470
لكنها ستكون بيثون.

271
00:13:29,470 --> 00:13:34,380
وأنا أعلم يا رفاق لا أعرف بيثون، لذلك
أنا فقط ذاهب إلى شرح على ارتفاع

272
00:13:34,380 --> 00:13:35,750
مستوى ما أفعله.

273
00:13:35,750 --> 00:13:40,900
وليس لديك لرعاية حقا جدا
الكثير حول بناء الجملة لأن هذا هو

274
00:13:40,900 --> 00:13:42,140
شيء يمكنك معرفة الرجال.

275
00:13:42,140 --> 00:13:42,540
موافق؟

276
00:13:42,540 --> 00:13:43,580
يبدو جيدا.

277
00:13:43,580 --> 00:13:46,020
>> فما هي المشكلة التصنيف؟

278
00:13:46,020 --> 00:13:49,140
لذلك كنت أعطيت بعض كلمات ل
أغنية، وتريد أن يخمن

279
00:13:49,140 --> 00:13:50,620
الذي يغني عليه.

280
00:13:50,620 --> 00:13:54,045
وهذا يمكن أن يكون في أي نوع
من المشاكل الأخرى.

281
00:13:54,045 --> 00:13:59,980
لذلك يمكن، على سبيل المثال، لديك
حملة الانتخابات الرئاسية وكان لديك

282
00:13:59,980 --> 00:14:02,610
الكلام، وأنت تريد أن تجد
ما إذا كان، على سبيل المثال،

283
00:14:02,610 --> 00:14:04,470
أوباما أو ميت رومني.

284
00:14:04,470 --> 00:14:07,700
أو هل يمكن أن يكون حفنة من رسائل البريد الإلكتروني و
تريد معرفة إذا كانت

285
00:14:07,700 --> 00:14:08,890
الرسائل غير المرغوب فيها أو لا.

286
00:14:08,890 --> 00:14:11,440
حتى انها مجرد تصنيف بعض
البيانات استنادا إلى كلمات

287
00:14:11,440 --> 00:14:13,790
أن يكون لديك هناك.

288
00:14:13,790 --> 00:14:16,295
>> حتى أن تفعل ذلك، لديك ل
جعل بعض الافتراضات.

289
00:14:16,295 --> 00:14:20,570
لذلك الكثير حول اللغويات الحاسوبية
هو جعل الافتراضات،

290
00:14:20,570 --> 00:14:24,100
الافتراضات عادة الذكية، بحيث
يمكنك الحصول على نتائج جيدة.

291
00:14:24,100 --> 00:14:26,670
في محاولة لخلق نموذج لذلك.

292
00:14:26,670 --> 00:14:31,290
ومن ثم محاولة الخروج منها ونرى ما اذا كان يعمل،
إذا أنها تعطيك الدقة جيدة.

293
00:14:31,290 --> 00:14:33,940
وإذا فعلت ذلك، فإنك
محاولة تحسينه.

294
00:14:33,940 --> 00:14:37,640
إذا لم يحدث ذلك، كنت مثل، حسنا، ربما أنا
ينبغي أن افتراض مختلفة.

295
00:14:37,640 --> 00:14:44,030
>> حتى على افتراض أننا ذاهبون الى
جعل هو أن الفنان يغني عادة

296
00:14:44,030 --> 00:14:49,220
حول موضوع عدة مرات، وربما
يستخدم الكلمات عدة مرات فقط

297
00:14:49,220 --> 00:14:50,270
لأنهم معتادون على ذلك.

298
00:14:50,270 --> 00:14:51,890
يمكنك مجرد التفكير صديقك.

299
00:14:51,890 --> 00:14:57,350
أنا متأكد يا رفاق جميعا أصدقاء
تقول العبارة بالتوقيع عليها،

300
00:14:57,350 --> 00:14:59,260
حرفيا لكل جملة واحدة -

301
00:14:59,260 --> 00:15:02,660
مثل بعض كلمة معينة أو بعض محددة
العبارة التي يقولون لل

302
00:15:02,660 --> 00:15:04,020
كل جملة واحدة.

303
00:15:04,020 --> 00:15:07,920
>> وماذا يمكن أن أقوله هو أنه إذا كنت ترى
الجملة التي لديها توقيع

304
00:15:07,920 --> 00:15:11,450
العبارة، يمكنك أن تحزر ذلك ربما
صديقك هو

305
00:15:11,450 --> 00:15:13,310
أحد يقول ذلك، أليس كذلك؟

306
00:15:13,310 --> 00:15:18,410
لذلك يمكنك كسب هذا الافتراض ثم
هذه هي الطريقة التي خلق نموذج.

307
00:15:18,410 --> 00:15:24,440
>> المثال الذي أنا ذاهب لإعطاء على
كيف ليدي غاغا، على سبيل المثال، والناس

308
00:15:24,440 --> 00:15:27,430
تقول إنها تستخدم "طفل" ل
جميع أغانيها رقم واحد.

309
00:15:27,430 --> 00:15:32,270
وفعلا هذا هو الفيديو الذي يظهر
لها قول كلمة "طفل" ل

310
00:15:32,270 --> 00:15:33,410
أغنيات مختلفة.

311
00:15:33,410 --> 00:15:33,860
>> [تشغيل الفيديو]

312
00:15:33,860 --> 00:15:34,310
>> - (الغناء) طفل.

313
00:15:34,310 --> 00:15:36,220
الطفل.

314
00:15:36,220 --> 00:15:37,086
الطفل.

315
00:15:37,086 --> 00:15:37,520
الطفل.

316
00:15:37,520 --> 00:15:37,770
الطفل.

317
00:15:37,770 --> 00:15:38,822
فاتنة.

318
00:15:38,822 --> 00:15:39,243
الطفل.

319
00:15:39,243 --> 00:15:40,085
الطفل.

320
00:15:40,085 --> 00:15:40,510
الطفل.

321
00:15:40,510 --> 00:15:40,850
الطفل.

322
00:15:40,850 --> 00:15:41,090
>> [END تشغيل الفيديو-

323
00:15:41,090 --> 00:15:44,020
>> LUCAS FREITAS: لذلك هناك، كما أعتقد،
40 أغنية هنا تقول فيها لل

324
00:15:44,020 --> 00:15:48,690
كلمة "طفل". بحيث يمكنك تخمين أساسا
إذا كنت ترى أن الأغنية التي لديها

325
00:15:48,690 --> 00:15:52,180
كلمة "طفل" هناك بعض عالية
احتمال أنه من سيدة غاغا.

326
00:15:52,180 --> 00:15:56,450
ولكن دعونا نحاول تطوير هذا
مزيد من أكثر رسميا.

327
00:15:56,450 --> 00:16:00,470
>> لذلك فان هذه هي كلمات لأغنيات
سيدة غاغا وكاتي بيري.

328
00:16:00,470 --> 00:16:04,120
لذا تبدو في يدي غاغا، ترى أنها
لديهم الكثير من الحوادث من "طفل"، وهو

329
00:16:04,120 --> 00:16:07,710
الكثير من الحوادث من "الطريق". ثم
كاتي بيري لديها الكثير من الحوادث من

330
00:16:07,710 --> 00:16:10,360
"على" الكثير من الحوادث من "النار".

331
00:16:10,360 --> 00:16:14,560
>> وذلك أساسا ما نريد
القيام به هو، وتحصل على غنائي.

332
00:16:14,560 --> 00:16:20,480
دعنا نقول أن تحصل على غنائي ل
الأغنية التي هي "الطفل" عادل "طفل". إذا

333
00:16:20,480 --> 00:16:24,750
كنت مجرد الحصول على كلمة "طفل"، وهذا
هو كل البيانات التي لديك من

334
00:16:24,750 --> 00:16:27,880
سيدة غاغا وكاتي بيري، والذين
كنت أخمن هو الشخص

335
00:16:27,880 --> 00:16:29,370
الذي يغني أغنية؟

336
00:16:29,370 --> 00:16:32,360
سيدة غاغا كاتي بيري أو؟

337
00:16:32,360 --> 00:16:33,150
سيدة غاغا، أليس كذلك؟

338
00:16:33,150 --> 00:16:37,400
لأنها هي الشخص الوحيد الذي يقول
"الطفل". هذا يبدو غبيا، أليس كذلك؟

339
00:16:37,400 --> 00:16:38,760
حسنا، هذا هو السهل حقا.

340
00:16:38,760 --> 00:16:41,860
أنا مجرد النظر في أغنيتين و
بطبيعة الحال، انها الشخص الوحيد الذي لديه

341
00:16:41,860 --> 00:16:42,660
"الطفل".

342
00:16:42,660 --> 00:16:44,740
>> ولكن ماذا لو كان لديك حفنة من الكلمات؟

343
00:16:44,740 --> 00:16:50,900
إذا كان لديك غنائي الفعلية، شيء
مثل، "الطفل، وأنا فقط

344
00:16:50,900 --> 00:16:51,610
ذهبت لرؤية [؟ وتمويل الإرهاب؟]

345
00:16:51,610 --> 00:16:54,020
محاضرة "، أو شيء من هذا القبيل، و
ثم لديك لمعرفة الواقع -

346
00:16:54,020 --> 00:16:55,780
بناء على كل تلك الكلمات -

347
00:16:55,780 --> 00:16:58,350
من هو الفنان الذي ربما
غنت هذه الأغنية؟

348
00:16:58,350 --> 00:17:01,860
لذلك دعونا نحاول تطوير
هذا أبعد قليلا.

349
00:17:01,860 --> 00:17:05,630
>> موافق، مستندا في ذلك فقط على البيانات التي نحن
حصلت، يبدو أن غاغا هو على الارجح

350
00:17:05,630 --> 00:17:06,260
المغني.

351
00:17:06,260 --> 00:17:07,904
ولكن كيف يمكن أن نكتب
هذا أكثر رسميا؟

352
00:17:07,904 --> 00:17:10,579

353
00:17:10,579 --> 00:17:13,140
وهناك سيكون قليلا
قليلا من الإحصاءات.

354
00:17:13,140 --> 00:17:15,880
لذلك إذا كنت تضيع، مجرد محاولة
لفهم هذا المفهوم.

355
00:17:15,880 --> 00:17:18,700
لا يهم إذا كنت فهم
المعادلات جيدا.

356
00:17:18,700 --> 00:17:22,150
هذا هو كل شيء سيكون على الانترنت.

357
00:17:22,150 --> 00:17:25,490
>> وذلك أساسا ما أنا هو حساب
احتمال أن هذه الأغنية هي

358
00:17:25,490 --> 00:17:28,040
سيدة غاغا بالنظر إلى أن -

359
00:17:28,040 --> 00:17:30,660
لذلك هذا يعني بالنظر إلى أن شريط -

360
00:17:30,660 --> 00:17:33,680
رأيت كلمة "طفل".
فهل هذا يعقل؟

361
00:17:33,680 --> 00:17:35,540
لذلك أنا أحاول أن حساب
هذا الاحتمال.

362
00:17:35,540 --> 00:17:38,540
>> حتى لا يكون هناك نظرية تسمى هذه
نظرية بايز التي تقول أن

363
00:17:38,540 --> 00:17:43,330
احتمال A B معين، هو
احتمال B يعطى، أضعاف

364
00:17:43,330 --> 00:17:47,660
احتمال A، أكثر من احتمال
من B. هذا هو معادلة طويلة.

365
00:17:47,660 --> 00:17:51,970
ولكن ما يجب أن نفهم من
ذلك أن هذا هو ما أريد أن

366
00:17:51,970 --> 00:17:52,830
حساب، أليس كذلك؟

367
00:17:52,830 --> 00:17:56,570
وبالتالي فإن احتمال أن تلك الأغنية هي
سيدة غاغا بالنظر إلى أن رأيت كلمة

368
00:17:56,570 --> 00:17:58,230
"الطفل".

369
00:17:58,230 --> 00:18:02,960
>> والآن ماذا انني اتلقى هو
احتمال كلمة "طفل" نظرا

370
00:18:02,960 --> 00:18:04,390
أن لدي ليدي غاغا.

371
00:18:04,390 --> 00:18:07,220
وما هو الأساس الذي؟

372
00:18:07,220 --> 00:18:10,500
ما يعنيه ذلك هو، ما هو
احتمال رؤية كلمة "طفل"

373
00:18:10,500 --> 00:18:12,130
في كلمات غاغا؟

374
00:18:12,130 --> 00:18:16,240
إذا أريد لحساب أنه في غاية
طريقة بسيطة، انها مجرد عدد

375
00:18:16,240 --> 00:18:23,640
مرة أرى "طفل" على العدد الكلي
الكلمات في كلمات غاغا، أليس كذلك؟

376
00:18:23,640 --> 00:18:27,600
ما هو التردد الذي أراه
تلك الكلمة في العمل غاغا؟

377
00:18:27,600 --> 00:18:30,530
معنى؟

378
00:18:30,530 --> 00:18:33,420
>> المصطلح الثاني هو
احتمال غاغا.

379
00:18:33,420 --> 00:18:34,360
ماذا يعني ذلك؟

380
00:18:34,360 --> 00:18:38,550
وهذا يعني في الأساس، ما هو
احتمال تصنيف

381
00:18:38,550 --> 00:18:40,690
بعض كلمات كما غاغا؟

382
00:18:40,690 --> 00:18:45,320
وهذا هو نوع غريب، ولكن
دعونا نفكر على سبيل المثال.

383
00:18:45,320 --> 00:18:49,230
لذلك دعونا نقول أن احتمال
وجود "طفل" في أغنية هو نفسه

384
00:18:49,230 --> 00:18:51,760
لغاغا وبريتني سبيرز.

385
00:18:51,760 --> 00:18:54,950
ولكن بريتني سبيرز لديها مرتين
المزيد من الأغاني من سيدة غاغا.

386
00:18:54,950 --> 00:19:00,570
لذلك إذا كان شخص ما يعطي فقط لك عشوائيا
كلمات "بيبي"، وأول شيء يجب

387
00:19:00,570 --> 00:19:04,710
ننظر هو، ما هو احتمال
وجود "طفل" في أغنية غاغا، "طفل"

388
00:19:04,710 --> 00:19:05,410
في أغنية بريتني؟

389
00:19:05,410 --> 00:19:06,460
وانها نفس الشيء.

390
00:19:06,460 --> 00:19:10,040
>> وبالتالي فإن الشيء الثاني أن عليك أن تراه هو،
حسنا، ما هو احتمال

391
00:19:10,040 --> 00:19:13,770
هذه غنائي في حد ذاته كونه غنائي غاغا،
وما هو احتمال

392
00:19:13,770 --> 00:19:15,380
كونه غنائي بريتني؟

393
00:19:15,380 --> 00:19:18,950
منذ ذلك بريتني لديها الكثير من كلمات أكثر
من غاغا، وربما تفعل

394
00:19:18,950 --> 00:19:21,470
ويقول، أيضا، وربما هذا هو
بريتني غنائي.

395
00:19:21,470 --> 00:19:23,340
ولهذا السبب لدينا هذا
مصطلح الحق هنا.

396
00:19:23,340 --> 00:19:24,670
احتمال غاغا.

397
00:19:24,670 --> 00:19:26,950
من المنطقي؟

398
00:19:26,950 --> 00:19:28,660
أليس كذلك؟

399
00:19:28,660 --> 00:19:29,370
موافق.

400
00:19:29,370 --> 00:19:33,500
>> وآخر واحد هو مجرد احتمال
من "طفل" التي لا

401
00:19:33,500 --> 00:19:34,810
حقا يهم كثيرا.

402
00:19:34,810 --> 00:19:39,940
ولكن هذا احتمال
رؤية "طفل" في اللغة الإنجليزية.

403
00:19:39,940 --> 00:19:42,725
ونحن عادة لا يهمني أن
الكثير عن هذا المصطلح.

404
00:19:42,725 --> 00:19:44,490
فهل هذا يعقل؟

405
00:19:44,490 --> 00:19:48,110
وبالتالي فإن احتمال غاغا هو
دعا احتمال مسبق

406
00:19:48,110 --> 00:19:49,530
من غاغا الطبقة.

407
00:19:49,530 --> 00:19:53,840
لأن ذلك يعني فقط أن، ما هو
احتمال وجود تلك الفئة -

408
00:19:53,840 --> 00:19:55,520
وهو غاغا -

409
00:19:55,520 --> 00:19:59,350
فقط في العام، فقط
بدون شروط.

410
00:19:59,350 --> 00:20:02,560
>> ومن ثم عندما يكون لدي احتمال
نظرا غاغا "الطفل"، ونحن نسميها زائد

411
00:20:02,560 --> 00:20:06,160
الدموع تنهمر احتمال لأنه
احتمال وجود

412
00:20:06,160 --> 00:20:08,300
غاغا إعطاء بعض الأدلة.

413
00:20:08,300 --> 00:20:11,050
لذلك أنا أقدم لك الأدلة
رأيت أن الطفل كلمة و

414
00:20:11,050 --> 00:20:12,690
الأغنية معنى؟

415
00:20:12,690 --> 00:20:15,960

416
00:20:15,960 --> 00:20:16,410
موافق.

417
00:20:16,410 --> 00:20:22,400
>> حتى إذا كنت تحسب أن لكل
من الأغاني ليدي غاغا،

418
00:20:22,400 --> 00:20:25,916
ما من شأنه أن يكون -

419
00:20:25,916 --> 00:20:27,730
على ما يبدو، وأنا لا يمكن أن تتحرك هذه.

420
00:20:27,730 --> 00:20:31,850

421
00:20:31,850 --> 00:20:36,920
فإن احتمال أن تكون غاغا
شيء من هذا القبيل، 2 أكثر من 24 مرات 1/2،

422
00:20:36,920 --> 00:20:38,260
أكثر من 2 على 53.

423
00:20:38,260 --> 00:20:40,640
لا يهم إذا كنت تعرف ما
هذه الأرقام تأتي من.

424
00:20:40,640 --> 00:20:44,750
ولكن انها مجرد الرقم الذي يجري
إلى أن يكون أكثر من 0، أليس كذلك؟

425
00:20:44,750 --> 00:20:48,610
>> ثم عندما أفعل كاتي بيري، و
احتمال "طفل" نظرا كاتي

426
00:20:48,610 --> 00:20:49,830
0 بالفعل، أليس كذلك؟

427
00:20:49,830 --> 00:20:52,820
لأنه ليس هناك "طفل"
في كاتي بيري.

428
00:20:52,820 --> 00:20:56,360
لذلك فإن هذا يصبح 0، وغاغا
انتصارات، وهو ما يعني أن غاغا هو

429
00:20:56,360 --> 00:20:57,310
ربما المغني.

430
00:20:57,310 --> 00:20:58,560
فهل هذا يعقل؟

431
00:20:58,560 --> 00:21:00,700

432
00:21:00,700 --> 00:21:01,950
موافق.

433
00:21:01,950 --> 00:21:04,160

434
00:21:04,160 --> 00:21:11,750
>> حتى لو كنت تريد أن تجعل هذا الأمر أكثر رسمية،
يمكنني القيام به في الواقع نموذجا

435
00:21:11,750 --> 00:21:12,700
للكلمات متعددة.

436
00:21:12,700 --> 00:21:14,610
لذلك دعونا نقول أن لدي شيئا
مثل، "الطفل، وأنا

437
00:21:14,610 --> 00:21:16,030
على النار "، أو شيء من هذا.

438
00:21:16,030 --> 00:21:17,760
لذلك لديه كلمات متعددة.

439
00:21:17,760 --> 00:21:20,880
وفي هذه الحالة، يمكنك أن ترى
أن "الطفل" هو في غاغا،

440
00:21:20,880 --> 00:21:21,710
ولكنها ليست في كاتي.

441
00:21:21,710 --> 00:21:24,940
و "النار" في كاتي، ولكن
انها ليست في غاغا، أليس كذلك؟

442
00:21:24,940 --> 00:21:27,200
لذلك يزداد اصعب، أليس كذلك؟

443
00:21:27,200 --> 00:21:31,440
لأنه يبدو أنك تقريبا
وجود علاقات بين البلدين.

444
00:21:31,440 --> 00:21:36,980
>> وذلك ما عليك القيام به هو افتراض
الاستقلالية بين الكلمات.

445
00:21:36,980 --> 00:21:41,210
وذلك أساسا ما يعنيه ذلك هو أن
أنا فقط حساب ما هو

446
00:21:41,210 --> 00:21:44,330
احتمال رؤية "طفل"، ما هو
احتمال رؤية "أنا"، و

447
00:21:44,330 --> 00:21:46,670
"أنا"، و "على"، و "النار"،
كل على حدة.

448
00:21:46,670 --> 00:21:48,670
ثم أنا ضرب كل منهم.

449
00:21:48,670 --> 00:21:52,420
واراه ما هو احتمال
لرؤية الجملة كلها.

450
00:21:52,420 --> 00:21:55,210
معنى؟

451
00:21:55,210 --> 00:22:00,270
>> ذلك أساسا، إذا كان لدي كلمة واحدة فقط،
ما أريد أن تجد هي وسيطة كحد أقصى،

452
00:22:00,270 --> 00:22:05,385
وهو ما يعني، ما هي الطبقة التي هي
إعطائي أعلى احتمال؟

453
00:22:05,385 --> 00:22:10,010
فما هي الطبقة التي تعطي
لي أعلى احتمال لل

454
00:22:10,010 --> 00:22:11,940
احتمال فئة معينة كلمة.

455
00:22:11,940 --> 00:22:17,610
حتى في هذه الحالة، نظرا غاغا "طفل".
أو كاتي نظرا "طفل". معنى؟

456
00:22:17,610 --> 00:22:21,040
>> وفقط من بايز، التي
المعادلة التي عرضتها،

457
00:22:21,040 --> 00:22:24,780
نخلق هذا الكسر.

458
00:22:24,780 --> 00:22:28,750
الشيء الوحيد هو أن ترى أن
احتمال الكلمة نظرا ل

459
00:22:28,750 --> 00:22:31,370
تغييرات الطبقة تبعا
على الطبقة، أليس كذلك؟

460
00:22:31,370 --> 00:22:34,260
عدد ليالي "طفل" أن لدي
في غاغا يختلف من كاتي.

461
00:22:34,260 --> 00:22:37,640
احتمال الطبقة أيضا
التغييرات لأنه مجرد رقم

462
00:22:37,640 --> 00:22:39,740
من الأغاني لكل منهما.

463
00:22:39,740 --> 00:22:43,980
>> ولكن احتمال الكلمة نفسها
سوف تكون هي نفسها بالنسبة لجميع

464
00:22:43,980 --> 00:22:44,740
الفنانين، أليس كذلك؟

465
00:22:44,740 --> 00:22:47,150
وبالتالي فإن احتمال للكلمة هو
فقط، ما هو احتمال

466
00:22:47,150 --> 00:22:49,820
رؤية تلك الكلمة في
اللغة الإنجليزية؟

467
00:22:49,820 --> 00:22:51,420
لذلك فمن نفس عن كل منهم.

468
00:22:51,420 --> 00:22:55,790
ذلك لأن هذا هو ثابت، ويمكننا فقط
وإسقاط هذا لا يهتمون بها.

469
00:22:55,790 --> 00:23:00,230
ولذلك فإن هذا سيكون فعلا
المعادلة نحن نبحث عن.

470
00:23:00,230 --> 00:23:03,360
>> وإذا كان لدي عدة كلمات، وأنا
لا تزال جارية لديهم قبل

471
00:23:03,360 --> 00:23:04,610
الاحتمال هنا.

472
00:23:04,610 --> 00:23:06,980
الشيء الوحيد هو أنني ضرب
احتمال

473
00:23:06,980 --> 00:23:08,490
كل الكلمات الأخرى.

474
00:23:08,490 --> 00:23:10,110
لذلك أنا بضرب كل منهم.

475
00:23:10,110 --> 00:23:12,610
معنى؟

476
00:23:12,610 --> 00:23:18,440
انها تبدو غريبة ولكنها تعني في الأساس،
حساب قبل الطبقة، و

477
00:23:18,440 --> 00:23:22,100
ثم ضرب من قبل احتمال كل
من الكلمات يجري في تلك الفئة.

478
00:23:22,100 --> 00:23:24,620

479
00:23:24,620 --> 00:23:29,150
>> وأنت تعرف أن احتمال حدوث
كلمة معينة فئة وستكون

480
00:23:29,150 --> 00:23:34,520
عدد المرات التي نرى أن الكلمة في
تلك الفئة، مقسوما على عدد من

481
00:23:34,520 --> 00:23:37,020
الكلمات لديك في هذا
الطبقة بشكل عام.

482
00:23:37,020 --> 00:23:37,990
معنى؟

483
00:23:37,990 --> 00:23:41,680
انها مجرد كيف "الطفل" كان أكثر من 2
عدد الكلمات التي

484
00:23:41,680 --> 00:23:43,020
كان لي في كلمات.

485
00:23:43,020 --> 00:23:45,130
حتى مجرد التردد.

486
00:23:45,130 --> 00:23:46,260
>> ولكن هناك شيء واحد.

487
00:23:46,260 --> 00:23:51,250
أتذكر كيف كنت تبين أن
احتمال "طفل" كونها كلمات

488
00:23:51,250 --> 00:23:56,350
من كاتي بيري 0 كان لمجرد كاتي
لم يكن لديك بيري "طفل" في كل شيء؟

489
00:23:56,350 --> 00:24:04,900
ولكن يبدو قاسية قليلا لمجرد
أقول ببساطة أن كلمات لا يمكن أن يكون من

490
00:24:04,900 --> 00:24:10,040
فنان لمجرد أنهم لا يملكون
هذه الكلمة على وجه الخصوص في أي وقت.

491
00:24:10,040 --> 00:24:13,330
>> لذلك يمكن أن نقول فقط، حسنا، إذا كنت
لم يكن لديك هذه الكلمة، وانا ذاهب ل

492
00:24:13,330 --> 00:24:15,640
أعطيك احتمال أقل،
ولكن أنا فقط لن

493
00:24:15,640 --> 00:24:17,420
أعطيك 0 على الفور.

494
00:24:17,420 --> 00:24:21,040
لأنه ربما كان شيء من هذا القبيل،
"النار، النار، النار، النار،" والذي هو

495
00:24:21,040 --> 00:24:21,990
تماما كاتي بيري.

496
00:24:21,990 --> 00:24:26,060
ثم "طفل"، ويذهب فقط ل
0 على الفور لأنه لم يكن هناك واحد

497
00:24:26,060 --> 00:24:27,250
"الطفل".

498
00:24:27,250 --> 00:24:31,440
>> وذلك أساسا ما نقوم به هو شيء
ودعا لابلاس تجانس.

499
00:24:31,440 --> 00:24:36,260
وهذا يعني فقط أن أنا أقدم
بعض الاحتمالات حتى إلى كلمات

500
00:24:36,260 --> 00:24:37,850
التي لا وجود لها.

501
00:24:37,850 --> 00:24:43,170
ذلك ما أقوم به هو أنه عندما أنا
حساب هذا، وأنا دائما إضافة 1 ل

502
00:24:43,170 --> 00:24:44,180
البسط.

503
00:24:44,180 --> 00:24:48,060
لذلك حتى لو لم يكن موجودا، كلمة، في
هذه الحالة، إذا كان هذا هو 0، وأنا ما زلت

504
00:24:48,060 --> 00:24:51,250
حساب هذا ك 1 على
العدد الكلي للكلمات.

505
00:24:51,250 --> 00:24:55,060
خلاف ذلك، كيف يمكنني الحصول على العديد من الكلمات
لدي وأود أن أضيف 1.

506
00:24:55,060 --> 00:24:58,300
لذلك أنا أعول لكلتا الحالتين.

507
00:24:58,300 --> 00:25:00,430
معنى؟

508
00:25:00,430 --> 00:25:03,060
>> حتى الآن دعونا نفعل بعض الترميز.

509
00:25:03,060 --> 00:25:06,440
انا ذاهب الى ان تفعل ذلك بسرعة جدا،
ولكن انها مجرد المهم أن

510
00:25:06,440 --> 00:25:08,600
الرجال فهم المفاهيم.

511
00:25:08,600 --> 00:25:13,450
ذلك ما نحاول القيام به
يتم تنفيذ هذا بالضبط

512
00:25:13,450 --> 00:25:14,330
الشيء الذي قلت للتو -

513
00:25:14,330 --> 00:25:19,110
أريدك أن تضع كلمات من
سيدة غاغا وكاتي بيري.

514
00:25:19,110 --> 00:25:22,980
والبرنامج هو ذاهب لتكون قادرة على
ويقول إذا كانت هذه هي كلمات جديدة من غاغا

515
00:25:22,980 --> 00:25:24,170
أو كاتي بيري.

516
00:25:24,170 --> 00:25:25,800
معنى؟

517
00:25:25,800 --> 00:25:27,530
موافق.

518
00:25:27,530 --> 00:25:30,710
>> وذلك لدي هذا البرنامج سأقوم
للاتصال classify.py.

519
00:25:30,710 --> 00:25:31,970
لذلك هذا هو بيثون.

520
00:25:31,970 --> 00:25:34,210
انها لغة برمجة جديدة.

521
00:25:34,210 --> 00:25:38,020
وهو مشابه جدا في بعض
طرق لC و PHP.

522
00:25:38,020 --> 00:25:43,180
انها مماثلة لأنه إذا كنت تريد أن
تعلم بايثون بعد معرفة C، انها

523
00:25:43,180 --> 00:25:46,270
الحقيقة ليست أن الكثير من التحدي
لمجرد بيثون هو أسهل بكثير

524
00:25:46,270 --> 00:25:47,520
من C، أولا وقبل كل شيء.

525
00:25:47,520 --> 00:25:49,370
والكثير من الأمور بالفعل
نفذت بالنسبة لك.

526
00:25:49,370 --> 00:25:56,820
حتى مجرد كيف مثل PHP ديه الوظائف التي
فرز قائمة، أو إلحاق شيء

527
00:25:56,820 --> 00:25:58,780
لصفيف، أو كذا وكذا وكذا.

528
00:25:58,780 --> 00:26:00,690
الثعبان لديه كل تلك أيضا.

529
00:26:00,690 --> 00:26:05,960
>> لذلك أنا مجرد الذهاب الى شرح بسرعة
كيف يمكننا أن نفعل تصنيف

530
00:26:05,960 --> 00:26:07,860
المشكلة لهنا.

531
00:26:07,860 --> 00:26:13,230
لذلك دعونا نقول أنه ليس لدي في هذه الحالة
كلمات من غاغا وكاتي بيري.

532
00:26:13,230 --> 00:26:21,880
الطريقة التي لدي هي أن تلك الأغاني
الكلمة الأولى من كلمات هو

533
00:26:21,880 --> 00:26:25,250
اسم الفنان، و
والباقي هو كلمات.

534
00:26:25,250 --> 00:26:29,470
لذلك دعونا نقول أن لدي هذه القائمة في
والتي تعد الأولى من نوعها هي كلمات غاغا.

535
00:26:29,470 --> 00:26:31,930
حتى هنا وأنا على الطريق الصحيح.

536
00:26:31,930 --> 00:26:35,270
والمرحلة التالية هي كاتي، و
كما أن لديها كلمات.

537
00:26:35,270 --> 00:26:38,040
>> لذلك هذا هو كيف تقوم بتعريف
متغير في بيثون.

538
00:26:38,040 --> 00:26:40,200
لم يكن لديك لإعطاء نوع البيانات.

539
00:26:40,200 --> 00:26:43,150
تكتب مجرد "كلمات"
نوع من مثل في PHP.

540
00:26:43,150 --> 00:26:44,890
معنى؟

541
00:26:44,890 --> 00:26:47,770
>> فما هي الأشياء التي لدي ل
حساب لتكون قادرة على حساب

542
00:26:47,770 --> 00:26:49,360
الاحتمالات؟

543
00:26:49,360 --> 00:26:55,110
لدي لحساب "مقدمو الاديره"
كل من مختلفة

544
00:26:55,110 --> 00:26:56,710
الفئات التي لدي.

545
00:26:56,710 --> 00:27:06,680
لدي لحساب "مؤخرات"
أو الى حد كبير احتمالات

546
00:27:06,680 --> 00:27:12,150
كل من الكلمات المختلفة التي
أنا يمكن أن يكون لكل فنان.

547
00:27:12,150 --> 00:27:17,210
حتى داخل غاغا، على سبيل المثال، انا ذاهب
لديك قائمة من عدد المرات التي أرى

548
00:27:17,210 --> 00:27:19,250
كل من الكلمات.

549
00:27:19,250 --> 00:27:20,760
معنى؟

550
00:27:20,760 --> 00:27:25,370
>> وأخيرا، أنا فقط ستكون لدينا
قائمة تسمى "الكلمات" التي هو مجرد الذهاب

551
00:27:25,370 --> 00:27:29,780
لدينا العديد من الكلمات كيف أنا
يكون لكل فنان.

552
00:27:29,780 --> 00:27:33,760
وذلك لغاغا، على سبيل المثال، عندما ننظر
إلى كلمات، وكنت قد، كما أعتقد، 24

553
00:27:33,760 --> 00:27:34,750
كلمات في المجموع.

554
00:27:34,750 --> 00:27:38,970
حتى هذه القائمة فقط ستكون لدينا
غاغا 24، وكاتي رقم آخر.

555
00:27:38,970 --> 00:27:40,130
معنى؟

556
00:27:40,130 --> 00:27:40,560
موافق.

557
00:27:40,560 --> 00:27:42,530
>> وحتى الآن، في الواقع، دعونا
انتقل إلى الترميز.

558
00:27:42,530 --> 00:27:45,270
حتى في بيثون، يمكنك فعلا
العودة حفنة من مختلف

559
00:27:45,270 --> 00:27:46,630
الأشياء من وظيفة.

560
00:27:46,630 --> 00:27:50,810
لذلك أنا ذاهب لإنشاء هذه الدالة
ودعا "المشروطة"، والتي يجري

561
00:27:50,810 --> 00:27:53,890
للعودة كل تلك الأشياء، و
"مقدمو الاديره"، و "الاحتمالات"، و

562
00:27:53,890 --> 00:28:05,690
"كلمات". حتى "المشروطة"، وانها
ستكون الدعوة الى "كلمات".

563
00:28:05,690 --> 00:28:11,510
>> وحتى الآن أريدك أن الواقع
إرسال هذه الوظيفة.

564
00:28:11,510 --> 00:28:17,750
وبالتالي فإن الطريقة التي أستطيع أن أكتب هذا
وأنا تعريف الدالة فقط هذا

565
00:28:17,750 --> 00:28:20,620
تعمل مع "صفر". هكذا فعلت "مواطنه
المشروط "، وانه أخذ

566
00:28:20,620 --> 00:28:28,700
"كلمات". وهذا ما يجري القيام به
و، أولا وقبل كل شيء، لدي مقدمو الاديره بلدي

567
00:28:28,700 --> 00:28:31,030
الذي أريد أن حساب.

568
00:28:31,030 --> 00:28:34,330
>> وبالتالي فإن الطريقة التي يمكنني القيام به وهذا هو خلق
قاموس في بيثون، الذي

569
00:28:34,330 --> 00:28:37,320
هو الى حد كبير نفس الشيء كما تجزئة
الطاولة، أو انها مثل تكرارية

570
00:28:37,320 --> 00:28:40,480
مجموعة في PHP.

571
00:28:40,480 --> 00:28:44,150
هذه هي الطريقة التي أعلن القاموس.

572
00:28:44,150 --> 00:28:53,580
وأساسا ما يعنيه هذا هو أن
مقدمو الاديره من غاغا هو 0.5، على سبيل المثال، إذا

573
00:28:53,580 --> 00:28:57,200
50٪ من كلمات هي من
غاغا، 50٪ منهم من كاتي.

574
00:28:57,200 --> 00:28:58,450
معنى؟

575
00:28:58,450 --> 00:29:00,680

576
00:29:00,680 --> 00:29:03,680
لذلك لا بد لي من معرفة كيفية
لحساب مقدمو الاديره.

577
00:29:03,680 --> 00:29:07,120
>> تلك التالية التي يجب أن أقوم به، أيضا،
هي احتمالات والكلمات.

578
00:29:07,120 --> 00:29:17,100
وبالتالي فإن احتمالات غاغا لائحة
جميع الاحتمالات بأنني

579
00:29:17,100 --> 00:29:19,160
يكون لكل من الكلمات لغاغا.

580
00:29:19,160 --> 00:29:23,880
حتى إذا ذهبت إلى احتمالات غاغا
"الطفل"، على سبيل المثال، وأنها سوف تعطيني

581
00:29:23,880 --> 00:29:28,750
شيء من هذا القبيل 2 أكثر من 24 في هذه الحالة.

582
00:29:28,750 --> 00:29:30,070
معنى؟

583
00:29:30,070 --> 00:29:36,120
لذلك أذهب إلى "احتمالات"، انتقل إلى
"غاغا" دلو يحتوي على قائمة بجميع

584
00:29:36,120 --> 00:29:40,550
الكلمات غاغا، ثم أذهب إلى "طفل"
وأرى أن الاحتمال.

585
00:29:40,550 --> 00:29:45,940
>> وأخيرا لدي هذا
"كلمات" القاموس.

586
00:29:45,940 --> 00:29:53,620
حتى هنا، "الاحتمالات". ثم
"كلمات". حتى لو كنت تفعل "كلمات"، "غاغا"

587
00:29:53,620 --> 00:29:58,330
ما سيحدث هو أنه
سوف تعطيني 24، قائلا بأنني

588
00:29:58,330 --> 00:30:01,990
لديك 24 كلمات داخل كلمات من غاغا.

589
00:30:01,990 --> 00:30:04,110
من المنطقي؟

590
00:30:04,110 --> 00:30:07,070
حتى هنا، "كلمات" يساوي الداه الداه--الداه.

591
00:30:07,070 --> 00:30:07,620
حسنا

592
00:30:07,620 --> 00:30:12,210
>> ذلك ما أنا بصدد القيام به هو أنا ذاهب ل
تكرار عبر كل من كلمات، وذلك

593
00:30:12,210 --> 00:30:14,490
كل من السلاسل التي
لدي في القائمة.

594
00:30:14,490 --> 00:30:18,040
وانا ذاهب لحساب تلك الأشياء
لكل من المرشحين.

595
00:30:18,040 --> 00:30:19,950
من المنطقي؟

596
00:30:19,950 --> 00:30:21,700
لذلك يجب أن أقوم به لحلقة.

597
00:30:21,700 --> 00:30:26,300
>> حتى في بيثون ما يمكنني القيام به هو "للخط
في كلمات. "الشيء نفسه باعتباره

598
00:30:26,300 --> 00:30:28,000
"لكل" بيان في PHP.

599
00:30:28,000 --> 00:30:33,420
أتذكر كيف لو كان بوسعي PHP
ويقول "لكل كلمات كما

600
00:30:33,420 --> 00:30:35,220
الخط. "من المنطقي؟

601
00:30:35,220 --> 00:30:38,900
لذلك أنا أخذ كل بند من بنود، في هذا
الحالة، هذه السلسلة والقادمة

602
00:30:38,900 --> 00:30:44,540
سلسلة ذلك لكل من خطوط ما أنا
بصدد القيام به هو أولا، أنا ذاهب ل

603
00:30:44,540 --> 00:30:49,150
تقسيم هذا الخط في قائمة
الكلمات مفصولة بمسافات.

604
00:30:49,150 --> 00:30:53,730
>> ذلك الشيء باردة حول بيثون هو أن
هل يمكن أن مجرد جوجل مثل "كيف يمكنني

605
00:30:53,730 --> 00:30:58,220
تقسيم السلسلة إلى الكلمات؟ "وانها
ذاهب لاقول لكم كيف نفعل ذلك.

606
00:30:58,220 --> 00:31:04,890
والسبيل لتحقيق ذلك، انها مجرد "الخط
= line.split () "وانها في الاساس

607
00:31:04,890 --> 00:31:08,640
ذاهب الى ان نعطيكم قائمة مع
كل من الكلمات هنا.

608
00:31:08,640 --> 00:31:09,620
من المنطقي؟

609
00:31:09,620 --> 00:31:15,870
حتى الآن أن فعلت ذلك أريد أن أعرف
من هو مغني هذه الأغنية.

610
00:31:15,870 --> 00:31:20,130
وعلى ذلك لدي فقط للحصول على
العنصر الأول من الصفيف، أليس كذلك؟

611
00:31:20,130 --> 00:31:26,390
لذلك أستطيع أن أقول فقط أنني "المغني
= سطر (0) "من المنطقي؟

612
00:31:26,390 --> 00:31:32,010
>> ثم ما عليك القيام به هو، أولا وقبل
كل شيء، انا ذاهب لتحديث وكم

613
00:31:32,010 --> 00:31:36,130
الكلمات لدي تحت عنوان "غاغا". لذلك أنا فقط
الذهاب لحساب عدد الكلمات أنا

614
00:31:36,130 --> 00:31:38,690
يكون في هذه القائمة، أليس كذلك؟

615
00:31:38,690 --> 00:31:41,910
لأن هذه هي الطريقة العديد من الكلمات لدي
في كلمات وأنا ذاهب لمجرد

616
00:31:41,910 --> 00:31:44,120
إضافته إلى "غاغا" مجموعة.

617
00:31:44,120 --> 00:31:47,090
فهل هذا يعقل؟

618
00:31:47,090 --> 00:31:49,010
لا تركز كثيرا على بناء الجملة.

619
00:31:49,010 --> 00:31:50,430
نفكر أكثر المفاهيم.

620
00:31:50,430 --> 00:31:52,400
هذا هو الجزء الأكثر أهمية.

621
00:31:52,400 --> 00:31:52,720
موافق.

622
00:31:52,720 --> 00:32:00,260
>> ذلك ما يمكنني القيام به هو إذا "غاغا" هو
بالفعل في تلك القائمة، وذلك "إذا مغنية في

623
00:32:00,260 --> 00:32:03,190
عبارة "مما يعني أنني بالفعل
لديك الكلمات التي كتبها غاغا.

624
00:32:03,190 --> 00:32:06,640
أريد فقط أن إضافة إضافية
الكلمات لذلك.

625
00:32:06,640 --> 00:32:15,810
فما أقوم به هو "كلمات (المغني)
+ = ليون (خط) - 1 ".

626
00:32:15,810 --> 00:32:18,250
ومن ثم يمكن أن أفعله فقط
طول الخط.

627
00:32:18,250 --> 00:32:21,860
فكيف العديد من العناصر I
يكون في الصفيف.

628
00:32:21,860 --> 00:32:27,060
ويجب أن أقوم به لمجرد ناقص 1
العنصر الأول من المصفوفة هو مجرد

629
00:32:27,060 --> 00:32:29,180
مغنية وهذه ليست كلمات.

630
00:32:29,180 --> 00:32:31,420
من المنطقي؟

631
00:32:31,420 --> 00:32:32,780
موافق.

632
00:32:32,780 --> 00:32:35,820
>> "آخر،" فهذا يعني أنني أريد أن الواقع
إدراج غاغا في القائمة.

633
00:32:35,820 --> 00:32:45,990
لذلك أنا مجرد القيام "بعبارة (المغني)
= ليون (خط) - 1، "آسف.

634
00:32:45,990 --> 00:32:49,200
وبالتالي فإن الفرق الوحيد بين الاثنين
خطوط هو أن هذا واحد، فإنه لا

635
00:32:49,200 --> 00:32:51,080
موجودة حتى الآن، لذلك أنا فقط
تهيئة ذلك.

636
00:32:51,080 --> 00:32:53,820
هذا واحد أنا مضيفا الواقع.

637
00:32:53,820 --> 00:32:55,570
موافق.

638
00:32:55,570 --> 00:32:59,480
لذلك هذا كان يضيف إلى الكلمات.

639
00:32:59,480 --> 00:33:03,040
>> الآن أريد أن أضيف إلى مقدمو الاديره.

640
00:33:03,040 --> 00:33:05,480
فكيف يمكنني حساب مقدمو الاديره؟

641
00:33:05,480 --> 00:33:11,580
يمكن حساب مقدمو الاديره
من قبل كيف مرات عديدة.

642
00:33:11,580 --> 00:33:15,340
فكيف مرات عديدة ترى أن المغني
بين كل من المطربين التي

643
00:33:15,340 --> 00:33:16,380
لديهم، أليس كذلك؟

644
00:33:16,380 --> 00:33:18,810
وذلك لغاغا وكاتي بيري،
في هذه الحالة، أرى غاغا

645
00:33:18,810 --> 00:33:20,570
مرة واحدة، مرة واحدة كاتي بيري.

646
00:33:20,570 --> 00:33:23,320
>> ذلك أساسا مقدمو الاديره لغاغا
وكاتي بيري سوف

647
00:33:23,320 --> 00:33:24,390
يكون مجرد واحدة، أليس كذلك؟

648
00:33:24,390 --> 00:33:26,500
أنت فقط عدد المرات
أرى أن الفنان.

649
00:33:26,500 --> 00:33:28,740
لذلك هذا هو السهل جدا لحساب.

650
00:33:28,740 --> 00:33:34,100
استطيع مجرد شيء مماثل كما مثل "إذا
المغني في مقدمو الاديره، "أنا ذاهب فقط

651
00:33:34,100 --> 00:33:38,970
إضافة 1 إلى مربع مقدمو الاديره بهم.

652
00:33:38,970 --> 00:33:51,000
لذلك، "مقدمو الاديره (الغناء)" + = 1 "ثم" آخر "
انا ذاهب الى القيام به "مقدمو الاديره (المغني)

653
00:33:51,000 --> 00:33:55,000
= 1 ". من المنطقي؟

654
00:33:55,000 --> 00:34:00,080
>> حتى إذا لم يكن موجودا أنا فقط وضعت
ك 1، وإلا أنا فقط إضافة 1.

655
00:34:00,080 --> 00:34:11,280
موافق، وحتى الآن كل ما تركت للقيام
وأيضا إضافة كل من الكلمات ل

656
00:34:11,280 --> 00:34:12,290
الاحتمالات.

657
00:34:12,290 --> 00:34:14,889
وذلك لدي لحساب عدد المرات
أرى كل من الكلمات.

658
00:34:14,889 --> 00:34:18,780
لذلك أنا فقط يجب أن تفعل شيئا آخر
لحلقة في السطر.

659
00:34:18,780 --> 00:34:25,190
>> أولا حتى الشيء الذي أنا بصدد القيام به هو
معرفة ما اذا كان المغني لديها بالفعل

660
00:34:25,190 --> 00:34:26,969
مجموعة الاحتمالات.

661
00:34:26,969 --> 00:34:31,739
لذلك أنا التحقق إذا كان المغني لا
لديها مجموعة والاحتمالات، أنا فقط

662
00:34:31,739 --> 00:34:34,480
الذهاب الى تهيئة احد بالنسبة لهم.

663
00:34:34,480 --> 00:34:36,400
انها ليست حتى صفيف، آسف،
انها القاموس.

664
00:34:36,400 --> 00:34:43,080
وبالتالي فإن احتمالات المغني يجري
أن يكون القاموس مفتوحة، لذلك أنا

665
00:34:43,080 --> 00:34:45,830
مجرد تهيئة القاموس لذلك.

666
00:34:45,830 --> 00:34:46,820
موافق؟

667
00:34:46,820 --> 00:34:58,330
>> والآن يمكنني القيام به في الواقع لحلقة
لحساب كل من الكلمات '

668
00:34:58,330 --> 00:35:00,604
الاحتمالات.

669
00:35:00,604 --> 00:35:01,540
موافق.

670
00:35:01,540 --> 00:35:04,160
ذلك ما يمكنني القيام به هو للحلقة.

671
00:35:04,160 --> 00:35:06,590
لذلك أنا ذاهب لمجرد تكرار
أكثر من مجموعة.

672
00:35:06,590 --> 00:35:15,320
وبالتالي فإن الطريقة التي أستطيع أن أفعل ذلك في بايثون
هو "لأنني في النطاق." من 1

673
00:35:15,320 --> 00:35:19,200
لأنني أريد أن تبدأ في الثانية
لأن العنصر الأول هو

674
00:35:19,200 --> 00:35:20,260
اسم المغني.

675
00:35:20,260 --> 00:35:24,990
لذلك من واحدة حتى
طول الخط.

676
00:35:24,990 --> 00:35:29,760
وعندما لا يذهب في الواقع تتراوح من
مثل هنا من 1 إلى ليون لل

677
00:35:29,760 --> 00:35:30,740
خط ناقص 1.

678
00:35:30,740 --> 00:35:33,810
لذلك لا بالفعل هذا الشيء من القيام
ن ناقص 1 للصفائف الذي هو غاية

679
00:35:33,810 --> 00:35:35,500
مريحة.

680
00:35:35,500 --> 00:35:37,850
من المنطقي؟

681
00:35:37,850 --> 00:35:42,770
>> لذلك لكل من هذه، ما أنا ذاهب ل
القيام به هو، مثلما هو الحال في غيرها من واحد،

682
00:35:42,770 --> 00:35:50,320
انا ذاهب للتحقق مما إذا كلمة في هذا
موقف في الخط هو بالفعل في

683
00:35:50,320 --> 00:35:51,570
الاحتمالات.

684
00:35:51,570 --> 00:35:53,400

685
00:35:53,400 --> 00:35:57,260
ثم كما قلت هنا، والاحتمالات
الكلمات، كما هو الحال في أضع

686
00:35:57,260 --> 00:35:58,400
"الاحتمالات (المغني)".

687
00:35:58,400 --> 00:35:59,390
حتى اسم المغني.

688
00:35:59,390 --> 00:36:03,450
حتى لو كان بالفعل في
"probabilit (المغني)"، وهذا يعني أنني

689
00:36:03,450 --> 00:36:11,960
تريد إضافة 1 إلى ذلك، لذلك أنا ذاهب ل
تفعل "الاحتمالات (المغني)"، و

690
00:36:11,960 --> 00:36:14,100
ويطلق كلمة "خط (ط)".

691
00:36:14,100 --> 00:36:22,630
انا ذاهب لإضافة 1 و"آخر" أنا فقط
الذهاب الى تهيئة إلى 1.

692
00:36:22,630 --> 00:36:23,880
"الخط (ط)".

693
00:36:23,880 --> 00:36:26,920

694
00:36:26,920 --> 00:36:28,420
من المنطقي؟

695
00:36:28,420 --> 00:36:30,180
>> لذلك، وأنا حسبت كل من المصفوفات.

696
00:36:30,180 --> 00:36:36,580
لذلك، والآن كل ما يجب أن أقوم به ل
هذا هو واحد فقط "العودة مقدمو الاديره،

697
00:36:36,580 --> 00:36:43,230
الاحتمالات والكلمات. "دعونا
معرفة ما إذا كان هناك أي، موافق.

698
00:36:43,230 --> 00:36:45,690
يبدو كل شيء يعمل حتى الآن.

699
00:36:45,690 --> 00:36:46,900
لذلك، أن من المنطقي؟

700
00:36:46,900 --> 00:36:47,750
في بعض الطريق؟

701
00:36:47,750 --> 00:36:49,280
موافق.

702
00:36:49,280 --> 00:36:51,980
وحتى الآن لدي كل الاحتمالات.

703
00:36:51,980 --> 00:36:55,100
وحتى الآن الشيء الوحيد الذي لم يقم
هو فقط أن يكون هذا الشيء الذي

704
00:36:55,100 --> 00:36:58,650
يحسب للمنتج من جميع
الاحتمالات عندما أحصل على كلمات.

705
00:36:58,650 --> 00:37:06,270
>> لذلك دعونا نقول أنني أريد أن الكلمة الآن
هذه الوظيفة "تصنيف ()" و

706
00:37:06,270 --> 00:37:08,880
شيء أن يأخذ وظيفة
هو مجرد حجة.

707
00:37:08,880 --> 00:37:13,170
دعونا نقول "بيبي، وأنا على النار" وانها
الذهاب لمعرفة ما هو

708
00:37:13,170 --> 00:37:14,490
احتمال أن هذا هو غاغا؟

709
00:37:14,490 --> 00:37:16,405
ما هو احتمال
أن هذا هو كاتي؟

710
00:37:16,405 --> 00:37:19,690
يبدو جيدا؟

711
00:37:19,690 --> 00:37:25,750
لذلك أنا فقط ستكون لدينا لخلق
وظيفة جديدة تسمى "تصنيف ()" و

712
00:37:25,750 --> 00:37:29,180
انها سوف يستغرق بعض
كلمات أيضا.

713
00:37:29,180 --> 00:37:31,790

714
00:37:31,790 --> 00:37:36,160
وإلى جانب كلمات وأود أيضا
يجب أن ترسل مقدمو الاديره، و

715
00:37:36,160 --> 00:37:37,700
الاحتمالات والكلمات.

716
00:37:37,700 --> 00:37:44,000
لذلك أنا ذاهب لإرسال كلمات، مقدمو الاديره،
الاحتمالات، والكلمات.

717
00:37:44,000 --> 00:37:51,840
>> لذلك هذا هو أخذ كلمات، مقدمو الاديره،
الاحتمالات، والكلمات.

718
00:37:51,840 --> 00:37:53,530
لذلك، ماذا يفعل؟

719
00:37:53,530 --> 00:37:57,180
انها في الأساس هو الذهاب الى الذهاب من خلال جميع
المرشحين المحتمل أنك

720
00:37:57,180 --> 00:37:58,510
يكون كمغنية.

721
00:37:58,510 --> 00:37:59,425
وأين هي تلك المرشحين؟

722
00:37:59,425 --> 00:38:01,020
انهم في مقدمو الاديره، أليس كذلك؟

723
00:38:01,020 --> 00:38:02,710
وذلك لدي كل تلك هناك.

724
00:38:02,710 --> 00:38:07,870
لذلك أنا ذاهب لديها القاموس
جميع المرشحين المحتملين.

725
00:38:07,870 --> 00:38:14,220
ثم لكل مرشح في
مقدمو الاديره، لذلك يعني أنه سيكون ل

726
00:38:14,220 --> 00:38:17,740
تكون غاغا، وكاتي إذا كان لي
أكثر سيكون أكثر من ذلك.

727
00:38:17,740 --> 00:38:20,410
أنا ذاهب لبدء حساب
هذا الاحتمال.

728
00:38:20,410 --> 00:38:28,310
احتمال كما رأينا في
باور بوينت هو مرات قبل و

729
00:38:28,310 --> 00:38:30,800
المنتج من كل من
الاحتمالات الأخرى.

730
00:38:30,800 --> 00:38:32,520
>> حتى أستطيع أن تفعل الشيء نفسه هنا.

731
00:38:32,520 --> 00:38:36,330
يمكنني القيام به فقط هو احتمال
في البداية فقط قبل.

732
00:38:36,330 --> 00:38:40,340
لذلك مقدمو الاديره للمرشح.

733
00:38:40,340 --> 00:38:40,870
أليس كذلك؟

734
00:38:40,870 --> 00:38:45,360
والآن لا بد لي من تكرار عبر جميع
الكلمات التي لدي في أن تكون كلمات

735
00:38:45,360 --> 00:38:48,820
قادرا على إضافة احتمال
لكل منهم، موافق؟

736
00:38:48,820 --> 00:38:57,900
لذلك، "لكلمة في كلمات" ما أنا ذاهب
القيام به هو، إذا كانت الكلمة في

737
00:38:57,900 --> 00:39:01,640
"الاحتمالات (مرشح)"، والتي
يعني أنه كلمة واحدة أن

738
00:39:01,640 --> 00:39:03,640
لديها مرشح في كلمات لهم -

739
00:39:03,640 --> 00:39:05,940
على سبيل المثال، "طفل" لغاغا -

740
00:39:05,940 --> 00:39:11,710
ما أنا بصدد القيام به هو أن
الاحتمال هو ذاهب الى أن تتضاعف

741
00:39:11,710 --> 00:39:22,420
بنسبة 1 بالإضافة إلى احتمالات
المرشح لتلك الكلمة.

742
00:39:22,420 --> 00:39:25,710
وهذا يدعى "كلمة".

743
00:39:25,710 --> 00:39:32,440
هذا مقسوما على عدد الكلمات
الذي أكنه لذلك المرشح.

744
00:39:32,440 --> 00:39:37,450
إجمالي عدد الكلمات التي لدي
للمغني أن أنا أبحث في.

745
00:39:37,450 --> 00:39:40,290
>> "آخر." فهذا يعني انها كلمة جديدة
ذلك انها تريد ان تكون مثل على سبيل المثال

746
00:39:40,290 --> 00:39:41,860
"النار" ليدي غاغا.

747
00:39:41,860 --> 00:39:45,760
لذلك أنا فقط تريد أن تفعل أكثر من 1
"كلمة (مرشح)".

748
00:39:45,760 --> 00:39:47,710
لذلك أنا لا أريد أن أضع هذا المصطلح هنا.

749
00:39:47,710 --> 00:39:50,010
>> لذلك سيكون أساسا
نسخ ولصق هذا.

750
00:39:50,010 --> 00:39:54,380

751
00:39:54,380 --> 00:39:56,000
ولكن أنا ذاهب إلى حذف هذا الجزء.

752
00:39:56,000 --> 00:39:57,610
حتى انها مجرد ستكون أكثر من 1 ذلك.

753
00:39:57,610 --> 00:40:00,900

754
00:40:00,900 --> 00:40:02,150
يبدو جيدا؟

755
00:40:02,150 --> 00:40:03,980

756
00:40:03,980 --> 00:40:09,700
والآن في نهاية، وأنا ذاهب لمجرد
طباعة اسم المرشح و

757
00:40:09,700 --> 00:40:15,750
احتمال أن يكون لديك ل
وجود أحد في كلمات لهم.

758
00:40:15,750 --> 00:40:16,200
من المنطقي؟

759
00:40:16,200 --> 00:40:18,390
وأنا في الواقع لا حتى
بحاجة إلى هذا القاموس.

760
00:40:18,390 --> 00:40:19,510
من المنطقي؟

761
00:40:19,510 --> 00:40:21,810
>> لذلك، دعونا نرى ما اذا كان هذا يعمل بالفعل.

762
00:40:21,810 --> 00:40:24,880
حتى لو كنت تشغيل هذا، فإنه لم تنجح.

763
00:40:24,880 --> 00:40:26,130
الانتظار ثانية واحدة.

764
00:40:26,130 --> 00:40:28,870

765
00:40:28,870 --> 00:40:31,720
"كلمات (مرشح)"، "كلمات (مرشح)"،
هذا

766
00:40:31,720 --> 00:40:33,750
اسم مجموعة.

767
00:40:33,750 --> 00:40:41,435
موافق لذلك، فإنه يقول هناك بعض الشوائب
لمرشح في مقدمو الاديره.

768
00:40:41,435 --> 00:40:46,300

769
00:40:46,300 --> 00:40:48,760
اسمحوا لي فقط هدئ قليلا.

770
00:40:48,760 --> 00:40:50,360
موافق.

771
00:40:50,360 --> 00:40:51,305
دعونا نحاول.

772
00:40:51,305 --> 00:40:51,720
موافق.

773
00:40:51,720 --> 00:40:58,710
>> لذلك يعطي كاتي بيري لديها هذه
احتمال هذه الأوقات إلى 10

774
00:40:58,710 --> 00:41:02,200
ناقص 7، وغاغا لديه هذا
مرات 10 إلى ناقص 6.

775
00:41:02,200 --> 00:41:05,610
لذلك ترى أنه يبين أن غاغا
لديها أعلى احتمال.

776
00:41:05,610 --> 00:41:09,260
حتى "بيبي، وأنا على النار" و
ربما أغنية غاغا.

777
00:41:09,260 --> 00:41:10,580
من المنطقي؟

778
00:41:10,580 --> 00:41:12,030
لذلك هذا هو ما فعلناه.

779
00:41:12,030 --> 00:41:16,010
>> هذا الرمز سوف يتم نشرها على الإنترنت،
لذلك يا رفاق يمكن التحقق من ذلك.

780
00:41:16,010 --> 00:41:20,720
ربما تستخدم بعض من ذلك لأنه إذا كنت تريد أن
قيام المشروع أو شيئا من هذا القبيل.

781
00:41:20,720 --> 00:41:22,150
موافق.

782
00:41:22,150 --> 00:41:25,930
كان هذا فقط لاظهار
ما الحسابية

783
00:41:25,930 --> 00:41:27,230
كود اللسانيات يبدو.

784
00:41:27,230 --> 00:41:33,040
ولكن الآن دعونا نذهب إلى أكثر
الاشياء مستوى عال.

785
00:41:33,040 --> 00:41:33,340
موافق.

786
00:41:33,340 --> 00:41:35,150
>> وبالتالي فإن مشاكل أخرى أنا
كان يتحدث عن -

787
00:41:35,150 --> 00:41:37,550
مشكلة تجزئة
هو أول واحد منهم.

788
00:41:37,550 --> 00:41:40,820
لذلك عليك هنا اليابانية.

789
00:41:40,820 --> 00:41:43,420
ومن ثم ترى أن
لا توجد مسافات.

790
00:41:43,420 --> 00:41:49,110
لذلك هذا هو يعني أساسا أنه من
أعلى كرسي، أليس كذلك؟

791
00:41:49,110 --> 00:41:50,550
تتكلم اليابانية؟

792
00:41:50,550 --> 00:41:52,840
انها أعلى كرسي، أليس كذلك؟

793
00:41:52,840 --> 00:41:54,480
>> الطالب: أنا لا أعرف ما
كانجي أكثر من هناك.

794
00:41:54,480 --> 00:41:57,010
>> LUCAS FREITAS: انها [يتكلم اليابانية]

795
00:41:57,010 --> 00:41:57,950
موافق.

796
00:41:57,950 --> 00:42:00,960
لذلك يعني أساسا كرسي من أعلى.

797
00:42:00,960 --> 00:42:03,620
حتى إذا كان لديك لوضع مسافة
سيكون هنا.

798
00:42:03,620 --> 00:42:05,970
ثم لديك [؟ اويدا سان. ؟]

799
00:42:05,970 --> 00:42:09,040
وهو ما يعني أساسا السيد اويدا.

800
00:42:09,040 --> 00:42:13,180
وترى أن "اويدا" وكان لديك
الفضاء ثم "سان". لذلك ترى أن

801
00:42:13,180 --> 00:42:15,470
هنا أنت "رق" هو ​​مثل في حد ذاته.

802
00:42:15,470 --> 00:42:17,750
وهنا كان لديه شخصية
لأنها المقبل.

803
00:42:17,750 --> 00:42:21,720
>> حتى انها ليست مثل في تلك اللغات
حرف بمعنى الكلمة ذلك حتى تتمكن

804
00:42:21,720 --> 00:42:23,980
فقط وضعت الكثير من المساحات.

805
00:42:23,980 --> 00:42:25,500
أحرف تتصل بعضها البعض.

806
00:42:25,500 --> 00:42:28,680
وأنها يمكن أن نكون معا
مثل اثنان، ثلاثة، واحد.

807
00:42:28,680 --> 00:42:34,520
بحيث يكون لديك فعلا لخلق نوع
من طريقة لوضع تلك الأماكن.

808
00:42:34,520 --> 00:42:38,850
>> وهذا الشيء هو أنه كلما تحصل
البيانات من تلك اللغات الآسيوية،

809
00:42:38,850 --> 00:42:40,580
كل شيء يأتي unsegmented.

810
00:42:40,580 --> 00:42:45,940
لأن لا أحد يكتب اليابانية
أو الصينية يكتب بمسافات.

811
00:42:45,940 --> 00:42:48,200
كلما كنت تكتب الصينية،
كنت للتو اليابانية كتابة كل شيء

812
00:42:48,200 --> 00:42:48,710
مع عدم وجود مسافات.

813
00:42:48,710 --> 00:42:52,060
بل لا معنى له
لوضع مسافات.

814
00:42:52,060 --> 00:42:57,960
حتى ذلك الحين عندما تحصل على البيانات من بعض
اللغات الشرق آسيوية، إذا كنت ترغب في

815
00:42:57,960 --> 00:43:00,760
في الواقع تفعل شيئا مع أن
عليك أن الجزء الأول.

816
00:43:00,760 --> 00:43:05,130
>> التفكير في القيام مثال
كلمات بدون مسافات.

817
00:43:05,130 --> 00:43:07,950
وبالتالي فإن كلمات فقط أن لديك
سوف تكون الجمل، أليس كذلك؟

818
00:43:07,950 --> 00:43:09,470
مفصولة بنقاط.

819
00:43:09,470 --> 00:43:13,930
ولكن بعد ذلك مجرد وجود الحكم سوف
لا تساعد حقا على إعطاء المعلومات

820
00:43:13,930 --> 00:43:17,760
من هم هؤلاء كلمات هي من قبل.

821
00:43:17,760 --> 00:43:18,120
أليس كذلك؟

822
00:43:18,120 --> 00:43:20,010
لذلك يجب عليك يضع مسافات الأول.

823
00:43:20,010 --> 00:43:21,990
فكيف يمكنك أن تفعل ذلك؟

824
00:43:21,990 --> 00:43:24,920
>> حتى ذلك الحين تأتي فكرة لغة
النموذج الذي هو شيء حقا

825
00:43:24,920 --> 00:43:26,870
المهم بالنسبة الحسابية
اللغويات.

826
00:43:26,870 --> 00:43:32,790
ذلك نموذج اللغة هو في الأساس
جدول الاحتمالات أن يظهر

827
00:43:32,790 --> 00:43:36,260
أولا وقبل كل ما هو احتمال
وجود الكلمة في اللغة؟

828
00:43:36,260 --> 00:43:39,590
بحيث تبين كيفية المتكرر كلمة هو.

829
00:43:39,590 --> 00:43:43,130
ثم تظهر أيضا العلاقة
بين الكلمات في الجملة.

830
00:43:43,130 --> 00:43:51,500
>> وبالتالي فإن الفكرة الرئيسية هي، إذا جاء شخص غريب
لك وقال الجملة ل

831
00:43:51,500 --> 00:43:55,600
لك، ما هو احتمال أن، ل
سبيل المثال، "وهذا هو أختي [؟ GTF"؟]

832
00:43:55,600 --> 00:43:57,480
كانت الجملة أن الشخص المذكور؟

833
00:43:57,480 --> 00:44:00,380
لذلك من الواضح بعض الجمل هي
أكثر شيوعا من غيرها.

834
00:44:00,380 --> 00:44:04,450
على سبيل المثال، "صباح الخير" أو "جيدة
ليلة "، أو" يا هناك، "هو أكثر من ذلك بكثير

835
00:44:04,450 --> 00:44:08,260
مشترك من معظم الأحكام
ان لدينا الإنجليزية.

836
00:44:08,260 --> 00:44:11,060
فلماذا هي تلك الجمل
أكثر تواترا؟

837
00:44:11,060 --> 00:44:14,060
>> في المقام الأول، انها لأنه لديك
الكلمات التي هي أكثر تواترا.

838
00:44:14,060 --> 00:44:20,180
لذلك، على سبيل المثال، إذا كنت أقول، والكلب هو
كبيرة، والكلب هو العملاق، كنت

839
00:44:20,180 --> 00:44:23,880
ربما نسمع عادة الكلب هو كبير
في كثير من الأحيان بسبب "الكبير" هو أكثر

840
00:44:23,880 --> 00:44:27,260
متكررة في اللغة الإنجليزية من "عملاقة".
لذلك، واحدة من

841
00:44:27,260 --> 00:44:30,100
الأشياء هو تكرار الكلمة.

842
00:44:30,100 --> 00:44:34,490
>> الشيء الثاني الذي هو في الحقيقة
المهم هو فقط

843
00:44:34,490 --> 00:44:35,490
ترتيب الكلمات.

844
00:44:35,490 --> 00:44:39,500
لذلك، فإنه من الشائع أن نقول "القط
داخل منطقة الجزاء. "ولكنك لا عادة

845
00:44:39,500 --> 00:44:44,250
نرى في "مربع داخل هو القط." هكذا
ترى أن هناك بعض الأهمية

846
00:44:44,250 --> 00:44:46,030
في ترتيب الكلمات.

847
00:44:46,030 --> 00:44:50,160
لا يمكنك أن تقول فقط أن هذين
جمل لها نفس الاحتمال

848
00:44:50,160 --> 00:44:53,010
فقط لأن لديهم نفس الكلمات.

849
00:44:53,010 --> 00:44:55,550
لديك فعلا لرعاية
حول النظام كذلك.

850
00:44:55,550 --> 00:44:57,650
معنى؟

851
00:44:57,650 --> 00:44:59,490
>> فماذا نفعل؟

852
00:44:59,490 --> 00:45:01,550
ذلك ما كنت قد تحاول الحصول على لك؟

853
00:45:01,550 --> 00:45:04,400
أنا أحاول أن تحصل على ما نحن
استدعاء نماذج ن غرام.

854
00:45:04,400 --> 00:45:09,095
من النماذج ن غرام تفترض أساسا
ان كل كلمة

855
00:45:09,095 --> 00:45:10,960
لديك في الجملة.

856
00:45:10,960 --> 00:45:15,020
انها احتمال وجود هذا
كلمة هناك لا يتوقف فقط على

857
00:45:15,020 --> 00:45:18,395
تردد هذه الكلمة في اللغة،
ولكن أيضا على الكلمات التي

858
00:45:18,395 --> 00:45:19,860
يتم المحيطة به.

859
00:45:19,860 --> 00:45:25,810
>> ذلك على سبيل المثال، عادة عندما ترى
شيء من هذا القبيل أو في كنت

860
00:45:25,810 --> 00:45:28,040
ربما سنشهد
إسم بعد ذلك، أليس كذلك؟

861
00:45:28,040 --> 00:45:31,750
لأنه عندما يكون لديك حرف الجر
وعادة ما يستغرق اسما بعد ذلك.

862
00:45:31,750 --> 00:45:35,540
أو إذا كان لديك الفعل التي هي متعدية
كنت عادة ما يتم الانتقال إلى

863
00:45:35,540 --> 00:45:36,630
يكون عبارة اسما.

864
00:45:36,630 --> 00:45:38,780
لذلك ستكون لدينا اسما
في مكان ما حوله.

865
00:45:38,780 --> 00:45:44,950
>> لذلك، أساسا، ما يفعله هو أنه
يعتبر احتمال وجود

866
00:45:44,950 --> 00:45:47,960
الكلمات بجانب بعضها البعض، عندما
كنت حساب

867
00:45:47,960 --> 00:45:49,050
احتمال عقوبة.

868
00:45:49,050 --> 00:45:50,960
وهذا ما للغة
النموذج هو الأساس.

869
00:45:50,960 --> 00:45:54,620
فقط أقول ما هو احتمال
وجود محددة

870
00:45:54,620 --> 00:45:57,120
الجملة في اللغة؟

871
00:45:57,120 --> 00:45:59,110
فلماذا هو أن من المفيد، في الأساس؟

872
00:45:59,110 --> 00:46:02,390
وأولا وقبل كل ما هو
نموذج ن غرام، ثم؟

873
00:46:02,390 --> 00:46:08,850
>> ذلك نموذج ن غرام يعني أن
كل كلمة يعتمد على

874
00:46:08,850 --> 00:46:12,700
N المقبل ناقص 1 الكلمات.

875
00:46:12,700 --> 00:46:18,150
لذلك، في الأساس، وهذا يعني أنه إذا أنا أنظر،
على سبيل المثال، في حين TF CS50

876
00:46:18,150 --> 00:46:21,500
أنا حساب احتمال
الجملة، عليك أن تكون مثل "

877
00:46:21,500 --> 00:46:25,280
احتمال وجود كلمة "على"
مرات من احتمال وجود "ل

878
00:46:25,280 --> 00:46:31,720
CS50 "أضعاف احتمال وجود
"إن TF CS50." لذلك، في الأساس، وأنا أعول

879
00:46:31,720 --> 00:46:35,720
جميع السبل الممكنة لتمتد عليه.

880
00:46:35,720 --> 00:46:41,870
>> ثم عادة عندما كنت تفعل هذا،
كما هو الحال في مشروع، كنت وضعت لتكون N

881
00:46:41,870 --> 00:46:42,600
قيمة منخفضة.

882
00:46:42,600 --> 00:46:45,930
لذلك، وعادة ما يكون bigrams أو باقوا.

883
00:46:45,930 --> 00:46:51,090
بحيث يمكنك الاعتماد فقط كلمتين، و
مجموعة من كلمتين أو ثلاث كلمات،

884
00:46:51,090 --> 00:46:52,620
فقط لمشاكل الأداء.

885
00:46:52,620 --> 00:46:56,395
وأيضا لأنه ربما إذا كان لديك
شيء من هذا القبيل "وTF CS50." عند

886
00:46:56,395 --> 00:47:00,510
ديك "TF"، فإنه من المهم جدا أن
"CS50" بجانب ذلك، أليس كذلك؟

887
00:47:00,510 --> 00:47:04,050
تلك أمرين وعادة ما تكون
بجانب بعضها البعض.

888
00:47:04,050 --> 00:47:06,410
>> إذا كنت تفكر في "TF" انها على الارجح
ستكون لدينا ما

889
00:47:06,410 --> 00:47:07,890
الطبقة انها TF'ing ل.

890
00:47:07,890 --> 00:47:11,330
أيضا "" من المهم حقا
لCS50 TF.

891
00:47:11,330 --> 00:47:14,570
ولكن إذا كان لديك شيء من هذا القبيل "وCS50
ذهب TF لفئة، وقدم لهم

892
00:47:14,570 --> 00:47:20,060
الطلاب بعض الحلوى "." كاندي "و" "
لا علاقة حقا، أليس كذلك؟

893
00:47:20,060 --> 00:47:23,670
انهم بعيدة جدا عن بعضها البعض التي
فإنه لا يهم ما حقا

894
00:47:23,670 --> 00:47:25,050
الكلمات التي لديك.

895
00:47:25,050 --> 00:47:31,210
>> ذلك عن طريق القيام bigram أو trigram، فإنه
يعني فقط ان كنت الحد

896
00:47:31,210 --> 00:47:33,430
نفسك لبعض الكلمات
التي حولها.

897
00:47:33,430 --> 00:47:35,810
معنى؟

898
00:47:35,810 --> 00:47:40,630
لذلك عندما تريد أن تفعل تجزئة،
أساسا، ما تريد القيام به هو معرفة

899
00:47:40,630 --> 00:47:44,850
ما هي كل السبل الممكنة التي
يمكنك قطاع الجملة.

900
00:47:44,850 --> 00:47:49,090
>> بحيث ترى ما هو
احتمال كل من هذه الجمل

901
00:47:49,090 --> 00:47:50,880
القائمة في اللغة؟

902
00:47:50,880 --> 00:47:53,410
لذلك ما عليك فعله هو مثل، حسنا، دعونا
لي في محاولة لوضع مسافة هنا.

903
00:47:53,410 --> 00:47:55,570
لذلك يمكنك وضع مسافة هناك
وترى ما هو

904
00:47:55,570 --> 00:47:57,590
احتمال أن الجملة؟

905
00:47:57,590 --> 00:48:00,240
ثم كنت مثل، حسنا، ربما
لم يكن ذلك جيدا.

906
00:48:00,240 --> 00:48:03,420
لذلك أنا وضعت الفضاء هناك مساحة و
هناك، وعلى حساب

907
00:48:03,420 --> 00:48:06,240
الاحتمال الآن، وترى أن
انها احتمال أكبر.

908
00:48:06,240 --> 00:48:12,160
>> لذلك هذا هو خوارزمية تسمى تانغو
خوارزمية تجزئة، والتي هي

909
00:48:12,160 --> 00:48:14,990
فعلا شيء من شأنه أن يكون حقا
بارد لمشروع، والتي

910
00:48:14,990 --> 00:48:20,860
يأخذ أساسا النص الذي unsegmented
يمكن أن يكون اليابانية أو الصينية أو ربما

911
00:48:20,860 --> 00:48:26,080
الانجليزية بدون مسافات، ويحاول أن يضع
المسافات بين الكلمات وأنه لا

912
00:48:26,080 --> 00:48:29,120
أنه باستخدام نموذج اللغة و
في محاولة لمعرفة ما هو أعلى

913
00:48:29,120 --> 00:48:31,270
احتمال يمكنك الحصول عليها.

914
00:48:31,270 --> 00:48:32,230
موافق.

915
00:48:32,230 --> 00:48:33,800
لذلك هذا هو تجزئة.

916
00:48:33,800 --> 00:48:35,450
>> الآن في بناء الجملة.

917
00:48:35,450 --> 00:48:40,940
لذلك، يتم استخدام بناء جملة
الكثير من الأشياء في الوقت الحالي.

918
00:48:40,940 --> 00:48:44,880
وذلك لبحث الرسم البياني، لسيري ل
الى حد كبير أي نوع من الطبيعية

919
00:48:44,880 --> 00:48:46,490
معالجة اللغة لديك.

920
00:48:46,490 --> 00:48:49,140
فما هي أهمية
أشياء حول بناء جملة؟

921
00:48:49,140 --> 00:48:52,390
لذلك، الأحكام بصفة عامة لديها
ما نسميه المكونات.

922
00:48:52,390 --> 00:48:57,080
التي هي نوع من مثل مجموعات من الكلمات
التي لديها وظيفة في الجملة.

923
00:48:57,080 --> 00:49:02,220
وأنها لا يمكن أن يكون حقا
وبصرف النظر عن بعضها البعض.

924
00:49:02,220 --> 00:49:07,380
>> لذلك، إذا قلت، على سبيل المثال، "لورين يحب
ميلو. "أنا أعرف أن" لورين "هو

925
00:49:07,380 --> 00:49:10,180
التأسيسية ثم "يحب
ميلو "هي أيضا واحدة أخرى.

926
00:49:10,180 --> 00:49:16,860
لأنك لا يمكن أن يقول مثل "لورين ميلو
يحب "أن يكون لها نفس المعنى.

927
00:49:16,860 --> 00:49:18,020
انها ليست ستكون لدينا
نفس المعنى.

928
00:49:18,020 --> 00:49:22,500
أو لا أستطيع أن أقول مثل "ميلو لورين
يحب. "ليس كل شيء له نفس

929
00:49:22,500 --> 00:49:25,890
يعني ذلك.

930
00:49:25,890 --> 00:49:31,940
>> وبالتالي فإن أمرين أكثر أهمية حول
جملة هي أنواع المعجمية التي هي

931
00:49:31,940 --> 00:49:35,390
أساسا الدالة التي قمت
يكون للكلمات من تلقاء انفسهم.

932
00:49:35,390 --> 00:49:39,180
ولذلك عليك أن تعرف أن "لورين"
و "ميلو" هي الأسماء.

933
00:49:39,180 --> 00:49:41,040
"الحب" هو الفعل.

934
00:49:41,040 --> 00:49:45,660
والشيء الثاني المهم هو
انهم أنواع الجمل الفعلية.

935
00:49:45,660 --> 00:49:48,990
حتى تعرف أن "يحب ميلو"
هو في الواقع عبارة لفظية.

936
00:49:48,990 --> 00:49:52,390
لذلك عندما أقول "لورين،" أعرف أن
لورين تفعل شيئا.

937
00:49:52,390 --> 00:49:53,620
ما هو أنها تفعل؟

938
00:49:53,620 --> 00:49:54,570
انها المحبة ميلو.

939
00:49:54,570 --> 00:49:56,440
لذلك هو كل شيء.

940
00:49:56,440 --> 00:50:01,640
ولكن مكوناته هي
اسما والفعل.

941
00:50:01,640 --> 00:50:04,210
ولكن معا، لأنها تجعل العبارة الفعل.

942
00:50:04,210 --> 00:50:08,680
>> لذلك، ما يمكننا القيام به في الواقع مع
اللغويات الحاسوبية؟

943
00:50:08,680 --> 00:50:13,810
لذلك، إذا كان لدي شيء على سبيل المثال
"أصدقاء أليسون". أرى إذا أنا فقط

944
00:50:13,810 --> 00:50:17,440
لم شجرة النحوية وأود أن تعرف أن
"أصدقاء" هي العبارة اسما هو

945
00:50:17,440 --> 00:50:21,480
إسم ثم "لأليسون" هو
عبارة الجر التي "من" هو

946
00:50:21,480 --> 00:50:24,810
اقتراح و"أليسون" اسما.

947
00:50:24,810 --> 00:50:30,910
ما يمكن أن تفعله هو تعليم الكمبيوتر
أن عندما يكون لدي عبارة إسم واحد و

948
00:50:30,910 --> 00:50:33,080
ثم عبارة الجر.

949
00:50:33,080 --> 00:50:39,020
حتى في هذه الحالة، "أصدقاء" ثم "ل
ميلو "أنا أعلم أن هذا يعني أن

950
00:50:39,020 --> 00:50:43,110
NP2، ثانية واحدة، وتملك NP1.

951
00:50:43,110 --> 00:50:47,680
>> حتى أتمكن من خلق نوع من العلاقة،
نوعا من وظيفة لذلك.

952
00:50:47,680 --> 00:50:52,370
لذلك كلما أرى هذا الهيكل، الذي
يطابق تماما مع "أصدقاء

953
00:50:52,370 --> 00:50:56,030
أليسون، "أعرف أن أليسون
تمتلك الأصدقاء.

954
00:50:56,030 --> 00:50:58,830
وبالتالي فإن الأصدقاء هم شيء
أليسون التي لديها.

955
00:50:58,830 --> 00:50:59,610
من المنطقي؟

956
00:50:59,610 --> 00:51:01,770
لذلك هذا هو أساسا ما
الرسم البياني البحث لا.

957
00:51:01,770 --> 00:51:04,360
انها مجرد يخلق قواعد
لكثير من الأشياء.

958
00:51:04,360 --> 00:51:08,190
حتى "أصدقاء أليسون"، "أصدقائي
الذين يعيشون في كامبريدج "،" أصدقائي

959
00:51:08,190 --> 00:51:12,970
الذين يذهبون إلى جامعة هارفارد ". يخلق قواعد
لجميع تلك الأشياء.

960
00:51:12,970 --> 00:51:14,930
>> الآن ترجمة الآلة.

961
00:51:14,930 --> 00:51:18,850
لذلك، والترجمة الآلية هو أيضا
شيء الإحصائية.

962
00:51:18,850 --> 00:51:21,340
وفعلا إذا كنت الانخراط في
اللغويات الحاسوبية، والكثير من

963
00:51:21,340 --> 00:51:23,580
الاشياء الخاصة بك ستكون الإحصاءات.

964
00:51:23,580 --> 00:51:26,670
حتى كنت أفعله مع المثال
الكثير من الاحتمالات التي كنت

965
00:51:26,670 --> 00:51:30,540
حساب، ومن ثم تحصل على هذا
عدد قليل جدا هذا هو النهائي

966
00:51:30,540 --> 00:51:33,180
الاحتمالات، وهذا ما
يعطيك الجواب.

967
00:51:33,180 --> 00:51:37,540
يستخدم الترجمة الآلية أيضا
نموذج إحصائي.

968
00:51:37,540 --> 00:51:44,790
وإذا كنت ترغب في التفكير في آلة
الترجمة في أبسط ممكن

969
00:51:44,790 --> 00:51:48,970
الطريق، ما يمكن ان يخطر لك هو مجرد
ترجمة كلمة كلمة، أليس كذلك؟

970
00:51:48,970 --> 00:51:52,150
>> عندما كنت تعلم لغة ل
المرة الأولى، وهذا عادة ما

971
00:51:52,150 --> 00:51:52,910
كنت تفعل، أليس كذلك؟

972
00:51:52,910 --> 00:51:57,050
إذا كنت تريد ترجمة الجملة
في لغتك إلى اللغة

973
00:51:57,050 --> 00:52:00,060
كنت تعلم، وعادة الأولى،
ترجمة كل من الكلمات

974
00:52:00,060 --> 00:52:03,180
بشكل فردي، ثم محاولة
لوضع الكلمات في مكانها.

975
00:52:03,180 --> 00:52:07,100
>> لذلك إذا أردت أن يترجم هذا،
[الناطقة بالبرتغالية]

976
00:52:07,100 --> 00:52:10,430
وهو ما يعني "القط الأبيض هربت."
إذا أردت أن ترجمته من

977
00:52:10,430 --> 00:52:13,650
البرتغالية إلى الإنجليزية، ما
يمكن القيام به هو، أولا، أنا فقط

978
00:52:13,650 --> 00:52:14,800
ترجمة كلمة بكلمة.

979
00:52:14,800 --> 00:52:20,570
حتى "س" هو "،" "غاتو"، "القط"
"برانكو"، "الأبيض"، ثم "fugio" هو

980
00:52:20,570 --> 00:52:21,650
"هربت".

981
00:52:21,650 --> 00:52:26,130
>> حتى ذلك الحين لدي كل الكلمات هنا،
لكنها ليست في النظام.

982
00:52:26,130 --> 00:52:29,590
انها مثل "القط الأبيض هربت"
وهو غير قواعدي.

983
00:52:29,590 --> 00:52:34,490
لذلك، ثم أنا يمكن أن يكون خطوة الثانية، التي
سوف يتم العثور على مثالية

984
00:52:34,490 --> 00:52:36,610
موقف لكل من الكلمات.

985
00:52:36,610 --> 00:52:40,240
لذلك أنا أعلم أنني في الواقع تريد أن يكون
"القط الأبيض" بدلا من "القط الأبيض". هكذا

986
00:52:40,240 --> 00:52:46,050
ما يمكنني القيام به هو، والأسلوب الأكثر السذاجة
سيكون لتهيئة جميع

987
00:52:46,050 --> 00:52:49,720
التباديل الممكنة لل
الكلمات، المواقف.

988
00:52:49,720 --> 00:52:53,300
ومن ثم معرفة أي واحد لديه
أعلى احتمال وفقا

989
00:52:53,300 --> 00:52:54,970
إلى نموذج لغتي.

990
00:52:54,970 --> 00:52:58,390
وبعد ذلك عندما أجد واحدة لديها
أعلى احتمال، والذي هو

991
00:52:58,390 --> 00:53:01,910
على الارجح "القط الأبيض ركض بعيدا،"
هذا هو بلدي الترجمة.

992
00:53:01,910 --> 00:53:06,710
>> وهذا هو وسيلة بسيطة لشرح
كيف الكثير من الترجمة الآلية

993
00:53:06,710 --> 00:53:07,910
العمل الخوارزميات.

994
00:53:07,910 --> 00:53:08,920
فهل هذا يعقل؟

995
00:53:08,920 --> 00:53:12,735
وهذا هو أيضا شيء مثير حقا
أن يا رفاق يمكن استكشاف ربما ل

996
00:53:12,735 --> 00:53:13,901
المشروع النهائي، نعم؟

997
00:53:13,901 --> 00:53:15,549
>> الطالب: حسنا، قلت كان
طريقة ساذجة، لذلك ما هو

998
00:53:15,549 --> 00:53:17,200
الطريق غير ساذجة؟

999
00:53:17,200 --> 00:53:18,400
>> LUCAS FREITAS: الطريقة غير ساذجة؟

1000
00:53:18,400 --> 00:53:19,050
موافق.

1001
00:53:19,050 --> 00:53:22,860
وبالتالي فإن أول شيء ما هو سيء عن
هذا الأسلوب هو أن قمت بترجمة فقط

1002
00:53:22,860 --> 00:53:24,330
الكلمات، كلمة كلمة.

1003
00:53:24,330 --> 00:53:30,570
لكن في بعض الأحيان لديك الكلمات التي
يمكن أن يكون لها ترجمات متعددة.

1004
00:53:30,570 --> 00:53:32,210
انا ذاهب الى محاولة للتفكير
لشيء ما.

1005
00:53:32,210 --> 00:53:37,270
على سبيل المثال، "المانجا" في علبة البرتغالية
إما أن يكون "فسد" أو "كم". هكذا

1006
00:53:37,270 --> 00:53:40,450
عندما كنت في محاولة لترجمة كلمة
بكلمة، قد تكون مما يتيح لك

1007
00:53:40,450 --> 00:53:42,050
شيء لا معنى له.

1008
00:53:42,050 --> 00:53:45,770
>> لذلك كنت فعلا تريد ان نظرتم الى كل
الترجمات المحتملة لل

1009
00:53:45,770 --> 00:53:49,840
الكلمات ونرى، أولا وقبل كل شيء،
ما هو النظام.

1010
00:53:49,840 --> 00:53:52,000
كنا نتحدث عن permutating
الأشياء؟

1011
00:53:52,000 --> 00:53:54,150
لمعرفة جميع الاوامر ممكن و
اختيار واحد وفقا لأعلى

1012
00:53:54,150 --> 00:53:54,990
الاحتمال؟

1013
00:53:54,990 --> 00:53:57,860
يمكنك أيضا اختيار كل ما هو ممكن
الترجمات لكل

1014
00:53:57,860 --> 00:54:00,510
كلمة ونرى بعد ذلك -

1015
00:54:00,510 --> 00:54:01,950
جنبا إلى جنب مع التباديل -

1016
00:54:01,950 --> 00:54:03,710
أي واحد لديها أعلى احتمال.

1017
00:54:03,710 --> 00:54:08,590
>> بالإضافة إلى ذلك، يمكنك ايضا ان ننظر في لا
فقط الكلمات ولكن العبارات.

1018
00:54:08,590 --> 00:54:11,700
حتى تتمكن من تحليل العلاقات بين
الكلمات ومن ثم الحصول على

1019
00:54:11,700 --> 00:54:13,210
ترجمة أفضل.

1020
00:54:13,210 --> 00:54:16,690
أيضا شيء آخر، لذلك هذا الفصل الدراسي
أفعله في الواقع البحث في

1021
00:54:16,690 --> 00:54:19,430
الصينية الانجليزية الترجمة الآلية،
لذلك من ترجمة

1022
00:54:19,430 --> 00:54:20,940
الصينية إلى الإنجليزية.

1023
00:54:20,940 --> 00:54:26,760
>> وشيء نقوم به هو، إلى جانب استخدام
نموذج إحصائي، الذي هو مجرد

1024
00:54:26,760 --> 00:54:30,570
رؤية الاحتمالات في رؤية
بعض الموقف في الجملة، وأنا

1025
00:54:30,570 --> 00:54:35,360
في الواقع أيضا إضافة بعض بناء الجملة لبلدي
نموذج قائلا، أوه، إذا رأيت هذا النوع

1026
00:54:35,360 --> 00:54:39,420
البناء، وهذا هو ما أريد
لتغييره إلى عندما أترجم.

1027
00:54:39,420 --> 00:54:43,880
بحيث يمكنك أيضا إضافة بعض نوع من
عنصر في بناء الجملة لجعل

1028
00:54:43,880 --> 00:54:47,970
ترجمة أكثر كفاءة
وأكثر دقة.

1029
00:54:47,970 --> 00:54:48,550
موافق.

1030
00:54:48,550 --> 00:54:51,010
>> فكيف يمكن أن تبدأ، إذا كنت تريد
أن تفعل شيئا في الحسابية

1031
00:54:51,010 --> 00:54:51,980
اللسانيات؟

1032
00:54:51,980 --> 00:54:54,560
>> الأولى، اخترت مشروع
التي تنطوي على لغات.

1033
00:54:54,560 --> 00:54:56,310
لذلك، هناك الكثير من هناك.

1034
00:54:56,310 --> 00:54:58,420
هناك الكثير من الأشياء التي يمكن القيام به.

1035
00:54:58,420 --> 00:55:00,510
ومن ثم يمكن التفكير في نموذج
التي يمكنك استخدامها.

1036
00:55:00,510 --> 00:55:04,710
وهذا يعني عادة التفكير من
الافتراضات، كما مثل، أوه، عندما كان عمري

1037
00:55:04,710 --> 00:55:05,770
مثل التفكير في كلمات.

1038
00:55:05,770 --> 00:55:09,510
كنت مثل، حسنا، إذا كنت تريد معرفة
خارجا الذي كتب هذا، وأنا ربما تريد

1039
00:55:09,510 --> 00:55:15,400
أن ننظر إلى كلام شخص يستخدم و
معرفة من الذي يستخدم هذه الكلمة في كثير من الأحيان.

1040
00:55:15,400 --> 00:55:18,470
وذلك في محاولة لجعل الافتراضات و
في محاولة للتفكير من النماذج.

1041
00:55:18,470 --> 00:55:21,395
ثم يمكنك أيضا البحث على الانترنت ل
هذا النوع من المشكلة التي لديك،

1042
00:55:21,395 --> 00:55:24,260
وانها سوف تشير
إليكم النماذج التي ربما

1043
00:55:24,260 --> 00:55:26,560
على غرار هذا الشيء جيدا.

1044
00:55:26,560 --> 00:55:29,080
>> وأيضا يمكنك البريد الالكتروني لي دائما.

1045
00:55:29,080 --> 00:55:31,140
me@lfreitas.com.

1046
00:55:31,140 --> 00:55:34,940
وأستطيع الإجابة على الأسئلة الخاصة بك فقط.

1047
00:55:34,940 --> 00:55:38,600
يمكننا حتى يمكن تلبية تصل حتى يمكنني
تقديم الاقتراحات بشأن سبل

1048
00:55:38,600 --> 00:55:41,490
تنفيذ المشروع.

1049
00:55:41,490 --> 00:55:45,610
وأعني إذا كنت التورط مع
اللغويات الحاسوبية، انه سيكون

1050
00:55:45,610 --> 00:55:46,790
أن تكون كبيرة.

1051
00:55:46,790 --> 00:55:48,370
وأنت تسير أن نرى هناك
هو محتمل كثيرا.

1052
00:55:48,370 --> 00:55:52,060
وصناعة يرغب في توظيف
كنت سيئا للغاية بسبب ذلك.

1053
00:55:52,060 --> 00:55:54,720
لذلك آمل أن يتمتع هذا يا رفاق.

1054
00:55:54,720 --> 00:55:57,030
إذا يا رفاق لديك أي أسئلة،
يمكنك أن تطلب مني بعد ذلك.

1055
00:55:57,030 --> 00:55:58,280
لكن شكرا لك.

1056
00:55:58,280 --> 00:56:00,150