Textual entailment
قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں، ٹیکسٹول اینٹیلمنٹ (ٹی ای)، جسے نیچرل لینگویج انفریشن (این ایل آئی) بھی کہا جاتا ہے، متن کے ٹکڑوں کے درمیان ایک دشاتمک تعلق ہے۔ یہ تعلق اس وقت برقرار رہتا ہے جب متن کے ایک ٹکڑے کی سچائی دوسرے متن کی پیروی کرتی ہے۔ تعریف ٹی ای فریم ورک میں، شامل اور شامل متن کو بالترتیب متن (ٹی) اور مفروضہ (ایچ) کہا جاتا ہے۔ ٹیکسٹول اینٹیلمنٹ خالص منطقی اینٹیلمنٹ کی طرح نہیں ہے-اس کی ایک زیادہ آرام دہ تعریف ہے: "t میں h شامل ہے" (t δh) اگر، عام طور پر، ایک انسانی ریڈنگ t یہ نتیجہ اخذ کرے کہ h زیادہ تر ممکنہ طور پر درست ہے۔ (متبادل طور پر: ٹی این ڈی ایچ اگر اور صرف اس صورت میں جب، عام طور پر، ایک انسانی ریڈنگ ٹی کو ٹی کے ذریعے ظاہر کردہ تجویز سے ایچ کے ذریعے ظاہر کردہ تجویز کا اندازہ لگانے میں جائز قرار دیا جائے گا۔) رشتہ دشاتمک ہے کیونکہ یہاں تک کہ اگر "ٹی میں ایچ شامل ہے"، الٹا "ایچ میں ٹی شامل ہے" بہت کم یقینی ہے۔ اس بات کا تعین کرنا کہ آیا یہ رشتہ برقرار ہے یا نہیں، ایک غیر رسمی کام ہے، جو بعض اوقات رسمی الفاظ کے رسمی کاموں کے ساتھ اوورلیپ ہوتا ہے (ایک سخت شرط کو پورا کرنے کا مطلب عام طور پر کم سخت شرائط کا اطمینان ہوتا ہے) ؛ مزید برآں، متن میں شامل ہونے سے جزوی طور پر لفظ شامل ہوتا ہے۔ متن کی مثالوں کو تین مختلف تعلقات کی مثالوں سے واضح کیا جا سکتا ہے: مثبت ٹی ای کی ایک مثال (متن میں مفروضہ شامل ہے) یہ ہے: متن: اگر آپ ضرورت مندوں کی مدد کریں گے تو خدا آپ کو انعام دے گا۔ مفروضہ: غریب آدمی کو پیسے دینے کے اچھے نتائج ہوتے ہیں۔ منفی ٹی ای کی ایک مثال (متن مفروضے سے متصادم ہے) یہ ہے: متن: اگر آپ ضرورت مندوں کی مدد کریں گے تو خدا آپ کو انعام دے گا۔ مفروضہ: غریب آدمی کو پیسے دینے کے کوئی نتائج نہیں ہوتے۔ غیر ٹی ای کی ایک مثال یہ ہے کہ: متن: اگر آپ ضرورت مندوں کی مدد کریں گے تو خدا آپ کو انعام دے گا۔ مفروضہ: ایک غریب آدمی کو پیسے دینے سے آپ ایک بہتر شخص بن جائیں گے۔ قدرتی زبان کی ابہام قدرتی زبان کی ایک خصوصیت یہ ہے کہ کوئی جو کہنا چاہتا ہے اسے بیان کرنے کے بہت سے مختلف طریقے ہیں: ایک متن میں کئی معنی ہو سکتے ہیں اور ایک ہی معنی کا اظہار مختلف متون سے کیا جا سکتا ہے۔ الفاظ کے اظہار کی اس تغیر کو زبان کی ابہام کے دوہرے مسئلے کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ ایک ساتھ مل کر، ان کے نتیجے میں زبان کے تاثرات اور معانی کے درمیان بہت سے نقشہ سازی ہوتی ہے۔ پیرافریسنگ کے کام میں یہ پہچاننا شامل ہے کہ جب دو نصوص کا ایک ہی معنی ہوتا ہے اور ایک ہی یا چھوٹا متن بنانا جو تقریبا ایک ہی معلومات فراہم کرتا ہے۔ متن کی دلچسپی ایک جیسی ہوتی ہے لیکن تعلقات کو یک طرفہ ہونے کے لیے کمزور کر دیتی ہے۔ متن کی دلچسپی کو قائم کرنے کے لیے ریاضیاتی حل اس تعلق کی دشاتمک خاصیت پر مبنی ہو سکتے ہیں، اس میں شامل متن کی کچھ دشاتمک مماثلتوں کے درمیان موازنہ کر کے۔ ٹیکسٹول انٹیلمنٹ قدرتی زبان کی تفہیم کی پیمائش کرتا ہے کیونکہ یہ متن کی بامعنی تشریح کا مطالبہ کرتا ہے، اور اس کی عامیت کی وجہ سے تحقیق کا ایک فعال شعبہ رہتا ہے۔ نقطہ نظر کے بہت سے طریقوں اور اصلاحات پر غور کیا گیا ہے، جیسے لفظ کی سرایت، منطقی ماڈل، گرافیکل ماڈل، اصول کے نظام، سیاق و سباق پر توجہ مرکوز کرنا، اور مشین لرننگ۔ عملی یا بڑے پیمانے کے حل ان پیچیدہ طریقوں سے گریز کرتے ہیں اور اس کے بجائے صرف سطحی نحو یا لفظی تعلقات کا استعمال کرتے ہیں، لیکن اسی کے مطابق کم درست ہوتے ہیں۔ 2005 تک، جدید ترین نظام انسانی کارکردگی سے بہت دور ہیں۔ ایک تحقیق میں پایا گیا کہ انسان وقت کے ڈیٹا سیٹ 95.25 ٪ پر متفق ہیں۔ 2016 کے الگورتھم نے ابھی تک 90 فیصد حاصل نہیں کیا تھا۔ بہت سی قدرتی زبان کی پروسیسنگ ایپلی کیشنز، جیسے سوال کا جواب دینا، معلومات نکالنا، خلاصہ، کثیر دستاویز خلاصہ، اور مشین ترجمہ کے نظام کی تشخیص، کو یہ تسلیم کرنے کی ضرورت ہے کہ متن کی مختلف شکلوں سے کسی خاص ہدف کے معنی کا اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ عام طور پر اینٹیلمنٹ کو بڑے نظام کے حصے کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، مثال کے طور پر پیشن گوئی کے نظام میں معمولی یا واضح پیش گوئیوں کو فلٹر کرنے کے لیے۔ ٹیکسٹول انٹیلمنٹ کا استعمال مخالف اسٹائلمیٹری میں بھی ہوتا ہے، جس کا مقصد مواصلات کے مجموعی معنی کو تبدیل کیے بغیر ٹیکسٹول سٹائل کو ہٹانا ہے۔ ڈیٹا سیٹس کچھ دستیاب انگریزی این ایل آئی ڈیٹا سیٹس میں شامل ہیں: ایس این ایل آئی ملٹی این ایل آئی سائ ٹیل سک میڈ این ایل آئی کیو اے-این ایل آئی اس کے علاوہ، کئی غیر انگریزی ڈیٹا سیٹس ہیں، جو مندرجہ ذیل ہیں: ایکس این ایل آئی فارس ٹیل او سی این ایل آئی سک-این ایل انڈو این ایل آئی بھی دیکھیں اندراج (لسانیات) تخمینہ انجن سیمنٹک استدلال مبہم منطق حوالہ جات کتابچہ بیرونی روابط متن اندراج وسائل پول قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کام منطقی نتیجہ متن کان کنی قدرتی زبان کی پروسیسنگ