نماذج اللغة القائمة على الأحرف هي نماذج إحصائية تستخدم بشكل أساسي في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي. تعتمد هذه النماذج على افتراض أن الأحرف هي العناصر الذرية للكلمات، وبالتالي يمكن استخدامها للتنبؤ بدقة باحتمال ظهور كلمة معينة في اللغة.
يتم تدريب نماذج اللغة القائمة على الأحرف على مجموعة نصية (مجموعة من المستندات النصية) لتعلم اللغات المختلفة وميزاتها الفريدة، مثل وجود بعض المصنوعات اليدوية أو الكلمات. أثناء التدريب، يتم ضبط نماذج اللغة القائمة على الأحرف لتحديد أي مجموعة من الأحرف وميزات اللغة الأخرى هي أفضل مجموعة من أجل توليد التنبؤات الأكثر دقة.
تتمثل الفائدة الأساسية لنماذج اللغة المبنية على الأحرف في أنها تسمح للمطورين بتصميم خوارزميات أكثر تعقيدًا يمكنها تحديد الكلمات أو العبارات في اللغة، مما يسهل إنشاء تطبيقات يمكنها فهم مدخلات اللغة الطبيعية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام هذه النماذج لبناء التطبيقات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي لمهام مثل تصنيف النص وأنظمة التوصية القائمة على المحتوى.
ومع ذلك، فإن نماذج اللغة المبنية على الحروف محدودة باعتمادها على مجموعة النصوص، والتي قد يكون من الصعب الحصول عليها ويمكن أن تحد من دقة النموذج. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تتأثر دقة نماذج اللغة المبنية على الأحرف بحجم وجودة بيانات التدريب.
على الرغم من هذه القيود، تظل نماذج اللغة القائمة على الأحرف خيارًا شائعًا بين المطورين للتطبيقات التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. ويرجع ذلك إلى قدرتها على اكتشاف الأنماط المخفية بدقة في البيانات النصية والتي قد يصعب على نماذج التعلم الآلي التقليدية تحديدها.
