هوش مصنوعی فارسی

مقدمه

هوش مصنوعی فارسی به دلیل ساختار خاص زبان فارسی و استفاده از الفبای عربی، چالش‌های منحصربه‌فردی دارد. از جمله این چالش‌ها می‌توان به نوشتار راست‌به‌چپ، حروف متصل، حذف برخی حروف در کلمات و تنوع در تلفظ اشاره کرد.

این راهنما به شما کمک می‌کند تا بهترین روش‌ها را برای توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی که به‌درستی با زبان فارسی کار می‌کنند، بیاموزید.

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
• دانش پایه درباره پردازش زبان طبیعی (NLP)
• نصب کتابخانه‌های مورد نیاز: transformers, torch, hazm

مراحل اجرا

کد نمونه

# نصب کتابخانه‌ها
pip install transformers hazm torch

# پیش‌پردازش متن فارسی
from hazm import Normalizer, word_tokenize
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# نرمال‌سازی متن
normalizer = Normalizer()
text = "سلام دنیا! این یک متن فارسی است."
normalized_text = normalizer.normalize(text)

# توکن‌سازی
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HooshvareLab/bert-base-parsbert-uncased")
tokens = tokenizer(normalized_text, return_tensors="pt")

# استفاده از مدل
model = AutoModel.from_pretrained("HooshvareLab/bert-base-parsbert-uncased")
outputs = model(**tokens)

منابع و پیوندهای مفید