الاسترجاعالأساسيات تحديث 2026

التضمين (Embedding)

التعريف

قائمة من الأرقام تمثّل معنى جزء من النص، بحيث تقع العناصر المتشابهة دلاليًا قريبةً بعضها من بعض في فضاء المتّجهات.

يحوّل التضمين الكلمات أو الجمل أو المستندات إلى فضاء متّجهات متّصل تعكس فيه المسافة المعنى. وقد بيّن Mikolov وزملاؤه (2013) أن هذه المتّجهات، المُتعلَّمة من النص الخام، تلتقط علاقات غنية على نحو مدهش؛ واستخرجها Pennington وزملاؤه (2014) من إحصاءات التواجد المشترك الشاملة للكلمات في أسلوب GloVe.

تبني النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة تضمينات سياقية — فالكلمة نفسها تحصل على متّجهات مختلفة بحسب ما يحيط بها. والتضمينات هي الجسر بين اللغة البشرية والعمليات العددية التي يُجريها النموذج.

لماذا يهم ذلك

تُشغّل التضمينات البحث الدلالي والتوليد المعزّز بالاسترجاع والتجميع العنقودي. وبها تعثر قاعدة المعرفة على المقطع الذي يجيب فعلًا عن السؤال، حتى حين لا تتطابق أي كلمات مفتاحية.

المراجع

مصادر أولية ومحكّمة وأرشيفية لهذا التعريف.

Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Workshop track, International Conference on Learning Representations (ICLR 2013).
GloVe: Global Vectors for Word Representation
Pennington, J., Socher, R., & Manning, C. D. (2014). Proceedings of EMNLP 2014, pp. 1532–1543.

مداخل القواميس والموسوعات

استشهد بهذا المدخل

MultipleChat. «التضمين». مسرد MultipleChat للذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة، 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/embedding

مصطلحات ذات صلة

شاهد ذلك عمليًا

شغّل المطالبة نفسها على ChatGPT وClaude وGemini وGrok وPerplexity جنبًا إلى جنب — مع استخدام ملفاتك سياقًا وإجابات يمكنك مقارنتها والتحقق منها.

جرّب MultipleChat مجانًا

تابع التعلّم

اطّلع على الخطط المدفوعة