تعد الإجابة عن الأسئلة (QA) فرعًا من فروع علوم الكمبيوتر ضمن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واسترجاع المعلومات، وهو مكرس لتطوير أنظمة يمكنها الاستجابة للأسئلة المعبر عنها باللغة الطبيعية بلغة طبيعية. تحدد هذه الأنظمة السياق الكامن وراء الأسئلة، وتستخرج المعلومات ذات الصلة من كميات كبيرة من البيانات وتقدمها مرة أخرى للمستخدم بطريقة موجزة وقابلة للقراءة.
يمكن تصنيف أنظمة الإجابة عن الأسئلة بناءً على كيفية توليد إجابات لأسئلة المستخدم، ونطاق المعرفة التي تمتلكها وأنواع الأسئلة أو الطرائق التي تدعمها.
تعمل الإجابة عن الأسئلة الاستخراجية من خلال تحديد الإجابات واستخراجها مباشرةً من النصوص أو مصادر البيانات المقدمة. تستخدم تقنيات مثل التعرف على الكيانات المسماة والتنبؤ بالنطاق لتحديد أجزاء نصية محددة تجيب عن سؤال محدد.
على سبيل المثال، قد يطلب من نظام الإجابة عن الأسئلة الاستخراجية تحديد عدد سكان الدولة في وثيقة.
في المقابل، تقوم أنظمة الإجابة عن الأسئلة التوليدية بتجميع إجاباتها الخاصة باستخدام المعرفة المكتسبة أثناء التدريب. لا تقتصر هذه الأنظمة على استخراج المعلومات حرفيًا، بل تعمل بدلاً من ذلك على توليد استجابات إبداعية ودقيقة، وغالبًا ما تعتمد على نماذج لغوية كبيرة (LLMs).
من الأمثلة المعروفة على الإجابة عن الأسئلة التوليدية هو GPT-3 أو ChatGPT من OpenAI، والذي يعمل بالذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI).
هناك طريقة أخرى لتصنيف أنظمة الإجابة عن الأسئلة وهي نطاق المعرفة التي تعمل ضمنه. تم تصميم أنظمة الإجابة عن الأسئلة المفتوحة المجال للتعامل مع الأسئلة المتعلقة بأي موضوع تقريبًا.
تعتمد على المعرفة العامة الواسعة وتستخدم أطر العمل مثل التوصيفات (Ontologies) لاسترداد المعلومات وتنظيمها بشكل فعال. تُعد هذه الأنظمة مثالية للتطبيقات التي تتطلب تنوعًا واسعًا، مثل المساعد الافتراضي أو محركات البحث.
ومع ذلك، تتخصص أنظمة الإجابة عن الأسئلة ذات المجال المغلق في مجالات محددة، مثل الطب أو القانون أو الهندسة. تستخدم المعرفة الخاصة بالمجال لتقديم إجابات مفصلة ودقيقة مصممة خصيصًا لمجالها.
على سبيل المثال، قد يساعد نظام الإجابة عن الأسئلة الطبي ذو المجال المغلق الأطباء من خلال الإجابة على الأسئلة التشخيصية بناءً على البيانات السريرية.
يمكن أيضا تصنيف أنظمة الإجابة عن الأسئلة على أنها كتاب مغلق أو كتاب مفتوح، اعتمادًا على كيفية وصولها إلى المعلومات واستخدامها. تعتمد أنظمة الكتب المغلقة كليًا على المعرفة التي يتم حفظها أثناء تدريبها ولا تشير إلى مصادر خارجية.
على سبيل المثال، يمكن لـ GPT-3 تقديم إجابات دون الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي. ومع ذلك، يمكن لأنظمة الكتاب المفتوح الوصول إلى قواعد المعرفة الخارجية أو مصادر البيانات أثناء العمليات، مما يسمح لها بتقديم إجابات محدثة وذات صلة بالسياق. أنظمة الإجابة عن الأسئلة المدمجة في محرك البحث هي مثال شائع لأنظمة الإجابة عن الأسئلة بطريقة الكتاب المفتوح.
تم تصميم أنظمة الإجابة عن الأسئلة المتخصصة لأنواع محددة من المدخلات أو التفاعل. يمكن لأنظمة الإجابة عن الأسئلة الحوارية الحفاظ على السياق عبر منعطفات متعددة من المحادثة، مما يتيح تبادلات متماسكة وطبيعية. وهذا يجعلها مناسبة لروبوتات المحادثة و المساعدين الافتراضيين، حيث تكون الاستمرارية والسياق ضروريين.
على النقيض من ذلك، تركز أنظمة الإجابة عن الأسئلة الرياضية على الإجابة على الأسئلة التي تتطلب تفكيرًا وحسابات رياضية. يجب أن تفهم هذه الأنظمة الرموز الرياضية وتقوم بالعمليات الحسابية لتقديم إجابات، مثل حل المعادلات أو تطبيق الصيغ.
تم تصميم أنظمة الإجابة عن الأسئلة المرئية للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالصور، وذلك من خلال الجمع بين تقنيات معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. على سبيل المثال، بالنظر إلى صورة سيارة، يمكن لنظام الإجابة عن الأسئلة المرئي تحليل الصورة والإجابة على سؤال مثل "ما لون السيارة؟". لنظام الإجابة عن الأسئلة المرئي تطبيقات في مجالات تشمل أدوات إمكانية الوصول، والتعليقات التوضيحية للصور ومحركات البحث متعددة الوسائط.
توفر مجموعة البيانات المعلومات الأولية اللازمة للتدريب وتقييم الأداء وقياس التقدم المحرز في هذا المجال. تتكون مجموعات بيانات الإجابة عن الأسئلة عادةً من أسئلة مقترنة بإجاباتها المقابلة، وغالبًا ما تكون مستمدة من سياقات محددة مثل المستندات أو قواعد المعرفة أو مجموعات البيانات المنظمة.
تستخدم نماذج الإجابة عن الأسئلة بيانات تدريب عالية الجودة لربط الأسئلة بالإجابات المناسبة وتحديد الأنماط داخل مجموعة البيانات. تمكّن هذه العملية النماذج من التعميم من الأمثلة التي رأوها على أسئلة جديدة غير مرئية.
تعمل مجموعة البيانات أيضًا كمعيار يسمح للباحثين والممارسين بمقارنة القدرات المختلفة لنماذج الإجابة عن الأسئلة. غالبًا ما تُستخدم نماذج خط الأساس كنقاط مرجعية لقياس فعالية الأنظمة الجديدة أو المتقدمة مقابل معايير الأداء المحددة.
تم تصميم مجموعات بيانات مختلفة لاختبار جوانب مختلفة من أنظمة الإجابة عن الأسئلة. على سبيل المثال، تقوم بعض مجموعات البيانات بتقييم قدرة النظام على الإجابة عن الأسئلة المستمدة من مجموعة واسعة من المصادر، بينما تركز مجموعات أخرى على فهم الأسئلة المعقدة أو الغامضة.
تختبر بعض مجموعات البيانات الاستدلال متعدد النقاط، حيث يجب على النظام دمج المعلومات من مستندات أو أقسام متعددة للوصول إلى إجابة. حتى أن بعض مجموعات البيانات تتضمن أسئلة غير قابلة للإجابة، مما يشكل تحديًا للنماذج في إيجاد إجابة في حال عدم وجود إجابة بين المصادر.
أدى توفر مجموعات البيانات المتنوعة والمبنية بعناية إلى تطوير مجال الإجابة عن الأسئلة بشكل كبير. من خلال تقديم أنظمة مع تحديات معقدة ومتنوعة بشكل متزايد، شجعت مجموعات البيانات هذه على تطوير نماذج أكثر تطورًا وقوة قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من سيناريوهات العالم الحقيقي.
توفر مقاييس التقييم طريقة موحدة لقياس الأداء، مما يمكّن المطورين من تحديد مجالات تحسين وصقل نماذجهم. من خلال تقديم رؤى موضوعية وقابلة للقياس الكمي، تتجاوز هذه المقاييس التقييمات الذاتية وتساعد في توضيح مدى فعالية نظام الإجابة عن الأسئلة في الإجابة عن الأسئلة.
تلعب المقاييس دورًا حاسمًا في تحديد نقاط القوة والضعف في نظام الإجابة عن الأسئلة وتوجيه المطورين في تركيز جهودهم على تحسين جوانب محددة من أنظمتهم.
باستخدام معايير متسقة، مثل مجموعة بيانات ستانفورد للإجابة على الأسئلة (SQuAD)، يمكن للباحثين تقييم مدى توافق نماذجهم مع المعايير الأخرى في هذا المجال. لا تعزز هذه المعايير العدالة في المقارنات فحسب، بل تتعقب أيضًا التقدم المحرز وتسلط الضوء على التقنيات الأكثر فعالية لتطوير التقنية.
تساعد مقاييس التقييم على منع فرط التخصيص، وهو تحدٍ شائع في التعلم الآلي. ومن خلال اختبار النماذج على مجموعات بيانات منفصلة، يمكن للمطورين التحقق من أن أنظمتهم تعمم جيدًا على البيانات الجديدة غير المرئية بدلاً من حفظ مجموعة التدريب.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمقاييس تسليط الضوء على قيود الأنظمة الحالية. على سبيل المثال، يمكن أن يشير ضعف أداء النموذج إلى المجالات التي تتطلب مزيدًا من البحث. يشجع هذا السعي المستمر للحصول على نتائج أفضل على تطوير نماذج إجابة عن الأسئلة أكثر تقدمًا قادرة على التعامل مع المهام ومجموعات البيانات المتزايدة التعقيد.
وتشكل الموثوقية محورًا آخر بالغ الأهمية لمقاييس التقييم. إنها توفر وسيلة للتحقق من دقة إجابات نظام الإجابة عن الأسئلة وتقليل الأخطاء. كما توجه المقاييس أيضًا التطوير التكراري للنماذج من خلال تقديم الملاحظات حول مدى جودة أداء النظام ومساعدة المطورين على الضبط الدقيق للعناصر للحصول على النتائج.
تخدم المقاييس المختلفة احتياجات مختلفة داخل أنظمة الإجابة عن الأسئلة. على سبيل المثال، تركز بعض المقاييس على التطابق التام بين الإجابات، بينما تقوم مقاييس أخرى بتقييم درجة التداخل بين الإجابات المتوقعة والفعلية.
تساعد هذه الفروق في ضمان تصميم عملية التقييم وفقًا لمتطلبات محددة لمهام ونماذج الإجابة عن الأسئلة المختلفة.
ومع ذلك، قد لا تلتقط المقاييس الحالية بشكل كامل تعقيدات فهم الأسئلة والإجابة عليها بشكل فعال.
وعلى الرغم من هذه التحديات، تظل مقاييس التقييم ضرورية لتقييم فعالية أنظمة الإجابة عن الأسئلة. فهي تساعد المطورين على تحديد مدى جودة إجابة النظام عن الأسئلة وتحديد مجالات التحسين. نظرًا لأن نماذج الإجابة عن الأسئلة يتم تدريبها على البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الإنسان، فإن أي عدم دقة أو تحيزات في البيانات يمكن أن تؤدي إلى إجابات متحيزة، حتى لو حقق النموذج درجات عالية في مقاييس التقييم.
مصدر قلق آخر هو إمكانية أن تقوم النماذج "بالغش" من خلال استغلال التحيزات الإحصائية في مجموعة البيانات. على سبيل المثال، قد يتعلم نموذج ربط كلمات مفتاحية معينة في سؤال بنطاق إجابة محدد دون فهم الاستعلام بشكل حقيقي.
ولمعالجة هذه المشكلة، تتضمن بعض مجموعات البيانات أسئلة مكتوبة دون السماح بالوصول إلى النص المصدر المقابل أثناء إنشائها. يقلل هذا النهج من احتمالية اعتماد النماذج على الأنماط السطحية بدلًا من الفهم الهادف.
تواجه أنظمة الإجابة عن الأسئلة العديد من التحديات التشغيلية التي تؤثر على فعاليتها. تتمثل إحدى العقبات الرئيسية في فهم المعنى والنية وراء السؤال. لا يقتصر ذلك على تفسير الكلمات فحسب، بل يشمل أيضا تمييز الغرض من السؤال، حتى عندما تتم صياغته بشكل غامض أو غير واضح.
يجب أن تتعامل أنظمة الإجابة عن الأسئلة مع الهياكل اللغوية المعقدة، والتمييز بين الكلمات أو العبارات المتشابهة والتعرف على الاختلافات الدقيقة في المعنى.
قد تُصاغ الأسئلة بطرق مختلفة، أو تُقدَّم كاستفسارات متعددة الجمل، أو قد تفتقر إلى الوضوح الصريح، مما يتطلب قدرات متقدمة لفهم اللغة الطبيعية.
يكمن التحدي المهم الآخر في استرداد المعلومات ذات الصلة بكفاءة من كميات هائلة من البيانات. يجب أن تستخدم أنظمة الإجابة عن الأسئلة تقنيات متطورة لاسترجاع المعلومات، مثل التحليل الدلالي واستخراج المعلومات، لتحديد المصادر ذات الصلة وتحديد إجابات محددة.
إن الحجم الهائل للبيانات التي تعالجها هذه الأنظمة، والتي غالبًا ما تغطي مجموعات بيانات ضخمة، يزيد من تعقيد إدارة هذه الأنظمة.
تحتاج أنظمة الإجابة عن الأسئلة أيضاً إلى آليات قوية لتمثيل المعرفة وتنظيمها. تمكّن تقنيات مثل التوصيفات (ontologies) والشبكات الدلالية النماذج من تصنيف المفاهيم والربط بينها، مما يحسّن قدرتها على فهم كيفية ارتباط الكلمات والأفكار داخل جملة أو عبر مجموعة بيانات.
على سبيل المثال، تعمل عملية ترميز الكلمات على تقسيم النص إلى وحدات أصغر قابلة للتحليل، مما يساعد الأنظمة على فهم العلاقات بين الكلمات وسياقاتها بشكل أفضل.
يضيف الاستدلال السياقي طبقة أخرى من التعقيد. بالإضافة إلى فهم السؤال نفسه، يجب أن تأخذ أنظمة الإجابة عن الأسئلة في الاعتبار السياق الأوسع، وتوليف المعلومات من مصادر أو مستندات متعددة لتقديم إجابات مناسبة.
يتطلب ذلك نماذج لتقييم العلاقات بين نقاط البيانات واستخلاص استنتاجات ذات مغزى بناءً على ترابطها.
وأخيرًا، يعد التحقق من دقة الإجابات أمرًا ضروريًا لأنظمة الإجابة عن الأسئلة. يجب عليها إجراء تقييم نقدي لموثوقية مصادرها ومراعاة التحيزات المحتملة في البيانات.
ينطوي ذلك على الإحالة المرجعية للمعلومات، وتحديد التناقضات والمساعدة في ضمان أن تكون الاستجابات مدعومة بأدلة موثوقة.
تتنوع تطبيقات أنظمة الإجابة عن الأسئلة، وتشمل الصناعات وحالات الاستخدام، مع التركيز على أتمتة استرجاع المعلومات وتقديم استجابات سريعة ودقيقة على استعلامات اللغة الطبيعية.
أحد التطبيقات البارزة هو خدمة العملاء، حيث تعمل أنظمة الإجابة عن الأسئلة على تبسيط العمليات من خلال أتمتة الاستجابات على الأسئلة المتداولة باستخدام قاعدة المعرفة. وهذا يعزز الكفاءة ويحسن رضا العملاء من خلال توفير إجابات فورية ومتسقة.
وبالمثل، في مجال الدعم الفني، توفر أنظمة الإجابة عن الأسئلة لكل من الموظفين والعملاء إمكانية الوصول الفوري إلى المعلومات ذات الصلة، مما يقلل من أوقات الانتظار ويزيد من الإنتاجية. يستفيد المساعدون الافتراضيون أيضًا من قدرات أنظمة الإجابة عن الأسئلة، مما يمكّنهم من فهم استفسارات المستخدمين والرد عليها بشكل أكثر فعالية من خلال اللغة الطبيعية.
في مجال البحث والتعليم، تقوم أنظمة الإجابة عن الأسئلة بإنشاء التقارير والمساعدة في البحث ودعم جهود التحقق من الحقائق. تساعد هذه الأنظمة الطلاب من خلال تقديم إجابات عند الطلب للأسئلة التعليمية وتقديم الدعم في الوقت الفعلي.
تُستخدم أيضًا في التقييمات الأكاديمية، مثل تصحيح الواجبات أو تقييم الإجابات في الامتحانات الجامعية، من خلال تفسير النصوص وتقديم استجابات بناءً على المعلومات المحددة.
في وظائف محرك البحث، تعمل أنظمة الإجابة عن الأسئلة على تحسين تجربة المستخدم من خلال توفير إجابات فورية ذات صلة مباشرة باستفسارات المستخدم. فبدلاً من مجرد تقديم قائمة بصفحات الويب ذات الصلة، تستخدم أنظمة البحث الحديثة تقنية الإجابة عن الأسئلة لاستخراج معلومات محددة من المستندات، مما يوفر للمستخدمين إجابات موجزة وقابلة للتنفيذ.
كما يتم تطبيق أنظمة الإجابة عن الأسئلة بشكل متزايد على المهام التنظيمية الداخلية. فهي تسهل المعالجة الفعالة للمعلومات داخل مستودعات كبيرة من السجلات الطبية والوثائق المصرفية وسجلات السفر.
من خلال تمكين عمليات البحث السريع والدقيق من خلال البيانات المنظمة وبيانات غير منظمة، توفر هذه الأنظمة الوقت وتحسّن عملية اتخاذ القرار في البيئات المهنية.
يتطلب تنفيذ نظام الإجابة عن الأسئلة الفعال تخطيطًا وتنفيذًا دقيقًا عبر مراحل متعددة، بدءًا من جمع البيانات ومعالجتها المسبقة. يتضمن ذلك جمع مجموعة كبيرة ومتنوعة من البيانات النصية من مصادر مثل المقالات الإخبارية والكتب وقواعد البيانات.
يجب تنظيف البيانات لإزالة المحتوى غير ذي الصلة، وتوحيدها من خلال الاستنباط أو التحليل، وتقسيمها إلى كلمات أو عبارات فردية. في بعض الأحيان، يقوم المعلقون البشريون بإنشاء أزواج من الأسئلة والأجوبة أو ترجمة مجموعات البيانات الموجودة إلى لغات أخرى.
وعادةً ما تؤدي مجموعات البيانات عالية الجودة التي يتم إنشاؤها بواسطة البشر إلى أداء أفضل من تلك التي تتم ترجمتها آليًا، مما يؤكد أهمية جودة مجموعة البيانات.
يعد استرداد المعلومات عنصرًا حساسًا آخر لنظام الإجابة عن الأسئلة. يتم تطوير خوارزميات لاستخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعة النصوص استجابة لأسئلة المستخدم.
تساعد تقنيات مثل البحث باستخدام الكلمات الأساسية وتصنيف النصوص والتعرف على الكيانات المسماة على تضييق نطاق المستندات ذات الصلة. ولتحسين الكفاءة، يمكن لنماذج ترتيب المقاطع أن تعطي الأولوية للمستندات التي من المحتمل أن تحتوي على الإجابة قبل تطبيق نموذج الإجابة عن الأسئلة الأكثر كثافة من الناحية الحاسوبية.
البنية الشائعة هي مسار المسترجع-القارئ، حيث يحدد المسترجع مجموعة فرعية من المستندات ذات الصلة، ويقوم القارئ باستخراج أو توليد الإجابة المحددة. يُعد استرجاع المقاطع الكثيفة، الذي يستخدم التعلم العميق للاسترجاع، نهجًا واعدًا يحسّن كلاً من السرعة والدقة.
هناك اعتبار آخر في تصميم نظام الإجابة عن الأسئلة وهو حجم نافذة السياق، والتي تحدد مقدار المعلومات التي يمكن للنموذج معالجتها مرة واحدة. على سبيل المثال، يمكن للنماذج مثل IBM® Granite™-3، التي تحتوي على نافذة سياقية تشمل 128000 رمز مميز، التعامل بكفاءة مع المستندات الكبيرة.
عند معالجة مجموعات بيانات واسعة النطاق، تلعب مسارات المسترجع والقارئ دورًا حاسمًا، مما يسمح للأنظمة بتصفية المستندات غير ذات الصلة قبل استخراج الإجابات، وبالتالي الحفاظ على كل من الكفاءة والدقة.
تركز الأبحاث والاتجاهات الحالية في أنظمة الإجابة على الأسئلة على تعزيز قدرتها على التعامل مع المهام المعقدة والمتنوعة مع تحسين الكفاءة والمتانة. أحد المجالات الرئيسية للتطوير هو الإجابة عن الأسئلة ذات المجال المفتوح، حيث تقوم الأنظمة بمعالجة الأسئلة حول أي موضوع تقريبًا باستخدام توصيفات (ontologies) عامة ومعرفة عالمية.
يعد نظام الإجابة عن الأسئلة متعدد اللغات اتجاهًا مهمًا آخر، حيث تُظهر نماذج مثل XLM-Roberta القدرة على التعامل مع لغات متعددة في وقت واحد مع الحفاظ على الأداء على قدم المساواة مع الأنظمة أحادية اللغة.
يعد تطوير أنظمة الإجابة عن الأسئلة متعددة اللغات أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات العالمية، مما يتيح إمكانية الوصول إليها عبر لغات ومجتمعات متنوعة.
وبالمثل، فإن ظهور أنظمة الإجابة عن الأسئلة متعددة الوسائط يمثل تحولًا جذريًا، مما يسمح للأنظمة بمعالجة ودمج المعلومات من النصوص والصور والصوت.
تعتبر هذه القدرات ذات قيمة خاصة لمهام الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بمحتوى الصور أو مقاطع الفيديو، مما يتيح فهماً أكثر شمولاً وقدرة على تقديم إجابات أكثر ثراءً وتعقيداً.
وتُبذل الجهود أيضًا لتحسين بنى النماذج لتحسين الأداء والكفاءة. عززت النماذج القائمة على المحولات مثل BERT، والتي تعتمد على التدريب المسبق المكثف لالتقاط فهم اللغة الدقيق—الذي يمكن الوصول إليه على نطاق واسع من خلال منصات مثل Hugging Face—أنظمة الإجابة عن الأسئلة من خلال تعزيز الدقة بشكل كبير، مما يجعلها قابلة للتطبيق في العالم الحقيقي.
يستكشف البحث الحالي طرقًا لتقليل المتطلبات الحاسوبية لهذه النماذج من خلال تقنيات مثل تقطير النماذج، التي تعمل على تدريب شبكات أصغر وأكثر كفاءة لتكرار أداء النماذج الأكبر.
بالإضافة إلى ذلك، يتم تصميم مجموعات البيانات جديدة لتحدي أنظمة الإجابة عن الأسئلة بشكل أكبر من خلال تقديم مهام تتطلب التفكير متعدد الخطوات، والتعامل مع الأسئلة الغامضة أو التي لا يمكن الإجابة عنها ومعالجة الاستفسارات الأكثر تعقيدًا.
وتشكل التحسينات في أساليب الاسترجاع مجال تركيز آخر. غالبًا ما تستخدم أنظمة الإجابة عن الأسئلة الحديثة نهجًا من مرحلتين، يتألف من مسترجع لتحديد المستندات الأكثر صلة وقارئ، عادةً ما يتم إنشاؤه باستخدام بنية قائمة على التشفير، لاستخراج الإجابة من هذه المستندات.
أثبتت الابتكارات، بما في ذلك استرجاع المقاطع الكثيفة، التي تستخدم التعلم العميق في عملية الاسترجاع، فعاليتها في تعزيز السرعة والدقة على حد سواء. وهذا مهم بشكل خاص لتوسيع نطاق أنظمة الإجابة عن الأسئلة للعمل بكفاءة عبر مجموعات البيانات الضخمة.
أصبح التفاعل أيضًا ميزة مركزية لأنظمة الإجابة عن الأسئلة من الجيل التالي. يقوم الباحثون بتطوير نماذج للإجابة على الأسئلة يمكنها المشاركة في التوضيحات، وصقل فهمهم للاستفسارات الغامضة، وإعادة استخدام الإجابات السابقة وتقديم الردود بتنسيقات أكثر تفصيلًا وبديهية.