"Global embedding" هو عبارة عن اسم.
/ˈɡloʊ.bəl ɪmˈbɛd.ɪŋ/
"global embedding" يمكن ترجمته إلى "التضمين العالمي".
"Global embedding" هو مصطلح يُستخدم عادةً في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ويشير إلى تمثيل البيانات في شكل يتضمن معلومات من مجموعة بيانات أكبر أو سياق أوسع. يُستخدم هذا النوع من التضمين لتسهيل فهم العلاقات بين العناصر المختلفة أو لتقليل الأبعاد في البيانات. وعادة ما يظهر هذا المصطلح أكثر في السياقات الفنية والمكتوبة، خاصة في الأبحاث والأوراق العلمية.
تستخدم النموذج التضمين العالمي لالتقاط سياق الكلمات بشكل أكثر فعالية.
Global embedding techniques have significantly improved the performance of natural language processing tasks.
"Global embedding" قد لا يكون جزءًا من تعبيرات اصطلاحية شائعة ولكن يمكن استخدامه في سياقات محددة:
في مجال التعلم العميق، يمكن أن يجسر التضمين العالمي الفجوات بين أنواع البيانات المختلفة.
The effectiveness of global embedding often depends on the diversity and amount of training data available.
تعتمد فعالية التضمين العالمي في كثير من الأحيان على تنوع وكمية بيانات التدريب المتاحة.
Researchers are now focusing on how global embedding can enhance the accuracy of predictive models.
"Global" جاءت من اللاتينية "globus" التي تعني "كرة" أو "كوكب"، بينما "embedding" تأتي من كلمة "embed" والتي تعني "تضمين" أو "إدماج".
بهذا الشكل، تكون لديك رؤى شاملة عن "global embedding" واستخداماتها في اللغة الإنجليزية.