natural language

💡 In logic class, we practiced truth tables for every connective, then debated how natural language markers map imperfectly onto formal operators.

در کلاس منطق، ما جداول درستی را برای هر رابط تمرین کردیم، سپس در مورد اینکه چگونه نشانگرهای زبان طبیعی به طور ناقص به عملگرهای رسمی نگاشت می‌شوند، بحث کردیم.

💡 The interface accepted natural language queries, translating “weather tomorrow near campus” into clean API calls.

این رابط کاربری، پرسش‌های زبان طبیعی را می‌پذیرفت و عبارت «آب و هوای فردا در نزدیکی دانشگاه» را به فراخوانی‌های API ساده تبدیل می‌کرد.

💡 Building chatbots in natural language requires clarity about intent, ambiguity, and humor that machines conveniently misunderstand.

ساخت چت‌بات‌ها به زبان طبیعی نیازمند شفافیت در مورد نیت، ابهام و طنزی است که ماشین‌ها به راحتی آن را اشتباه می‌فهمند.

💡 The potential for damagingly inaccurate outputs is heightened by AI bots’ natural language capabilities, with which they offer even absurdly inaccurate answers with convincingly cocksure elan.

پتانسیل خروجی‌های به شدت نادرست با قابلیت‌های زبان طبیعی ربات‌های هوش مصنوعی افزایش می‌یابد، که با آنها حتی پاسخ‌های به شدت نادرست را با اعتماد به نفسی متقاعدکننده ارائه می‌دهند.

💡 Researchers mapped logical forms under natural language, aligning messy sentences with precise semantics.

محققان اشکال منطقی را در زیر زبان طبیعی ترسیم کردند و جملات درهم و برهم را با معانی دقیق همسو کردند.