Update preprocessing.md

docs/source/ar/preprocessing.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# معالجة مسبقة
+# المعالجة المسبقة Preprocessing
 
 [[open-in-colab]]
 
@@ -7,7 +7,7 @@
 * للنص، استخدم [مُجزّئ الرموز](./main_classes/tokenizer) لتحويل النص إلى تسلسل من الرموز، وإنشاء تمثيل رقمي للرموز، وتجميعها في موترات(tensors).
 * للكلام والصوت، استخدم [مستخرج الميزات](./main_classes/feature_extractor) لاستخراج ميزات متسلسلة من أشكال موجات الصوت وتحويلها إلى موترات.
 * تستخدم مدخلات الصورة [ImageProcessor](./main_classes/image_processor) لتحويل الصور إلى موترات.
-* تستخدم الإدخالات متعددة الوسائط [معالجًا](./main_classes/processors) لدمج مُجزّئ الرموز ومستخرج الميزات أو معالج الصور.
+* تستخدم مدخلات متعددة الوسائط [معالجًا](./main_classes/processors) لدمج مُجزّئ الرموز ومستخرج الميزات أو معالج الصور.
 
 <Tip>
 
@@ -21,7 +21,7 @@
 pip install datasets
 ```
 
-## معالجة اللغة الطبيعية
+## معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing (NLP
 
 <Youtube id="Yffk5aydLzg"/>
 
@@ -175,6 +175,7 @@ pip install datasets
 ```
 </pt>
 <tf>
+
 ```py
 >>> batch_sentences = [
 ...     "But what about second breakfast?",
@@ -183,8 +184,139 @@ pip install datasets
 ... ]
 >>> encoded_input = tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
 >>> print(encoded_input)
-{'input_ids': <tf.Tensor: shape=(2, 9), dtype=int32
-## رؤية الكمبيوتر
+{'input_ids': <tf.Tensor: shape=(2, 9), dtype=int32, numpy=
+array([[101, 1252, 1184, 1164, 1248, 6462, 136, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
+       [101, 1790, 112, 189, 1341, 1119, 3520, 1164, 1248, 6462, 117, 21902, 1643, 119, 102],
+       [101, 1327, 1164, 5450, 23434, 136, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],
+      dtype=int32)>,
+ 'token_type_ids': <tf.Tensor: shape=(2, 9), dtype=int32, numpy=
+array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>,
+ 'attention_mask': <tf.Tensor: shape=(2, 9), dtype=int32, numpy=
+array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
+       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
+       [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)>}
+```
+</tf>
+</frameworkcontent>
+
+<Tip>
+
+تدعم خطوط الأنابيب المختلفة معامل مُجزِّئ الرموز(tokenizer) بشكل مختلف في طريقة `()__call__` الخاصة بها.
+و خطوط الأنابيب `text-2-text-generation` تدعم فقط `truncation`.
+و خطوط الأنابيب `text-generation` تدعم `max_length` و`truncation` و`padding` و`add_special_tokens`.
+أما في خطوط الأنابيب `fill-mask`، يمكن تمرير معامل مُجزِّئ الرموز (tokenizer) في المتغير `tokenizer_kwargs` (قاموس).
+
+</Tip>
+
+## الصوت Audio
+
+بالنسبة للمهام الصوتية، ستحتاج إلى [مستخرج الميزات](main_classes/feature_extractor) لإعداد مجموعة البيانات الخاصة بك للنماذج. تم تصميم مستخرج الميزات لاستخراج الميزات من بيانات الصوت الخام، وتحويلها إلى موتورات.
+
+قم بتحميل مجموعة بيانات [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) (راجع البرنامج التعليمي لـ 🤗 [Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/load_hub) لمزيد من التفاصيل حول كيفية تحميل مجموعة بيانات) لمعرفة كيفية استخدام مستخرج الميزات مع مجموعات البيانات الصوتية:
+
+```py
+>>> from datasets import load_dataset, Audio
+
+>>> dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train")
+```
+
+الوصول إلى العنصر الأول من عمود `audio` لمعرفة المدخلات. يؤدي استدعاء عمود `audio` إلى تحميل ملف الصوت وإعادة أخذ العينات تلقائيًا:
+
+```py
+>>> dataset[0]["audio"]
+{'array': array([ 0.        ,  0.00024414, -0.00024414, ..., -0.00024414,
+         0.        ,  0.        ], dtype=float32),
+ 'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~JOINT_ACCOUNT/602ba55abb1e6d0fbce92065.wav',
+ 'sampling_rate': 8000}
+```
+
+يعيد هذا ثلاثة عناصر:
+
+* `array` هو إشارة الكلام المحملة - وإعادة أخذ العينات المحتملة - كصفيف 1D.
+* `path` يشير إلى موقع ملف الصوت.
+* `sampling_rate` يشير إلى عدد نقاط البيانات في إشارة الكلام المقاسة في الثانية.
+
+بالنسبة لهذا البرنامج التعليمي، ستستخدم نموذج [Wav2Vec2](https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-base). الق نظرة على بطاقة النموذج، وستتعلم أن Wav2Vec2 مُدرب مسبقًا على صوت الكلام الذي تم أخذ عينات منه بمعدل 16 كيلو هرتز. من المهم أن يتطابق معدل أخذ العينات لبيانات الصوت مع معدل أخذ العينات لمجموعة البيانات المستخدمة لتدريب النموذج مسبقًا. إذا لم يكن معدل أخذ العينات لبياناتك هو نفسه، فيجب إعادة أخذ العينات من بياناتك.
+
+1. استخدم طريقة [`~datasets.Dataset.cast_column`] في 🤗 Datasets لإعادة أخذ العينات بمعدل أخذ العينات 16 كيلو هرتز:
+
+```py
+>>> dataset = dataset.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))
+```
+
+2. استدعاء عمود `audio` مرة أخرى لأخذ عينات من ملف الصوت:
+
+```py
+>>> dataset[0]["audio"]
+{'array': array([ 2.3443763e-05,  2.1729663e-04,  2.2145823e-04, ...,
+         3.8356509e-05, -7.3497440e-06, -2.1754686e-05], dtype=float32),
+ 'path': '/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-US~JOINT_ACCOUNT/602ba55abb1e6d0fbce92065.wav',
+ 'sampling_rate': 16000}
+```
+
+بعد ذلك، قم بتحميل مستخرج الميزات لتطبيع وحشو المدخلات. عند إضافة حشو للبيانات النصية، تتم إضافة "0" للتسلسلات الأقصر. تنطبق نفس الفكرة على بيانات الصوت. يضيف مستخرج الميزات "0" - الذي يتم تفسيره على أنه صمت - إلى "array".
+
+قم بتحميل مستخرج الميزات باستخدام [`AutoFeatureExtractor.from_pretrained`]:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoFeatureExtractor
+
+>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")
+```
+
+مرر صفيف الصوت إلى مستخرج الميزات. كما نوصي بإضافة معامل `sampling_rate` في مستخرج الميزات من أجل تصحيح الأخطاء الصامتة التي قد تحدث بشكل أفضل.
+
+```py
+>>> audio_input = [dataset[0]["audio"]["array"]]
+>>> feature_extractor(audio_input, sampling_rate=16000)
+{'input_values': [array([ 3.8106556e-04,  2.7506407e-03,  2.8015103e-03, ...,
+        5.6335266e-04,  4.6588284e-06, -1.7142107e-04], dtype=float32)]}
+```
+
+تمامًا مثل مُجزِّئ الرموز، يمكنك تطبيق الحشو أو البتر للتعامل مع التسلسلات المتغيرة في دفعة. الق نظرة على طول التسلسل لهاتين العينتين الصوتيتين:
+
+```py
+>>> dataset[0]["audio"]["array"].shape
+(173398,)
+
+>>> dataset[1]["audio"]["array"].shape
+(106496,)
+```
+
+قم بإنشاء دالة لمعالجة مجموعة البيانات بحيث يكون للنماذج الصوتية نفس الأطوال. حدد أقصى طول للعينة ، وسيقوم مستخرج الميزات إما بإضافة حشو أو بتر التسلسلات لمطابقتها:
+
+```py
+>>> def preprocess_function(examples):
+...     audio_arrays = [x["array"] for x in examples["audio"]]
+...     inputs = feature_extractor(
+...         audio_arrays,
+...         sampling_rate=16000,
+...         padding=True,
+...         max_length=100000,
+...         truncation=True,
+...     )
+...     return inputs
+```
+
+قم بتطبيق `preprocess_function` على أول بضع أمثلة في مجموعة البيانات:
+
+```py
+>>> processed_dataset = preprocess_function(dataset[:5])
+```
+
+أطوال العينات الآن متساوية وتطابق الطول الأقصى المحدد. يمكنك الآن تمرير مجموعة البيانات المعالجة إلى النموذج!
+
+```py
+>>> processed_dataset["input_values"][0].shape
+(100000,)
+
+>>> processed_dataset["input_values"][1].shape
+(100000,)
+```
+
+## رؤية الكمبيوتر Computer vision
 
 بالنسبة لمهام رؤية الحاسوبية، ستحتاج إلى معالج صور [image processor](main_classes/image_processor) لإعداد مجموعة البيانات الخاصة بك لتناسب النموذج. تتكون معالجة الصور المسبقة من عدة خطوات لتحويل الصور إلى الشكل الذي يتوقعه النموذج. وتشمل هذه الخطوات، على سبيل المثال لا الحصر، تغيير الحجم والتطبيع وتصحيح قناة الألوان وتحويل الصور إلى موترات(tensors).
 
@@ -386,4 +518,4 @@ pip install datasets
 >>> prepare_dataset(lj_speech[0])
 ```
 
-لقد أضاف المعالج الآن `input_values` و `labels`، وتم أيضًا إعادة أخذ العينات لمعدل أخذ العينات بشكل صحيح إلى 16 كيلو هرتز. يمكنك تمرير مجموعة البيانات المعالجة إلى النموذج الآن!
+لقد أضاف المعالج الآن `input_values` و `labels`، وتم أيضًا إعادة أخذ العينات لمعدل أخذ العينات بشكل صحيح إلى 16 كيلو هرتز. يمكنك تمرير مجموعة البيانات المعالجة إلى النموذج الآن!