# توضیح‌ داده

## ویژگی ها

### شفافیت در ارجاع

ریشه یابی داده‌های تاثیر برای توجیح هر کدام از داده‌ها.

### ارزش‌گذاری داده

ایجاد امکان ارزش‌گذاری دادگان به واسطه‌ی معیار‌های مشخص و کنترل جریان داده با در نظر گرفتن ارزش‌ها.

### بازده و کارایی بالا

جستجوی معنادار در داده و تناسب سنجی بهینه بین داده‌گان.

## گام‌نمای پروژه

##### کشف روابط در پایگاه داده به وسیله‌ی مدل

پیدا کردن روابط در پایگاه داده؛ مثلاَ استفاده از مدل زبانی برای کشف رابطه‌ی استناد بین داده‌ها.

وضعیت پیشرفت
۲۰٪

- نمونه‌ی اولیه کشف تاثیر با داده‌های MNIST.
- نمونه‌ی اولیه کشف روابط با داده‌های MNIST.

- توضیح‌پذیری مدل زبانی برای کشف تاثیر اطلاعات دادگان بر یکدیگر
- جستجوی گراف متون بر اساس روابط تاثیر

آدرس گیت هاب

##### خلاصه سازی شرطی در پایگاه داده

آیا میتوان به صورت سلسله وار از مدل‌های مولد استفاده کرد و در هر مرحله با ترکیب خروجی با داده‌های دیگر خلاصه سازی نمود؟‍

وضعیت پیشرفت
۳۰٪

- مدل زبانی بر پایه RAG
- ترکیب داده‌های یک مرحله‌ای

- ترکیب داده‌های چند مرحله‌ای

##### تخمین ارزش‌گذاری متن برا اساس معیار

سنجش میزان هماهنگی و شباهت متون با متن‌های معیار که از جانب متخصص آگاه تعیین شده‌اند.

وضعیت پیشرفت
۵۰٪

- مهندسی پرامپت برای تخمین ارزش
- مدل‌های دسته بندی ارزشی

- مدل‌های بالفعل ارزش سنجی
- مدل‌های منعطف با ارزش‌های جدید

آدرس گیت هاب

## دورنمای پروژه

دادگان کنونی در فضای دیجیتال بسیار منقطع (fragmented) از یکدیگر هستند و ریشه‌یابی روند تولید دانش و اطلاع بسیار پیچیده، اگر نه غیر ممکن، شده. ما به دنبال رهیافتهای محاسباتی برای بر گرداندن شناخت تاریخی از دادگان هستیم که به کاربر اجازه بدهد داده‌ها را بر اساس روند مورد علاقه چینش کند.

## ایا میخواهید در توسعه این پروژه مشارکت کنید؟

منتظریم

ارتباط با ما