یک متن استنادی را می توان به عنوان مجموعه ای از مولفه ها مانند نام نویسندگان، عنوان، محل نشر، سال نشر، شماره صفحات و ... در نظر گرفت. در حالیکه تجزیه متون استنادی موجود در انتهای یک مدرک علمی توسط کاربر انسانی به راحتی انجام پذیر است، تنوع موجود در شیوه های استناددهی در کنار اشتباهات رخ داده توسط نویسندگان در نگارش این متون، خودکارسازی انجام این عملیات را دشوار نموده است. روش های زیادی برای خودکارسازی تجزیه متون استنادی ارائه شده اما، این روش ها وابسته به زبان بوده و امکان استفاده از یک روش ارائه شده برای یک زبان در زبانی دیگر منجر به نتایجی اشتباه می شود. تحقیقات صورت گرفته بیان گر این است که تاکنون هیچ روشی برای خودکارسازی تجزیه متون استنادی در زبان فارسی ارائه نشده است. با توجه به این مهم و نقش گسترده این مسئله در ساخت خودکار شبکه های استنادی مدارک علمی و فرایندهای بازیابی اطلاعات، در این مقاله به این مسئله پرداخته شده و با استفاده از روش یادگیری ماشین بردار پشتیبان به عنوان یک دسته بند چند دسته ای، یک روش هوشمند برای مسئله تجزیه متون استنادی در زبان فارسی ارائه شده است. با توجه به اهمیت انتخاب ویژگی های مناسب برای استفاده در دسته بند ماشین بردار پشتیبان، در این پژوهش این مهم با توجه به ویژگی های استفاده شده در زبان انگلیسی و ویژگی های زبان فارسی و ارجاع دهی در این زبان انجام شده است. نتایج پیاده سازی و آزمایش روش پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده ای ایجاد شده در این پژوهش نشانگر مقدار ۰.۹۵ برای پارامترهای دقت، فراخوانی و اف-۱ است.
