سهیلا کرباسی

هدف: ارائه الگوی خلاصه سازی استاندارد متون فارسی با رویکرد تبدیل مسئله خلاصه سازی به مسئله بهینه سازی توسط الگوریتم های فرااکتشافی سازگار. روش شناسی: در این پژوهش از اسناد استاندارد پیکره چندسندی «پاسخ» که شامل 50 موضوع مختلف از انواع گونه های خبری از خبرگزاری های پرببینده ایران، برای ارزیابی استفاده شده است. هر موضوع حاوی 20 سند و همچنین 5 خلاصه چکیده ای و 5 خلاصه استخراجی است. ابتدا عملیات پیش پردازش روی متون ورودی انجام و خلاصه های اولیه تولید شدند. این کار به کمک معیار TF-ISF، معیارهای خوانایی و انسجام جملات، ویژگی شباهت با عنوان، ویژگی موقعیت جمله در متن، و ویژگی طول جمله انجام شد. با توجه به هر یک از این معیارها، وزنی به هر یک از جملات خلاصه اختصاص داده و ماتریس شباهت ایجاد شد. سپس، خروجی سیستم استخراج توسط دو الگوریتم فرااکتشافی ژنتیک و جستجوی فاخته برای رسیدن به خلاصه نهایی پردازش شد. درنهایت، خروجی به دست آمده از مرحله قبل به کمک ابزار ارزیابی Rouge و مقایسه با خلاصه های انسانی تحلیل شدند. یافته ها: میانگین همه مقادیر به دست آمده از ابزار ارزیابی Rouge در محاسبه میزان هم پوشانی نمونه های مشترک خلاصه های انسانی و خلاصه ماشینی توسط الگوریتم جستجوی فاخته بیشتر از مقادیر به دست آمده توسط الگوریتم ژنتیک و همچنین سامانه خلاصه ساز برخط ایجاز بودند. از میان هشت معیار موجود در این ابزار، دو معیار ارزیابی طولانی ترین زیررشته مشترک با مقدار 0.33 و تعداد لغات مشابه در متن با مقدار 0.40 نتایج بهتری نسبت به بقیه معیارها داشتند. نتیجه گیری: نتایج حاصل از مقایسه دو الگوریتم به کاررفته، حاکی از عملکرد بهتر الگوریتم جستجوی فاخته در هر یک از معیارهای ابزار Rouge است. از طرفی مقایسه زمانی نتایج نشان می دهد که میانگین زمانی محاسبه شده برای خلاصه سازی توسط سیستم پیشنهادی با الگوریتم جستجوی فاخته کمتر است.

هدف این پژوهش، استفاده از ترکیب تکنیک های دسته بندی و خلاصه سازی و بررسی تاثیر افزایش تعداد اسناد می باشد که تأثیر پارامترهای خلاصه سازی TF وISF و چهار تکنیک دسته بندی بیزین، درخت تصمیم، قانون و بردار پشتیبان و سه معیار ارزیابی دقت، صحت و فراخوان بر روی 1000 سند متن اصلی و خلاصه محاسبه و تفاوت ها بررسی شدند. نتیجه ی این پژوهش حاکی از برتری اسناد 1000 تایی، روش خلاصه ساز ISF نسبت به TF، روش های دسته بندی بیزین و بردار پشتیان نسبت به روش قانون و درخت تصمیم، متن اصلی نسبت به متن خلاصه می باشد که بیشترین مقدار %96.67 از معیار صحت در دسته بندی SVM و اسناد 1000 تایی متن اصلی از تکنیک خلاصه ساز ISF حاصل شد.

در این پژوهش مدل های داده محبوبترین شبکه های اجتماعی به همراه مزایا و معایب مربوط به آنها و همچنین مواردی که برای ذخیره سازی و بازیابی داده های شبکه های اجتماعی مهم و حائز اهمیت هستند بررسی و ارائه شده است. کاربردهای شبکه های اجتماعی در چند سال گذشته رشد چشمگیری داشته اند که نتیجه این رشد، تولید حجم زیادی داده می باشد. از طرفی ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده های شبکه های اجتماعی برای انواع کسب و کارهای امروزه به طور موثر ضروری می باشند. انواع روش های ذخیره سازی رایج بر اساس مدل داده رابطه ای برای حجم بالای اطلاعات مقیاس پذیر نبوده و بنابراین بهینه و کارآمد نمی باشند. در نتیجه استفاده از روش های ذخیره سازی مبتنی بر مدل های غیررابطه ای به همراه مدل رابطه ای بسیار مرسوم شده اند. در این تحقیق، مجموعه داده حجیمی از داده های شبکه اجتماعی توییتر که شامل 15811468 توییت از پست های ارسالی توسط 300000 کاربر فارسی زبان این شبکه اجتماعی می باشد در سه پایگاه داده MySQL، MongoDB وRedis ذخیره شده و عملکرد هر یک از آنها با اجرای پرس وجوهای مختلف بررسی و مقایسه شده است. علاوه بر اندازه گیری زمان صرف شده برای اجرای عملیات بر روی داده ها، میزان فضای اشغال شده توسط پایگاه های داده نیز بررسی شدند. با توجه به مزایا و محدودیت های مرتبط با ساختار هر سه پایگاه داده، از مقادیر به دست آمده می توان نتیجه گرفت که اگر داده ها دارای ساختار مشخصی هستند، پایگاه داده رابطه ای مانند MySQL انتخاب خوبی است. اگر داده ها بدون ساختار و یا ساختاریافته با پتانسیل رشد سریع باشند، مدل های NoSQL کارایی بهتری خواهند داشت. ضمن اینکه نگهداری داده ها به صورت موقت و با سرعت زیاد در پایگاه های داده کلید- مقدار مانند Redis که داده ها را در حافظه نگهداری می کنند، مناسب تر هستند. همچنین از نظر زمان اجرا، MongoDB با صرف زمان کمتری در مقایسه با MySQL و Redis پرس و جوها را اجرا می کند که این اثباتی است بر اینکه پایگاه های داده NoSQL عملکرد و مقیاس پذیری بهتری را برای اکثر عملیات در مجموعه داده های بزرگ نشان می دهند.