مطالب مرتبط با کلیدواژه

شباهت معنایی


۱.

روش نوین انطباق هستی شناسی با استفاده از پیکره های متنی(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: انطباق هستی شناسی یادگیری ماشین پیکره متنی روش نایوبیز شباهت معنایی

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۴۵۱ تعداد دانلود : ۸۱۲
امروزه، استفاده از هستی شناسی برای مقاصد گوناگونی در حال گسترش است. اما، در مواقعی به خاطر تفاوت هایی که در ساخت هستی شناسی در مراکز مختلف وجود دارد، امکان تبادل دانش بین دو هستی شناسی میسر نیست. برای حل این مشکل، روش های مختلفی برای انطباق هستی شناسی ارائه شده است که برخی از آنها مبتنی بر فنون یادگیری ماشین است. انطباق هستی شناسی یا به عبارت دیگر تشخیص مفاهیم متناظر در هستی شناسی های مختلف دارای کاربرد های متنوعی است. در این مقاله، یک روش جدید ارائه شده است که با بهره گیری از یادگیری ماشین و نیز پیکره های متنی به عنوان منبع دانش از شباهت های معنایی بین هستی شناسی ها جهت انطباق استفاده می کند.
۲.

بررسی نقش انواع بافتار هم نویسه ها در تعیین شباهت بین مدارک(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: همنویسه شباهت معنایی بافتار عنوان بافتار عنوان ارجاع بافتار استنادی متنی بافتار متن تحلیل تشخیصی

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۸۸۵ تعداد دانلود : ۵۱۶
رفع ابهام معنایی واژگان در بازیابی خودکار اطلاعات از چالش های بزرگ این حوزه است. متن در خود عناصری محتوایی یا ساختاری دارد که با شناسایی و تحلیل آن ها و استخراج الگوهای متفاوت می توان به رفع ابهام معنایی و در نتیجه، افزایش اثربخشی نتایج بازیابی دست یافت. هم نویسه ها از جمله واژگانی هستند که به رفع ابهام معنایی نیاز دارند. نشان داده شده است که بافتار هم نویسه می تواند به بهبود بازیابی آن کمک کند. بافتار هم نویسه خود می تواند بسته به نقش و جایگاه آن در متن به انواعی تقسیم شود که ممکن است هر یک در تعیین شباهت بین مدارک از قدرت متفاوتی برخوردار باشد. هدف اصلی از این پژوهش، مقایسه پنج نوع بافتار متنی (شامل بافتار استناد متنی، ارجاع، عنوان ارجاع، عنوان و متن مقاله) به لحاظ قدرت آن ها در تعیین شباهت میان مدارک است. به کمک روش تحلیل متن، مجموعه ای آزمایشی از مدارک پیرامون هم نویسه های انگلیسی مشتمل بر 3637 مقاله منتشرشده در بازه زمانی 2000-2015 پیرامون 19 هم نویسه در 54 گروه موضوعی مورد بررسی قرار گرفت. برای تعیین شباهت درون خوشه ها از روش آماری تحلیل تشخیصی استفاده شده است. نتایج تحلیل تشخیصی نشان داد که در درون خوشه های معنایی، زیرخوشه هایی با تمایز بسیار اندک قابل مشاهده است. دو بافتار استناد متنی و ارجاع کمترین نقش را در ایجاد تمایز و در نتیجه، بیشترین شباهت را در درون خوشه ها داشته اند. نتایج به دست آمده نشان داد که هم معنا بودن هم نویسه ها به ایجاد خوشه هایی از مدارک منجر می شود که در درون آن ها مدارک با هم به لحاظ انواع بافتار هم نویسه ای تفاوت چندانی با هم ندارند. همچنین،انواع بافتار از قدرت برابری در تعیین تشابه بین مدارک برخوردار نیستند. دو بافتار استناد متنی و ارجاع در تعیین شباهت معنایی در درون خوشه های معنایی بیشترین قوت را داشته اند. از این دو نوع بافتار که قوت بیشتری در ایجاد شباهت داشته اند، می توان برای بهبود نتایج بازیابی کمک گرفت. الگوریتم های بازیابی در موتورهای جست وجو و پایگاه های اطلاعاتی می توانند برای سنجش دقیق تر شباهت بین مدارک حاوی هم نویسه ها از تحلیل این دو نوع بافتار استفاده کنند. اثر حاضر نخستین پژوهشی است که به تعریف انواع گوناگونی از بافتارهای متنی و مقایسه آن ها به منظور تعیین قدرت آن ها در سنجش شباهت مدارک حاوی هم نویسه های هم معنا می پردازد.
۳.

رویکردی جدید برای شناسایی سرقت ادبی با استفاده ازآتوماتای یادگیرسلولی و برچسب گذاری نقش معنایی(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: سرقت ادبی اتوماتای یادگیرسلولی برچسب گذاری نقش معنایی شباهت معنایی

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۶۰ تعداد دانلود : ۱۲۷
سرقت ادبی عبارت از برداشتن و به نام خود قلمداد کردن ایده و یا کلمات دیگران است. با پیشرفت روز افزون اینترنت و گسترش مقالات آنلاین، سرقت های علمی آسان تر شده است. امروزه سیستم های زیادی جهت شناسایی سرقت ادبی ایجاد شده اند. بیشتر این سیستم ها براساس ساختار لغوی و الگوریتم های تطابق رشته ای عمل می کنند. بنابراین این سیستم ها به سختی می توانند سرقت های بازگردانی و جایگذاری مترادف ها را شناسایی کنند. در این مقاله روشی جهت شناسایی سرقت ادبی بر مبنای برچسب گذاری نقش معنایی و اتوماتای یادگیر سلولی ارائه می شود. در این مقاله جهت قرارگیری کلمات پردازش شده از اتوماتای یادگیر سلولی استفاده می شود. برچسب گذاری نقش معنایی، نقش کلمات در جمله را مشخص می کند. عملیات مقایسه برای تمام جملات متن اصلی و متن مشکوک به سرقت انجام می شود. نتایج آزمایش بر روی مجموعه داده های PAN-PC-11 نشان می دهد که روش پیشنهادی ما، مقدار پارامترهای ارزیابی مانندRecall ، Precisionو F-measureرا نسبت به روش های قبلی ارائه شده در زمینه ی شناسایی سرقت ادبی بهبود می دهد.