جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

با توجه به رشد روزافزون اطلاعات و دانش, حجم‌هاي بسيار بالا از اين اطلاعات و دانش‌ها موجود مي باشد که جستجو براي يافتن اطلاعاتي خاص در آن‌ها, به دليل حجم‌هاي بالاي آنها ديگر کار آساني نمي‌باشد.همواره نياز به سيستم‌هايي که بتواند اطلاعات مورد نياز افراد را فراهم کند احساس ‌شده است. چالش‌هاي فني در مسير طراحي اين گونه سيستم‌ها را مي‌توان در دسته‌هاي کلي تقسيم‌بندي کرد. مي‌توان به نحوه ذخيره سازي و بازيابيو همچنين نحوه ارتباط با کاربر, به عنوان دو مسئله مهم در طراحي اين گونه سيستم‌ها اشاره کرد که هر کدام شامل مسائل زيادي نظير شاخص‌گذاري, ذخيره-سازي, پردازش و ... است. در بسياري از موارد تعامل خوبي بين کاربران و موتور هاي جستجوي وب برقرار نمي‌شود.دليل اصلي اين موضوع عدم استفاده از زبان مناسب و قابل فهم موتور جستجو توسط کاربر و همچنين عدم توانايي کاربر در بيان نياز هاي خود است.يکياز راه‌کارهاي حل اين مشکل استفاده از تکنولوژي معنايي است که امکان استفاده از مفاهيم و ارتباطات آنها را نيز به سيستم مي‌دهد . استفاده از اين تکنولوژي نيز چالش‌هايي را به همراه دارد.از مشکلات اين کار ارتباط مفاهيم با همديگر و در نظر گفتن آنها در سامانه , عدم وجود ساختمان داده متناسب با اين تکنولوژي , نحوه نمايش نتايج بر اساس ارتباطات معناييو زباني است که کاربر بتواند نياز ها خود را با استفاده از آن زبان به خوبي بيان کند. همزمان با بکار‌گيري تکنولوژي معنايي سعي گرديده تاحدودي زبان مورد استفاده کاربر به عنوان زبان پرس و جو وهمچنين مفاهيم کلمات به زبان طبيعي کاربر نزديک باشد. اين تحقيق نيز در جهت مطالعه براي ايجاد موتور جستجويي با استفاده از تکنولوژي معنايي در حوزه صفحات فارسي ICT مي باشد. در اين پروژه با توجه به امکانات موجود سعي در طراحي اوليه يک موتور جستجوي معنايي با استفاده از ساخت يک هستان شناسي بوده است. تمرکز بر روي ايجاد يک ساختمان داده و همجنين استفاده بهينه و انجام جستجوي معنايي با استفاده از اين ساختمان داده است.

چکیده ندارد.

چکیده ندارد.

امروزه بیش از ?? درصد از دانش ما به صورت متن، مستندات و دیگر صورت‌های رسانه ای نظیر ویدیو و صدا نگهداری می‌شود. اگر از دید علوم کامپیوتری به این مستندات نگـاه کنیم هـمه آن‌ها به طبیعتی غیر ساخت یافته وابسته‌اند. یک فرد برای دریافت دانش از اطلاعات یک متن، باید ابتدا آن‌را درک کند و سپس آن‌را پردازش کند تا بفهمد چه معانی و مفاهیمی در آن موجود است، چه ارتباطی میان مفاهیم وجود دارد و از میان این مفاهیم کدامیک جدید و کدامیک قدیمی است. حال اگر فردی سوالی هرچند ساده داشته باشد بار دیگر باید همان روند طولانی قبلی را طی کند. سیستم‌های پرسش و پاسخ (QAS) به کمک یک مجموعه داده که در اختیار آن است (اینترنت یا داده های متنی و یا هر داده مورد نیاز) پرسش را تحلیل می‌کند و برای آن سوال مناسب‌ترین جواب را پیدا می‌کند. از اولیه‌ترین کارها پردازش سوال برای پیدا کردن پاسخ و پیدا کردن بهترین پاسخ در بین مجموعه ای پاسخ‌ها مورد نظر می‌باشد که مقالات بسیاری با الگوریتم‌های اکتشافی متفاوتی ازجمله ژنتیک و ماشین بردار پشتیبان و یا حتی روش آماری (پیشنهاد داده شده است) در این زمینه کار کرده‌اند که همه با درصد های خوبی به نتیجه مطلوب رسیده‌اند. ما سعی بر آن داریم در صورت امکان برای بهبود بیشتر پاسخ درست از الگوریتم فاخته (COA) برای دسته بندی‌های موجود در سیستم پرسش و پاسخ استفاده کنیم. الگوریتم فاخته برای دسته بندی پاسخ ها و برای استخراج بهترین پاسخ و در آنتولوژی یک کلمه که دارای چندین معنای مختلف می‌باشد، معناهای مختلف را از WordNet استخراج و انتخاب معنای درست در حوزه خاص از الگوریتم‌های بهینه سازی فاخته بهره ببریم.

چکیده ندارد.

در دنیای امروز سرعت چشم‌گیر رشد علم و دانش، همچنین تغییر شکل داده به مفاهیم در دانش و افزایش روز افزون مفاهیم و ارتباط بین آنها قابل چشم‌پوشی نیست. در نتیجه نیاز به ساختاری برای نمایش دانش ضروری است. آنتولوژی یک ساختار بنیادی برای مفهوم دانش است که به خوبی مفاهیم و ارتباط بین آنها را نشان می‌دهد. از آنجاکه مفاهیم و ارتباط بین آنها روز به روز گسترده‌تر و بیشتر می‌شوند و در گذر زمان تغییر می‌پذیرند و همچنین فراگیرتر شدن استفاده از آنتولوژی در حوزه‌های مختلف تکامل آنتولوژی تبدیل به یک مسئله مهم شده است. با توجه به اهمیت موضوع هدف این پایان‌نامه ارائه روشی برای تکامل خودکار آنتولوژی است. همچنین نظر به مزایای استفاده از پیشکارهای هوشمند، در این پایان‌نامه روشی برای تکامل خودکار آنتولوژی در محیط چندپیشکاره هوشمند ارائه است. آنتولوژی به گونه‌ای تکامل می‌یابد که قابل استفاده باشد. پیشکارهای هوشمند با استفاده از دریافت‌هایی که از محیط دارند تغییرات را احساس می‌کنند، سپس تغییرات را روی آنتولوژی اعمال می‌کنند و آنتولوژیتکامل می‌یابد. پس از ارزیابی آنتولوژی حاصل، ملاحظه می‌شود که روش پیشنهادی از دقت قابل قبولی برخوردار است.

چکیده ندارد.

با افزایش استفاده از سرویس‌های وب در بسترهای توزیع شده نظیر اینترنت، بر اهمیت بهبود فرآیند کشف آن‌ها افزوده شده است و سرویس‌های وب معنایی و روش‌های همتایابی هیبریدی، سعی در بهبود هرچه بیشتر آن دارند. استفاده از تکنیک‌های حوزه‌هایی نظیر بازیابی اطلاعات، جزو روش‌های معمول مورد استفاده در همتایاب‌های هیبریدی محسوب می‌گردد که محاسبه شباهت میان توصیف سرویس‌های وب، مهم‌ترین بخش این روش‌ها است. کارایی همتایاب‌هایی که از معیارهای شباهت متنی برای این منظوراستفاده کرده‌اند، تا حدود زیادی بر انتخاب این معیارها بستگی دارد زیرا که هر معیار شباهت، در دسته‌ای از پرس‌وجوها، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهد. با توجه به اهمیت این موضوع، ایده اصلی ما، استفاده همزمان از چندین معیار شباهت در فرآیند کشف سرویس‌های وب می‌باشد که برای این منظور به ارائه روشی برای استفاده از معیارهای شباهت چندگانه جهت محاسبه میزان شباهت بین پارامترهای ورودی/خروجی سرویس‌های وب، پرداختیم. بدین ترتیب می‌توان بهبودهای حاصل از عملکرد هر یک از معیارهای شباهت مختلف را تجمیع نمود و به نتایج کلی بهتری به ازای تمام مجموعه پرس‌وجوها رسید. در این روش از میانگین‌گیری مرتب شده وزن‌دار یاگر برای تجمیع مقادیر شباهت حاصل از به‌کارگیری معیارهای شباهت مختلف، استفاده کرده‌ایم. همچنین با توجه به برخی از ویژگی-های سرویس‌های وب، به معرفی دو معیار شباهت نامتقارن پرداخته‌ایم که موجب حصول نتایج متفاوتی نسبت به معیارهای متقارن مشابه خود شده‌اند. همچنین روشی جدید برای تجمیع نهایی شباهت حاصل از پارامترهای ورودی و خروجی سرویس‌های وب ارائه نموده‌ایم. نتایج حاصل ازبه‌کارگیری روش پیشنهادی نشان دهنده عملکرد مطلوب آن در حالت کلی، در مقایسه با نتایج حاصل از به‌کارگیری مجزای معیارهای شباهت می‌باشد. همچنین این روش در مقایسه با دو همتایاب مطرح در این زمینه، عملکرد بهتری از خود نشان داده است.

گسترش بیش از حد وب، نیازِ بر سامانه‌های بازیابی اطلاعات را بیش از پیش نموده‌است. یکی از این دست سامانه‌ها، که تحقیقات بسیاری را معطوف خود نموده‌است، موتور‌های جستجو هستند. رشدِ نماییِ استفاده از موتور‌های جستجو در میان کاربران وب به‌اندازه‌ای است که بسیاری حتی در انجام کار‌های روزمره، استفاد از آن را در اولویت قرار می‌دهند. این میزان رشد نمایان‌گر نیاز بر تمرکز بیش از پیش بر توسعه موتور‌های جستجویی با قابلیت بیشتر در پاسخگویی به نیاز کاربران است. ازجمله نیاز‌های مهم کاربران، بازیابی صفحاتِ وب مبتی بر دامنه خاص، جستجوی دقیق‌تر، ارائه رهنمون‌های مناسب و رتبه‌بندی کارآمد صفحات وب است. این نیاز‌ها درطی تحقیقاتِ جامع منجر به معرفی مفاهیم معنایی در موتور‌های جستجو شده‌است. امروزه تمرکز بسیاری از توسعه‌دهندگان موتور‌های جستجو، مهاجرت از موتور‌های جستجوی نحوی خود به‌سمت موتور‌های جستجوی معنایی است. بیان انجام این مهاجرت در کلام ساده بوده و پیاده‌سازی آن نیاز به ممارست فراوان دارد. از جمله مشکلات موجود استخراج دانش دامنه‌ای و مبتنی بر زبانی است که موتور‌های جستجو با آن روبرو هستند.این پایان‌نامه آغاز نگرشی در جهت توسعه موتور‌های جستجوی معنایی به زبان فارسی در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات است. بر اساس معماری ارائه‌شده برای موتور جستجوی معنایی خود، دو رویکرد مورد توجه بوده‌است. در بخش نخست از این پایان‌نامه مکانیزم خزش متمرکز مورد توجه بوده‌است. خزش‌گر یکی از مهم‌ترین و شکننده‌ترین مولفه هر موتور جستجو است که وظیفه استخراج صفحات وب به‌منظور استفاده‌های آتی، همانند یادگیری هست‌شناسی و ساخت شاخص، را بر‌عهده دارد. در این میان مکانیزم خزش متمرکز جدیدی ارائه و مورد ارزیابی قرار گرفت. در بخش دوم، یادگیری هست‌شناسی به‌عنوان زیربنای موتور‌های جستجوی معنایی مورد تحقیق و بررسی قرار گرفت. یادگیری هست‌شناسی در صفحاتِ حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات به زبان فارسی با مشکلات و نقیصه‌هایی همراه بوده که این نقیصه‌ها مورد بررسی قرار گرفته و لزوم پیاده‌سازی نرم‌افزار‌هایی در این باب به چالش کشیده‌شده‌است. بنابر الگوریتم‌های یادگیری هست‌شناسی مورد استفاده، مهم‌ترین نقطه ضعف در این حوزه عدم وجود نرم‌افزار‌هایی مناسب پردازش زبان طبیعی به زبان فارسی است.

چکیده ندارد.