جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

با گسترش روزافزون حجم داده‌ها و اطلاعات در وب معنایی، تولید پرس‌وجوهای ساخت‌یافته بر فراز وب معنایی نیز با استقبال چشم‌گیر توسعه‌دهندگان روبرو شده است. بااین‌حال تولید پرس‌وجوی ساخت‌یافته برای افرادی که با هستان‌شناس تعریف‌شده بر بسترِمجموعه داده های موجودآشنایی ندارند می‌تواند فرایندی پیچیده باشد. از سویی دیگر، در سمت منابعِ دربرگیرنده‌یِ داده‌های وب معنایی، تنها داده‌ها و ساختارهای سلسله‌مراتبی تعریف‌شده‌اندو دراین‌بین عدم وجود الگویی برای چگونگی ساخت و چینش پرس‌وجوهایSPARQL کاربران انسانی تازه‌کار را با مشکل مواجه می‌کند. در سال‌های اخیر،در این راستا سیستم‌هایی باهدف یاری کاربران در استفاده از وب معنایی و ساخت این پرس‌وجوها تولیدشده‌است. سیستم‌های پرسش‌وپاسخ، سیستم‌های بسط پرس‌وجو و سیستم‌هایی با واسط گرافیکی جهت نگارش پرس‌وجوهایSPARQLازجمله این موارد هستند.در این پایان‌نامه با تمرکز روی ساختارو چینش پرس‌وجوهای SPARQL،گونه‌ای از قالب‌های کلی مرتبط با ساختار نگارشی این پرس‌وجوهابررسی می‌گردد. با استفاده ازاین قالب‌ها،با پردازش پرس‌وجوهای پیشین ارسال‌شده به‌سوی پایانه‌ها وبه‌کارگیری روش‌های یادگیری ماشین (قوانین انجمنی ترتیبی)،قوانینی استخراج می‌گردندکه بیانگر الگوی تعریف پرس‌وجوهایکاربران پیشین می‌باشند.کاربرد این قوانین کمک به کاربران آتی در تولید پرس‌وجوهای SPARQL است.نتایج حاصل از ارزیابی این قالب از قوانین بیانگر قابلیت و کارایی این قوانین جهت یاری‌رساندن به کاربران انسانیاست. روی هر پایانه‌ی بخصوصی، در بازه‌های زمانی متفاوت،بر اساس این قالب‌هامی‌توان به دانشی دست‌ یافت که کاربرد این دانش در سیستم‌های یاری‌گر کاربر جهت تولید مستقیم این پرس‌وجوها بروی آن پایانه است.برای ارزیابی این‌گونه از قوانین به فرم خودکار در ابندا روی پرس‌وجوهای بخش آزمایش (پرس‌وجوهای از پیش نگارش شده)کاندیدهای پیشنهادی مطرح می‌گردند.در ادامه این کاندیدها با پرس‌وجوی نگارش شده‌ی کاربرپیشین مقایسه شده و به‌این‌ترتیب دقت پیشنهادهای ارائه‌شده گردآوری می‌گردد. در این پژوهش پرس‌وجوهای موجود در Log پایانه‌ی DBpedia در سال 2012 انتخاب‌شده است. برای معیار ارزیابی در این پژوهش از پارامتر دقت برای صحت کاندیدهای پیشنهادی استفاده‌شده است.

اگرچه بازیابی اطلاعات به طور سنتی مستندات و جستارها را از نقطع نظر کلید واژه های به کار رفته در آنها مورد بررسی قارر می دهد، در نظر گرفتن روابط معنایی آنها در کنار شباهت های نحویشان می تواند به ایجاد سیستم های کاراتر در بازیابی اطلاعات منجر شود. به طور کلی می توان گفت وجود نداشتن واژگان مشابه میان دو متن دلیل بر نامربوط بون آنها به یکدیگر نیست. حالت های متعددی ممکن است وجود داشته باشد که در آنها کاربر، نیاز اطلاعاتی خود را با لغات و واژگانی متفاوت از آنچه در مستندات سیستم وجود دارد بیان کند. و یا این که به علت کمبود اطلاعات قادر نباشد برخی کلید واژه های مناسب برای جستجوی خود را در اختیار سیستم قرار دهد. در تمامی این شرایط استفاده از روابط مفهومی میان مستندات و جستار کاربر، این امکان را به سیستم خواهد داد تا نتایج دقیقتر و کامل تری را به کاربران خود بازگرداند. هدف این پایان نامه بررسی شویه های مختلف به کارگیری دانش موجود در هستان شناسی ها در امر بازیابی اطلاعات و معرفی ایده های نوین در این رابطه می باشد. به طور خلاصه در این پایان نامه روش های جدیدی، در زمینه کاربرد هستان شناسی در گسترش جستار ، بازیابی معنایی مبتنی بر معیارهای شباهت مفهومی و بازیابی معنایی همراه با بازخورد ارتباطی خودکار مفهومی معرفی می شوند. دامنه مورد بررسی در این پایان نامه مستندات پزشکی می باشند. هستان شناسی به کار رفته در روش های معرفی شده MeSH یا Medical Subject Headings است که در برگیرنده در حدود 24000 مفهوم پرکاربرد در قلمرو پزشکی می باشد. همچنین برای مقایسه تاثیر به کاربردن هستان شناسی عمومی در مقابل هستان شناسی مختص دامنه در بخشی از تجربیات این پایان نامه از هستان شناسی Wordnet استفاده شده است. مجموعه آزمون های به کار رفته برای ارزیابی روش های معرفی شده نیز عبارتند از Mediline و OHSUMED که از مجموعه آزمون های شناخته شده در ارزیابی سیستم های بازیابی اطلاعات می باشند.

اندازه گیری میزان شباهت معنایی بین مفاهیم بر اساس توصیفات آن ها در هستان شناسی ، عملیاتی بنیادی در بازیابی اطلاعات ، بازیابی مولفه ها و کشف سرویس ها محسوب می شود . در این موارد نیاز داریم که میزان شباهت یا میزان مطابقت دو توصیف یا مستند و یا میزان مطابقت چند کلمه کلیدی با محتوای یک توصیف یا مستند را تعیین نماییم . درنهایت این مسئله ، به مسئله تعیین میزان شباهت بین دو کلمه و یا دو مفهوم ، تبدیل می شود .پیش از این ، روش های متعددی برای محاسبه میزان شباهت یا فاصله معنایی بین دو مفهوم ، پیشنهاد شده اند که می توانند به دو دسته روش های پیشنهادی برای محاسبه شباهت معنایی مفاهیم در یک هستان شناسی و روش های پیشنهادی برای محاسبه شباهت معنایی مفاهیم از هستان شناسی های مختلف ، تقسیم گردند .در این گزارش ، پس از مرور زمینه های مرتبط با موضوع این تحقیق ، روش های موجود برای محاسبه فاصله یا شباهت معنایی بین مفاهیم در یک هستان شناسی ، در چندین مدل طبقه بندی می شوند . پنج مدل برای محاسبه شباهت معنایی معرفی می شوند و قابلیت آن ها به منظور محاسبه دقیق فاصله یا شباهت معنایی بین مفاهیم در مورد تطبیق معنایی سرویس ها ، مورد بحث قرار گرفته و تجزیه و تحلیل می شود . سپس با این فرض که برای توصیف رضایت بخش مفاهیم پیچیده و روابط منطقی پیچیده بین آن ها ، یک زبان هستان شناسی مبتنی بر منطق توصیفی مانند OWL ، مناسب تر می باشد ، یک الگوریتم مبتنی بر OWL DL ارائه می شود که به طور دقیق فاصله معنایی بین مفاهیم را در یک هستان شناسی بر اساس میزانی که مفاهیم در نمونه های خود اشتراک دارند ، محاسبه می کند . این الگوریتم ، جهت را برای محاسبه فاصله معنایی مورد ملاحظه قرار می دهد و بر اساس تحلیلی که در این گزارش ارائه شده ، برای استفاده شدن در مورد تطبیق معنایی سرویس ها مناسب می باشد . یک مطالعه موردی برای نشان دادن این که الگوریتم پیشنهادی چگونه فاصله معنایی بین مفاهیم را محاسبه می کند ، تشریح می شود . در نهایت ، الگوریتم پیشنهادی با بعضی دیگر از رویکردها و الگوریتم های منتشر شده ، مقایسه شده و برتری آن نسبت به الگوریتم های دیگر ، نشان داده می شود .

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.

چکیده ندارد.

چکیده ندارد.

در این پایاننامه روشی ترکیبی برای جستجوی معنایی ارائه می‌شود که در آن با استفاده از هستی‌شناسی فارس‌نت، روابط موجود در مستندات، کلمات مرتبط با پرس‌وجوی کاربر و فاصله‌های معنایی کلمات، پیدا شده و با استفاده از آن‌ها مستندات رتبه‌بندی می‌شوند. در این روش ابتدا با استفاده از هستی‌شناسی فارسنت مستندات زبان فارسی پردازش میشوند و شبکهای از معانی آن مستندات به اسم شبکههای معنایی مستندات ساخته میشوند. سپس در مرحله برخط پس از پردازش پرسوجوی کاربر، روابط موجود در این مستندات امتیازدهی میشوند و با استفاده از بردار وزندهی‌شده پرسوجوی کاربر و بردارهای مستندات به روش فضای برداری میزان مشابهت بین پرسوجو و مستندات محاسبه می‌شود. همین‏طور فاصله‌های معنایی بین پرس‌وجو و مهم‌ترین کلمات مستندات محاسبه شده و با استفاده از آن‌ها امتیاز مستندات به‌دست می‌آید. درنهایت با ترکیب این سه امتیاز رتبه نهایی مستندات محاسبه میشود.

چکیده ندارد.

چکیده ندارد.