جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

با رشد فزاینده و لجام گسیخته اطلاعات دیجیتالی و نیاز به دستیابی به اطلاعات مورد نظر از میان خیل انبوه متون و اسناد موجود در زمان معقول، نیاز به سیستم‌های بازیابی اطلاعاتی که بتوانند نیاز اطلاعاتی کاربران را کامل‌تر و دقیق‌تر تشخیص داده و متون و اسناد مرتبط با آن را بازیابی کند، بیش از پیش احساس می‌شود. به دلیل ویژگی‌های خاص زبان طبیعی نظیر چند معنایی عبارت، ارتباطات معنایی نهفته و ... ، تنها مقایسه عبارات موجود در پرس‌جوی کاربران با اسناد موجود به منظور جستجوی نیاز اطلاعاتی کاربران در نمایه سیستم، کافی نبودهو نتایج حاصل نمی‌تواند به طور مطلوب پاسخ‌گوی نیاز کاربران باشد. هدف از انجام این تحقیق شناسایی مفاهیم مستتر در دامنه معنایی متون و اسناد، به منظور استفاده در نمایه‌سازی و بهبود عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات می‌باشد. برای انجام این کار دامنه معنایی متن را با استفاده از دامنه معنایی مفاهیم که در پایگاه دانش سیستم تعریف شده، شناسایی می‌نماییم. سپس مفاهیم مستتر در دامنه معنایی متن را استخراج و بر اساس ارتباط معنایی که با متن(مفاهیم موجود در متن) دارند، رده‌بندی می‌کنیم. مفاهیم موجود در صدر رده‌بندی فوق به عنوان مهم‌ترین مفاهیم مستتر در دامنه معنایی متن به نمایه متن افزوده می‌شوند تا در زمان مقایسه پرس‌جوها با نمایه مدنظر قرار بگیرند. پیاده‌سازی ایده فوق به ابداع دو روش اکتشافی، یکی در زمینه مهندسی دانش و هستی‌شناسی و دیگری در زمینه پردازش زبان طبیعی انجامید. در زمینه هستی‌شناسی یک روش جدید برای نمایش مفاهیم توسط یک بردار معنایی در فضای n-بعدی دامنه ارائه شد. برای نگاشت متن به پایگاه دانش سیستم، مفهوم هسته‌های معنایی متن بر اساس زنجیره‌های معنایی ارائه شده و مورد استفاده قرار گرفت.برای ارزیابی ایده‌های موردنظر، سیستم فوق به صورت یک ماجول پیش‌پردازش‌گر به یک سیستم بازیابی اطلاعات فضای برداری وزن‌دار(VSM) افزوده شده و تغییرات عملکرد این سیستم در حالت عادی (بدون وجود ماجول پیش‌پردازش‌گر) و هنگامی که ورودی آن از سیستم مورد نظر ما تامین می‌شود، مقایسه شد. در پیاده‌سازی ماجول پیش‌پردازش‌گر معنایی از WordNet به عنوان پایگاه دانش سیستم استفاده شد. نتایج ارزیابی عملکرد سیستم بر روی 4 مجموعه از اسناد آزمایش سیستم‌های بازیابی اطلاعات، حاکی از عملکرد نوید بخش در صورت تعیین مقادیر مناسب برای پارامترهای ورودی و استفاده از پایگاه دانش مناسب می‌باشد.