جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

به دلیل افزایش جریان‌های داده‏ای و اطلاعاتی، بحث داده‏آمیزی به عنوان یکی از مهم‏ترین زمینه‌های تحقیقاتی و عملیاتی محسوب می‌شود. در حوزه‏هايي که اطلاعات زيادي وجود دارد و تصميم‏گيري‏هاي ضعيف باعث پيامدهاي جدي مي‏شود، مسئله داده‏آميزي بسيار حياتي است. داده‏آميزي اطلاعات چندين منبع را يکپارچه مي‏کند و اين عمل به منظور فراهم آوردن داده‏هاي مشخص و قابل درک درباره موجوديت‏ها و روابط بين آن‏ها صورت مي‏گيرد و نهايتا منجر به استخراج دانش جديد نيز خواهد شد. با ظهور وب معنایی و همه‌گیر شدن آن، ضرورت درک اطلاعات توسط ماشین بر هیچ کس پوشیده نیست، اين تحقيق برآن است تا تکنولوژی‏های وب معنایی را وارد حوزه داده‏آمیزی نماید. با توجه به اینکه یکی از رايج‏ترين مدل‏هاي داده‏آمیزی، مدل چندسطحی JDL می‏باشد، با افزودن معنا و گنجاندن آنتولوژی و سایر تکنولوژي‏هاي وب معنايي به این مدل، يک ساختار داده‏آمیزی معنايي ارائه می‏شود. ساختار ارائه‏شده، گام مهمی در رفع چالش معنایی، که يکي از چالش‏هاي اصلي موجود در سيستم‏هاي داده‏آمیزی است به حساب می‏آید و نیز ناهمگونی‏های نحوی، ساختاری و معنایی را برطرف خواهد نمود.مدل ارائه‌شده با مباحث مختلف از جمله طراحی آنتولوژی‌ها، داده‏های سنسوری، وارد نمودن زمان در سه-تایی‌های RDF، استخراج قوانین و نمایش آن‌ها به صورت معنایی، انجام استنتاج معنایی، بازیابی داده‌های ذخیره شده در RDFStore روبه رو می‌باشد که در پیاده‌سازی در نظر گرفته می‌شوند.ساختار پیشنهادی از نظر کمی و کیفی مورد بررسی قرار گرفته شده است و ویژگی‌های اصلی آن در مقایسه با سایر سیستم‌های داده‏آمیزی برشمرده می‌شود و همچنین با پیاده‌سازی مدل، نشان داده می‏شود که این مدل قابلیت عملیاتی شدن را دارد و کارایی آن توسط فرد خبره موردتأیید قرار می‏گیرد.

با توجه به حجم عظیم دانش و اطلاعات بشر و رشد روزافزون مستندات در زمینه‌های مختلف، پردازش زبان‌های طبیعی و تبدیل متون به دانش قابل فهم برای ماشین، مورد توجه قرار گرفته است. با استفاده از سیستم‌های استخراج اطلاعات می‌توان بطور خودکار پایگاه دانشی ساخت‌یافته از متون ایجاد کرد. در واقع هدف یک سیستم استخراج اطلاعات، استخراج حقایق از متون غیرساخت‌یافته و نمایش آن‌ها در قالب‌های ساخت‌یافته مانند سه‌گانه‌های RDF می‌باشد. اگر حقایق در قالب معنایی RDF نگاشت شوند، می‌توان اطلاعات مورد نیاز را با ساخت و ارسال پرس‌وجوهای SPARQL روی پایگاه دانش بدست آورد. در این پایان‌نامه، روشی برای استخراج آزاد حقایق از متون زبان فارسی پیشنهاد شده است که در آن استخراج حقایق در سطح جمله و بر اساس تشخیص افعال و روابط وابستگی‌ بین اجزای جمله انجام می‌شود. راه‌کار پیشنهادی، حقایق اصلی را بر اساس فعل و حقایق فرعی را بر اساس روابط بین گروه‌های اسمی جمله استخراج و برای تبدیل به قالب RDF آماده‌سازی می‌کند. برای نگاشت حقایق در قالب معنایی RDF، URI قسمت‌های نهاد، مسند و گزاره یک حقیقت با استفاده از شبکه واژگان و ویکی‌پدیا شناسایی می‌شود. در نتیجه در راه‌کار پیشنهادی شبکه واژگان فردوس‌نت بصورت خودکار بر اساس شبکه واژگان انگلیسی ایجاد می‌شود. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در استخراج حقایق موفق بوده و باعث بهبود دقت و فراخوانی نسبت به سیستم‌های موجود می‌شود. علاوه بر‌این سیستم پیشنهادی حقایق را در قالب معنایی RDF استخراج می‌کند.

پیش‌نیاز وب‌معنایی که با هدف ایجاد ارتباط و تعامل مستقیم ماشین‌ها بدون دخالت بشر طرح شد، وجود مقدار زیادی آنتولوژی و داده‌های حاشیه‌نویسی است. با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجه در ابزارها و راه‌حل‌های نیمه‌خودکار، به‌میزان کافی از نیروی انسانی و هوش افراد برای ساخت آنتولوژی، حاشیه‌نویسی داده‌ها در انواع بعدها و قالب‌ها و تنظیم کردن اجزای مفهومی در آنتولوژی‌های متعدد، نیاز است. سری بازی‌های هدف‌دار برای استفاده‌ی مجانی از وقت، هوش و توانایی افراد برای نخستین بار به‌وسیله‌ی لوئیس ون آهِن (در سال 2002) ارائه شد. ایده‌ی استفاده از بازی‌های هدف‌دار در درست کردن وب‌معنایی، به‌وسیله‌ی کاترینا سیورپائس (در سال 2006) مطرح شد. سیورپائس، چند بازی‌ را برای حاشیه‌نویسی معنایی در دامنه‌های مختلف، ارائه داده است. این رساله، به‌دنبال آن است که به‌طور گسترده‌تری از بازی‌های هدف‌دار در ساخت وب‌معنایی استفاده کند؛ بنابر‌این، به‌بررسی آنتولوژی و آنتولوژی فازی، حاشیه‌نویسی داده‌ها بر‌اساس آنتولوژی‌های‌ موجود و تنظیم اجزای مفهومی در آنتولوژی‌ها می‌پردازد. با بررسی مراحل تولید آنتولوژی و آنتولوی متغیر زبانی فازی، مراحلی که انجام‌شان نیازمند نیروی انسانی بودند، شناسایی و بازی‌هایی برای انجام برخی از این مراحل، پیشنهاد می‌شود. در نهایت، یکی از بازی‌های پیشنهادی با نام واژه‌معنا (LingoGame) که برای پیدا کردن مقادیر متغیرهای زبانی است، پیاده‌سازی و نتایج حاصل از آن، بررسی می‌شود.