جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

یکی از رایج‌ترین شیوه‌های بیان در قرآن کریم، اسلوب استفهام است. این اسلوب در بیان عواطف و حالات درونی انسان و رساندن معنای بسیار با لفظی اندک و دعوت مخاطب به راه صحیح با لطیف‌ترین حالت، از سایر اسالیب انشا قوی‌تر می‌باشد. در سراسر قرآن حدود 1260 مورد استفهام آمده است و در اغلب این موارد استفهام در معنای حقیقی خود به کار رفته است، اما دسته‌ای از این استفهام‌ها در معنای دیگری آورده شده‌اند کهاندیشمندان مسلمان به ویژه مفسران در پی کشف اغراض نهفته در ورای استفهام‌های قرآن بوده‌اند.از این رو این پژوهش سعی دارد استفهامات سه جزء دوم قرآن از دیدگاه مفسران شیعی را مورد بررسی قرار دهد. بدین گونه که در ابتدا به معرفی تفاسیر مهم علمای شیعه و ذکر ویژگی‌های آنها پرداخته و سپس اغراض بلاغی و زیبایی‌های استفهام را در سه جزء دوم قرآن کریم از دیدگاه مفسران شیعه مطرح می‌نماید.نتیجه این که این استفهام ها اغلب در معنای یکسانی نیامده است وبیشتردر معانی انکار،تقریع،توبیخ وتعجب به کار رفته است .همچنین مفسران با هم در برداشت خودازمعانی استفهام اتفاق نظر ندارند و این امر به ذوق ادبی ایشان مربوط است.

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.

آنتولوژی به معنای تعریف صوری مفاهیم می‌باشد. برای ذخیره‌سازی آنتولوژی، دو روش مهم، روش‌های مبتنی بر حافظه و روش‌های ذخیره‌سازی در مدل داده رابطه‌ای می‌باشند. یکی از مشکلات روش‌های مبتنی بر حافظه که در برنامه‌های استدلال‌گری مانند pellet استفاده می‌شوند این است که مدت زمان اجرای پرس‌و‌جو نسبتا زیاد می‌باشد. پایگاه‌های داده رابطه‌ای به دلیل مزایایی همچون بالا رفتن سرعت دست‌یابی به اطلاعات، تضمین بالای امنیت محل نگه‌داری اطلاعات، کاهش هزینه‌های نگه‌داری، استفاده همزمان چند کاربر از یک داده و تخصیص سطوح مختلف دسترسی به گروه‌های مختلف کاری و همچنین امکان استفاده برنامه‌های کاربردی گوناگون از اطلاعات موجود در پایگاه‌داده رابطه‌ای، جهت ذخیره‌سازی آنتولوژی مناسب می‌باشند. روش‌های مبتنی بر مدل داده رابطه‌ای نیز که تا کنون ارایه شده‌اند دارای مشکلاتی مانند حجم بالای تعداد جداول تولید‌شده، طولانی بودن مراحل الگوریتم، عدم انعطاف‌پذیری در مقابل اعمالی همچون اضافه و حذف نمودن و همچنین به‌روزرسانی مفاهیم موجود در آنتولوژی و طولانی بودن زمان اعمال تغییرات و در نهایت عدم امکان پیاده‌سازی بیشتر روش‌ها، می‌باشند. روش ارایه‌شده در این پایان‌نامه، روشی مبتنی بر تکنیک نگاشت می‌باشد و با ایجاد تعداد ثابت 5 جدول به ذخیره‌سازی مفاهیم موجود در آنتولوژی نظیر کلاس‌ها و روابط بین آن‌ها، ویژگی کلاس‌ها، محدودیت ویژگی‌ها و همچنین نمونه‌های ایجاد شده از کلاس‌ها، به ذخیره‌سازی مفاهیم در پایگاه‌داده رابطه‌ای می‌پردازد. روش پیشنهادی که به صورت کامل پیاده‌سازی شده است، مزایایی نظیر بهینه بودن زمان پرس‌وجو، کم بودن مراحل الگوریتم، امکان ایجاد تغییرات و قابلیت پیاده‌سازی را به طور کامل پوشش می‌دهد، همچنین فاکتورهایی مانند مدت زمان اجرای پرس‌وجو،صحت، کامل بودن، مقیاس‌پذیری، تعداد مراحل الگوریتم، تعداد جداول ایجاد شده، پیچیدگی مدل نهایی و فهم آسان آزمایش شده اند که نتایج حاصل از روش پیشنهادی، در بسیاری از معیار‌های ذکر شده دارای عملکرد بهتری می‌باشد.