جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

چکیده ندارد.

چکیده ندارد.

چکیده ندارد.

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.

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.

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.

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 .

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.