جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

در دنیای امروز به منظور کاهش هزینه یادگیری از طرفی و هزینه وقت از طرف دیگر که نمی توان از آن چشم پوشی کرد، بهره گیری از سیستمهای جدید یادگیری همچون یادگیری الکترونیکی جایگاه خود را نمایان ساخته است. محققان تلاش می کنند برای پایین آوردن هزینه آموزش مستقل از زمان با تکیه بر فناوری های جدید بتواند علاوه بر آموزش موثر هزینه تولید را با بهره گیری از دانش اشتراکی در محیط وب کاهش داده و با تنوع بخشی محتوای آموزش الکترونیکی به کمک سیستم های انطباقی مبتنی بر شبکه وب معنایی به اطلاعات و داده های مرتبط برای یادگیرنده دست یابند.در این تحقیق آنچه مورد نظر ماست شامل، بهره گیری از وب معنایی به منظور غنی سازی محتوای آموزش الکترونیکی برای افزایش اثر بخشی و ارتقاء کیفیت آموزش در سیستم های آموزش الکترونیکی و ارائه بهترین شیوه بکارگیری فناوری های وب معنایی در تنوع بخشی و غنی سازی محتوای آموزش الکترونیکی با تکیه بر آمار و کاربردها است. بدین منظور در این تحقیق تلاش شده با ارائه و طراحی یک معماری توزیع شده در حوزه های مختلف وب معنایی مانند مدل سازی محتوایی مبتنی بر کلید واژه با بهره گیری از داده کاوی،تولید محتوابه روش های مشارکتی و اجتماعی، تولید محتوا به روش تفسیر متن بر اساس هستان شناسی و ارائه محتوای آموزش الکترونیکی مبتنی بر هستان شناسی به تقویت و تنوع بخشی محتوای آموزشی اثر بخش دست یافت.ارزیابی عملکرد سیستم آموزش الکترونیکی با محتوای غنی شده مبتنی بر وب معنایی حاکی از افزایش اثر بخشی آموزش بر روی یادگیرندگان داشته است، که این مهم با محتوای معمول در سیستم های مدیریت یادگیری بر روی تعدادی از یادگیرندگان نمونه امتحان، و نتیجه میزان یادگیری بررسی شده است، به طوری که با بهره گیری از این سیستم می توان حداقل به افزایش توانمندی یادگیرندگان به میزان 20% و علاقه مندی استفاده از سیستم به میزان 40% برای آنان دست یافت.

بورس اوراق بهادار، نقش مهمی در چرخه مالی و رونق اقتصادی، ایفا می کند. بنابراین باید بتوان به شیوه ای کارا و موثر، عملیات و پردازش های تعریف شده را پشتیبانی کرده و به ارزیابی آنها پرداخت. ارزیابی شامل بررسی گزینه های مختلف تصمیم گیری و نیز امکان ترکیب آنها در جهت دستیابی به انتخاب بهینه می باشد.ویژگی های متعدد متغیر های موجود در این دامنه و ارتباطات متنوع میان آنها، نقش مهمی در گرفتن تصمیم های سازنده و بدور از ریسک، در این بازار بعهده دارند. در اغلب روش های ارزیابی کنونی، تحلیل ها مبتنی بر سناریو بوده و با کمک روش های مختلف از جمله هوش مصنوعی، تلاش شده است که دانش خاصی از اطلاعات موجود، استخراج گردد. اما این نتایج با تغییر اهداف، غیر قابل استفاده می شوند و همچنین اشتراک گذاری آنها نیز درگیر مشکلات معنایی می باشد.دراین تحقیق، پایگاه دانشی برای پشتیبانی از فرآیندهای بازار بورس اوراق بهادار، با تکیه بر رهیافت جدیدی بنام هستی شناسی، ارائه شده است. در این هستی شناسی پیشنهادی، بر روی استفاده مجدد از دانش و اشتراک گذاری آن تأکید شده است. تلاش شده است تا هستی شناسی پیشنهادی، توانایی پشتیبانی از کلیه تراکنش های موجود در بازار سهام را داشته باشد و با لحاظ کردن کلیه روابط میان متغیرها، علاوه بر دانش آشکار، به کشف دانش ضمنی پرداخته و کیفیت تصمیم گیری ها را ارتقا بخشد.

همراه با پیشرفت تکنولوژی، سرمایه‌گذاری بر روی دانش در دسترس سازمان‌ها اهمیت بیشتری یافته است. سازمان‌ها با استفاده از تکنیک‌های گوناگون حجم انبوه دانش در دسترس خود را مورد پردازش قرار می‌دهند. اگر تکنولوژی می‌خواهد بهره‌گیری موثر از دانش را در سازمان تسریع کند، باید بتواند علاوه بر دسترسی به دانش مستندسازی شده دسترسی به دانش افراد را نیز پشتیبانی کند. مسئله یافتن متخصص با هدف استخراج این دانش و تعیین میزان تخصص افراد بر اساس ویژگی‌های مختلف تعریف شده‌است. تکنیک‌های مختلفی برای استخراج و کاوش اطلاعات افراد وجود دارند. در این پایان‌نامه روشی برای یافتن افراد متخصص در یک شبکه اجتماعی ارائه شده است به‌گونه‌ای که در زمانی کوتاه علاوه بر محتویات متنی اسناد مرتبط با کاربران(پروفایل، مقالات منتشره،صفحات وب) گراف اتصالات بین آنان را نیز مورد استفاده قرار دهد. پیدا کردن افراد متخصص موضوعی است که امروزه توجه بسیاری از صاحبان مشاغل را به خود جلب کرده است چون تعریف معیارهایی برای تعیین یک تخصص خاص و انتخاب افراد متخصص بر اساس آن معیارها کاری دشوار می‌باشد. اغلب پژوهش‌هایی که در این زمینه انجام شده تنها اطلاعات ارائه شده توسط خود افراد را برای ارزیابی تخصص آن ها مورد استفاده قرار می‌دهد، اما در این پایان‌نامه هدف این است که با ارائ? راه حلی برای مسئل?یافتن متخصص علاوه بر اطلاعات ارائه شده توسط خود فرد روابط وی با دیگر افراد متخصص نیز مدنظر قرار داده شود. به علاوه، در این پایان نامه روشی جدید برای محاسبه شباهت معنایی بین کلمات ارائه شده‌ و از این روش برای رتبه‌بندی متخصصان بر اساس میزان تناسب با پرس‌وجوی وارد شده استفاده شده‌است.

برخلاف وب، هدف اصلی وب‏معنایی قابلیت فهم ماشین از اسناد است. توسعه‏ی وب‏معنایی مستلزم توسعه ی داده‏های پیوندی است. داده‏های‏پیوندی اجزای سازنده ی وب‏معنایی هستند که در قالب مدلآر. دی. اف ، منابع‏داده‏ای مختلف وب را به هم مرتبط می کنند. با گذشت زمان تعداد این داده‏ها رو به افزایش است و این امر بازیابی و نگهداری داده‏ها را با مشکل مواجه کرده است. بنابراین نگهداری داده‏های‏پیوندی به نحوی که بازیابی اطلاعات مورد نیاز با صرف کمترین زمان و پیچیدگی انجام شود، نیاز به نگهداری بهینه ی این داده ها را توجیه می کند.معمولاً از جداول‏ رابطه‏ای بزرگ برای نگهداری داده‏های وب‏معنایی استفاده می‏شود. هدف این پژوهش شکستن این جداول رابطه‏ای به جداول کوچک‏تر به‏منظور مدیریت آسان‏تر داده‏های‏پیوندی و دسته‏بندی آن‏هاست. در روش پیشنهادی، این دسته‏بندی براساس نگاشت ساختارهای آنتولوژی مرتبط ‏با داده‏ها به پایگاه‏داده‏ی رابطه‏ای انجام می‏شود. روش‏ پیشنهادی جهت افزایش دقّت داده‏های‏پیوندی از نوعی استنتاج روی داده‏های‏پیوندی بهره می‏گیرد و سرعت بازیابی داده‏های‏پیوندی را نیز از‏ طریق انتخاب ساختارهای ذخیره‏ی مناسب و شاخص‏گذاری افزایش می‏دهد. نتایج حاصل از مقایسه‏ی روش پیشنهادی با روش‏های مطرح ذخیره‏سازی داده‏های آر. دی. اف مانند روش مستقل از الگو، روش مبتنی‏بر الگو و روش هیبرید افزایش سرعت و دقّت داده‏های بازیابی‏شده را نشان می‏دهد و با به‏کارگیری ساختارهای مناسب امکان پاسخ‏گویی به طیف وسیع‏تری از پرس‏وجوها فراهم می‏آید. به‏منظور ارزیابی نتایج از جعبه‏ی‏ اطلاعات در مجموعه‏داده‏ی دی‏بی‏پدیااستفاده شده است.

نیاز به معنا بخشیدن به محتویات وب، به‌گونه‌ای که برای ماشین‌های مختلف قابل فهم باشد، ایده اصلی ظهور وب معنایی است. اما با طراحی آنتولوژی‌ها، توسط افراد و سازمان‌های مختلف در حوزه‌های گوناگون، سطحی از ناهمگونی اطلاعات به سیستم تحمیل شده است که با تطبیق صحیح آنتولوژی‌ها می‌توان این مشکل وب‏معنایی را نیز حل کرد. با وجود تحقیقات بسیاری که در سال‌های اخیر در زمینه‌ی تطبیق خودکار آنتولوژی‌ها انجام شده، چالش بزرگ تعامل میان آنتولوژی‌ها در شرایط گوناگون همچنان به قوت خود باقی است. این پایان‌نامه در پی یافتن روش‌هایی برای افزایش کارایی سیستم‌های موجود در شرایط مختلف است. این تحقیق متشکل از دو بخش است. در پژوهش اول با استفاده از روش ترکیبی یادگیری ماشین، آدابوست، سیستم‌های موفق تطبیق با یکدیگر ترکیب می‌شوند؛ بدین ترتیب تطبیق‌گرهای مختلف نقاط ضعف یکدیگر را پوشش می‌دهند. نتایج ناشی از پژوهش افزایش دقت و کارایی این روش را نسبت به بهترین تطبیق‌گرهای مجزا نشان می‌دهد. در پژوهش دوم از دامنه‌ی گسترده‌ی اطلاعاتی ویکی‌پدیا، به‏عنوان منبع زبانی، استفاده شده است. به این صورت که سیستم با افزایش دامنه‌ی اطلاعاتی هر تطبیق‌گر در حوزه‏های گوناگون، سعی در بهبود نتایج آن دارد. در این پژوهش نیز کارایی هر سیستم نسبت به قبل افزایش یافته است.

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.

داده های پیوندی که زیرمجموعه ای از وب معنایی می باشد، عبارت است از داده های ساختارمندی، که با یکدیگر توسط ارتباطات معنادار در ارتباط هستند. در حال حاضر، موسسات، سازمانها و افراد مختلفی در تلاش برای انتشار داده های خود به صورت داده های پیوندی می باشند تا آنها را به فضای داده جهانی ملحق کنند، اما به علت آشنا نبودن با مفاهیم تخصصی این روند به کندی صورت می گیرد. از این رو، چارچوبهایی جهت انتشار داده ها در زمینه های مختلف بر پایه اصول داده های پیوندی مورد نیاز است. هدف این تحقیق، ارائه چارچوبی جهت انتشار اطلاعات کتابها، که یکی از نیازهای اساسی محققان و کاربران مختلف است، بر پایه اصول داده های پیوندی می باشد. در چارچوب پیشنهادی ابتدا داده ها دریافت و جهت انتشار آماده سازی می شوند. سپس این داده ها به فرمت RDF تبدیل می شوند و پس از شناسایی منابع داده خارجی مرتبط، پیوندهای لازم با استفاده از هستان شناسی های مناسب برقرار می گردند. یک مجموعه داده نمونه از اطلاعات کتابهای یک کتابخانه، توسط چارچوب مورد نظرمنتشر شده است. ارتباطات برقرار شده بین مجموعه داده نمونه و فضای داده جهانی، توسط معیارهای مقبولیت (دقت و فراخوانی) مورد تحلیل و ارزیابی قرار گرفته است. نتایج این ارزیابی حاکی از دقت بالا در انتخاب منابع هدف می باشد. در انتها با انتشار مجموعه لغات voiD، اطلاعات آماری، ساختاری و بنیادی مجموعه داده نمونه منتشر شده است.

آنتولوژی به عنوان یک روش برای از بین بردن ناهمگنی اطلاعات ارائه شده‌است. در یک حوزه ممکن است چندین آنتولوژی که از دیدگاههای متفاوت ایجاد شده‌اند، وجود داشته باشد که سبب ناهمگنی در یک حوزه خاص می‌شوند. جهت از بین بردن نا‏همگنی‏ها از فرآیند هم تراز سازییا تطابق آنتولوژی‌ها استفاده می‌شود. از آنجا که هنگام هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها سعی بر رفع همه انواع ناهمگنی‌های موجود بین دو آنتولوژی ورودی است پس باید روشی اتخاذ گردد تا به کمک آن بتوان نتایج هم ترازسازی انواع روشهای رفع ناهمگنی بین دو آنتولوژی ورودی را کنار هم گردآوری نمود. به مرحله گردآوری نتایج انواع روشهای ناهمگنی، مرحله جمع‌آوری شباهت‌ها گویند.در این تحقیق در ابتدا یک سیستم هم‌ترازسازی آنتولوژی‌ها با استفاده از سه روش رفع ناهمگنی بین آنتولوژی‌ها پیاده‌سازی شده است. این سیستم برای انواع زبان‌های بیان آنتولوژی‌ها یعنیOWLو RDF قابل استفاده است. در سیستم ارائه شده از سه تطابق‌یاب استفاده شده است. دو تطابق‌یاب از ویژگیهای رشته‌ای اجزای آنتولوژی‌ها استفاده می‌نمایند. یکی از این تطابق‌یاب‌ها ISUB است که از فرم رشته‌ای موجودیت‌های دو آنتولوژی استفاده می‌کند و دیگریVDOC است که قبل از آغاز فرآیند محاسبه شباهت بین رشته‌ها، ابتدا یکسری عملیات پیش پردازش از قبیل حذف حروف اضافه و ربط را انجام می‌دهد و سپس براساس روش‌های بازیابی اطلاعات، میزان شباهت دو رشته را محاسبه می‌نماید.سومین تطابق‌یاب پیاده سازی شده، GMO است که از ساختار سلسله مراتبی دو آنتولوژی ورودی جهت محاسبه میزان شباهت موجودیت‌های دو آنتولوژی بهره می‌گیرد. پس از محاسبه شباهت توسط انواع تطابق‌یاب‌های مختلف، در مرحله جمع‌آوری شباهت‌های انواع تطابق‌یاب‌ها، روشی ارائه شده است که برخلاف سایر روش‌های موجود، فرآیند جمع‌آوری شباهت‌ها را براساس هر دو آنتولوژی و برای هر جفت موجودیت دو آنتولوژی بطور جداگانه انجام می‌دهد که یک روش تطبیقی و مطلع از ساختار است.ارزیابی کار انجام شده برای بررسی روش جمع‌آوری شباهت‌های ارائه شده بوسیله‌ی آنتولوژی‌های مسابقه جهانیتطابق آنتولوژی‌ها یعنیOAEI 2009 صورت گرفته است که حاوییک سری آنتولوژی‌های استاندارد جهت مقایسه انواع سیستم‌های هم ترازسازی آنتولوژی‌ها می‌باشد. مقایسه نتایج سیستم ارائه شده با سیستم‌های جِرُمی سوئیت و نگاشت توسط جمع مورچه‌ها، بهبود دقت تشخیص هم ترازی‌های بین دو آنتولوژی توسط سیستم را نشان می‌دهد.

اگر روشی وجود داشت که می شد به کمک آن معنا و مفهوم داده ها را برای ماشین تبیین و تفسیر کرد، آن گاه طبیعتاً ماشین می توانست بر اساس نیاز کاربر نتایج به مراتب دقیق تری را در اختیار او قرار دهد. به طور کلی وب معنایی ساختارمند کردن داده ها، اضافه کردن معنای آنها و در نهایت بازنمایی دانش به کمک ماشین با استفاده از فناوریها و استانداردهایی است که به وسیله کنسرسیوم وب جهان گستر در حال تدوین و تکمیل هستند. تیم برنرزلی و دوستانش وب معنایی را چنین معرفی می کنند: وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است که در آن به اطلاعات، معنایی دقیق تخصیص داده شده است به گونه ای که کامپیوترها و انسان ها بتوانند با یکدیگر به صورت مشترک به کار بپردازند. این تعریف از چندین جنبه حائز اهمیت است. نخست، وب معنایی شاخه ای از وب فعلی است و به آرامی جایگزین آن خواهد شد. دوم این که در وبمعنایی به هر داده، تعدادی معنای مناسب تخصیص داده می شود. سوم این که هدف انجام اعمالی است که به وسیله انسان و ماشین بصورت مشترک انجام شود. در این تحقیق سعی می کنیم نقشه راهی ارائه نماییم تا صاحبان شرکت های تجاری بتوانند وب معنایی را به راحتی درک و عملی نموده و از پیاده سازی آن در ارائه خدمات تجاری خویش بهتر و بیشتر بهره گیرند. چارچوب توصیف منابع ، سرویس های وب ، هستی شناسی و ... فناوریهای وب معنایی هستند که ما در این تحقیق به آنها پرداخته ایم و مطالعه موردی آن در شرکت ایران خودرو خراسان اجرا شده است .

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.