جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

سیستم‌های خبره از جمله سیستم‌های مطرح شده در هوش مصنوعی هستند که هدف آنها، تبدیل دانش افراد خبره در حوزه‌ای خاص، به یک سیستم کامپیوتری می باشد. این سیستم‌ها عموما بصورت منفرد طراحی شده و مورد استفاده واقع می‌شوند. همچنین حوزه دانشی که هر یک از این سیستم‌ها پوشش می‌دهد، محدود و مشخص است و سیستم خبره نمی‌تواند به سوالات خارج از حوزه دانش خود، پاسخ دهد. از این‌رو، برقراری ارتباط بین سیستم‌های خبره، نقش بسیار مهمی در استفاده از حوزه وسیع‌تری از دانش که توسط چند سیستم خبره پوشش داده شده‌اند، دارد.در این پایان‌نامه، یک سیستم توزیع شده مبتنی بر عامل ارایه شده است که با استفاده از آن می‌توان بین چند سیستم خبره مبتنی بر قانون که در حوزه‌های مرتبط و مشابه فعالیت می‌کنند، ارتباط برقرار کرد. در این سیستم، با طراحی پروتکل‌هایی برای توزیع تکنیک‌های استنتاج پیش‌رو و پس‌رو بین چند سیستم خبره، این امکان فراهم می‌شود که سیستم‌های خبره بتوانند برای پاسخ به پرسش‌های خود، از دانش سیستم‌های خبره دیگر نیز استفاده کنند. همچنین، برای استاندارد سازی نمایش دانش در کل سیستم، از Ontology استفاده شده است.سیستم طراحی شده و پروتکل‌های آن، مبتنی بر استاندارد FIPA بوده و در محیط JADE پیاده‌سازی شده‌اند. همچنین، برای پیاده‌سازی Ontology از ابزار Protégéاستفاده شده و خروجی آن بصورت فایل‌های JavaBean در محیط JADE مورد استفاده قرار گرفته‌اند.برای آزمون سیستم، از دو سیستم خبره تنظیم برنامه سفر که با استفاده از Jess پیاده سازی شده‌اند، استفاده شده است و نتایج بدست آمده نشان داده است که سیستم‌های خبره توانسته‌اند با استفاده از سیستم ارایه شده در این کار، از دانش سیستم‌های خبره دیگر برای حل مسایل خود استفاده کنند.

وب امروزی اطلاعات را به‌صورت پراکنده و بدون درنظر‌گرفتن معنایشان در وب‌سایت‌های مختلف قرار داده است. اگر شخصی بخواهد به‌دنبال کالا و یا مفهوم خاصی در وب بگردد، باید به وب‌سایت‌های مختلف مراجعه کرده و اطلاعات آن‌ها را با هم مقایسه کند. اگر بتوان اطلاعات موجود در وب در زمینه‌ای خاص را به‌صورت یکپارچه و معنادار در کنار یکدیگر قرار داد، در وقت و هزینه‌ی کاربر صرفه‌جویی می‌شود. برای انجام این کار باید ابتدا اطلاعات موجود در وب استخراج شده و سپس به‌صورت یکپارچه در کنار یکدیگر قرار گیرند. این رساله برای استخراج اطلاعات، از وب‌سرویس‌ها و برای یکپارچه‌سازی آن‌ها از وب‌معنایی استفاده کرده است. این رساله به‌طور خاص از آنتولوژی استفاده کرده و آنتولوژی کتاب را تهیه کرده است. بدین‌صورت که ابتدا یک آنتولوژی اولیه ساخته شده است. سپس اطلاعات موجود در وب در مورد کتاب از طریق وب‌سرویس‌ها استخراج شده و در قالب یک آنتولوژی ذخیره شده است. در مرحله‌ی بعد این آنتولوژی‌ها باید با یکدیگر تطبیق یابند تا یک آنتولوژی یکپارچه ساخته شود. جهت انجام این‌کار باید مشابهت‌های معنایی، رشته‌ای و ساختاری این آنتولوژی‌ها درنظرگرفته شود. این رساله برای بررسی مشابهت معنایی و رشته‌ای از اطلاعات زمینه‌ای (فرهنگ‌لغت‌هایی) مثل ویکی‌پدیا، وُردنِت، گوگل و غیره استفاده کرده و برای بررسی مشابهت ساختاری از درختِ این آنتولوژی‌ها استفاده کرده است. در نهایت، آنتولوژی یکپارچه‌ی نهایی ساخته و نمونه‌سازی می‌شود.

با افزایش روزافزون کاربران اینترنت، این بستر به منبعی غنی از اطلاعات تبدیل شده و با همگانی شدن آن، بیان نظرات و عقاید کاربران در مورد کالا‌ها، سازمان‌ها و اشخاص با سادگی بیشتری انجام می‌شود. با توجه به تحقیقاتی که در سال 2009 انجام گرفت، موثرترین عامل در تصمیم‌گیری مشتریان در خرید الکترونیک، نظرات ارائه شده توسط کاربران در مورد کالا‌ها می‌باشد. ولی با افزایش نظرات کاربران در مورد کالا‌ها تصمیم‌گیری و نتیجه‌گیری از نظرات مشکل شده است. در این پایان نامه مدل جدیدی از نظرکاوی ارائه شده است. در این مدل بر خلاف کارهای گذشته، برای کلمات بیان کننده احساسات، شدت گرایش تعیین می‌شود و در شناسایی گرایش شخص نسبت به یک کالا لحاظ می‌شود. همچنین در این مدل روشی برای تخصیص وزن به ویژگی‌ها ارائه شده است. کارایی مدل پیشنهادی بر روی مجموعه داده تهیه شده از وب سرویس آمازون ارزیابی و با سایر مدل‌ها مقایسه شده است. خلاصه‌سازی با استفاده از مدل پیشنهادی دارای جزئیات دقیق‌تر و کامل‌تر نسبت به مدل‌های گذشته می‌باشد و همچنین شناسایی رتبه کالا از نظرات با استفاده از این مدل نسبت به سایر مدل‌های با دقت بالاتری انجام می‌شود.

با گسترش رسانه‌های اجتماعی در فضای وب (انجمن‌های وب، شبکه‌های اجتماعی، بلاگ‌‌ها و ...) منابعی غنی و ارزان از نظرات به‌وجود آمده‌اند، مردم و تولیدکنندگان برای بررسی نظرات به این رسانه‌ها روی آورده‌اند. تحلیل نظرها از دو جنبه کاربرد فراوان دارد. برای صاحبان تجارت، گرفتن بازخورد مشتریان از محصول و سرویس می‌تواند بسیار مفید باشد تا براساس آن، تصمیم‌های مناسبی را در محصول و سرویس‌های بعدی خود دخیل کنند. همچنین برای کاربرانی که قصد تهیه محصول را دارند، استفاده از نظر سایرین برای رسیدن به خریدی مطمئن و مطابق با سلایق خود می‌تواند کمک کننده باشد. هدف اصلی این تحقیق ایجاد و پیاده‌سازی سیستم کاوش نظرات در وب و تحلیل این نظرات برای به‌دست آوردن میزان نظرات مثبت و منفی مربوط به هر یک از ویژگی‌های محصول است. هدف نهایی این سیستم، مشخص کردن میزان نظرات مثبت و منفی ویژگی‌های محصول و رتبه‌بندی (Rank) ویژگی‌های محصولات موجود بر اساس بیش‌ترین نظرات مثبت و منفی است تا کاربر از بین محصولات موجود، محصولی که دارای بیش‌ترین نظرات مثبت برای ویژگی‌های دلخواه است را بتواند انتخاب کند. در تحقیق پیش‌رو سعی بر آن داریم با استفاده از آنتولوژی و ابزارهای وب‌معنایی با استفاده از معنای جملات و مفاهیم مستتر در محتویات نتایج بهتری نسبت به روش‌های سنتی به‌دست آوریم. در این تحقیق فرض بر این است که در هر نظر، کاربران به ویژگی‌های مختلفی از موضوع اشاره می‌کنند و در آن نظر ممکن است برخی ویژگی‌ها از نظر کاربر مثبت و برخی دیگر از ویژگی‌ها منفی تلقی شود. با این دید، یک نظر از کاربر را به‌جای آن‌که مطلق مثبت یا منفی قلمداد کرد، مثبت، منفی و خنثی را به هر یک از ویژگی‌هایی که کاربر ذکر می‌کند اعمال می‌کنیم.

وب‌معنایی با هدف ایجاد ارتباط و تعامل مستقیم ماشین‌ها و بدون دخالت بشر طرح شد، ولی هم‌اکنون با چالش بزرگ تعامل آنتولوژی‌ها روبه‌رو است. این رساله درپی یافتن تناظر بین موجودیت‌های آنتولوژی، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین است. بدین ترتیب که، ابتدا معیار شباهت را در سطوح مختلف برای آنتولوژی‌های واقعی انتخاب و تولید می‌کند، و سپس از معروف‌ترین دسته‌بندی کننده‌های تحت‌نظارت، مثل ماشین بردارهای پشتیان (SVM) ، نزدیک‌ترینk همسایه (KNN)، درخت تصمیم‌گیری (DT) و روش AdaBoost برای دسته‌بندی موجودیت‌ها استفاده می‌کند. البته هر یک از دسته‌بندی‌کننده‌های مذکور با پارامترهای مناسب تنظیم می‌شوند. مدل نهایی بدون نیاز به بازخورد کاربر و کاملاً خودکار است. هم‌ترازی تنها برمبنای اطلاعات موجود در اسناد OWL است، و نیازی به نمونه‌های آنتولوژی نیست. از SVM برای کاهش معیارهای مشابهت استفاده شده، و نتایج حاصل از آزمایش مدل، بیانگر انتخاب روش مناسب و تنظیم صحیح پارامترهاست. به‌طوری‌که قادر به تامین نتایج قابل‌قبول همراه با کاهش قابل‌ملاحظه‌ی هزینه‌ی محاسباتی است. نتایج حاصل از روش AdaBoost بالاترین کارایی را داراست. نتایج حاکی از میانگین مقدار 92 درصد برای معیار F است.

داده‌کاوی که به عنوان استخراج دانش از پایگاه داده‌ها نیز شناخته می‌شود، روالی برای استخراج دانش ناشناخته از مقدار زیادی داده است. کاوش اسناد بر اساس روش‌های داده کاوی به استخراج اطلاعات و دانش از اسناد می‌پردازد. خوشه‌بندی اسناد یکی از مهمترین روش‌های کاوش اسناد است که دسته‌بندی بدون سرپرست اسناد به گروه‌های مختلف می‌باشد.سیستم‌های رایج بازیابی اطلاعات و خوشه‌بندی اسناد بر کلمات کلیدی استوار می‌باشند. با توجه به اینکه کلمات کلیدی مختلف می‌توانند برای توصیف یک مفهوم استفاده شوند، این سیستم‌ها می‌توانند نتایج نادرست و ناقصی راایجاد نمایند. همچنین روابط معنایی ممکن است بین کلمات موجود باشد که شناسایی آنها نیاز به استخراج دانش دامنه مورد نظر دارد. مهمترین گام‌ها در خوشه‌بندی اسناد نحوه‌ی نمایش اسناد و معیار اندازه‌گیری شباهت بین آنها است.این تحقیق بر بهبود کارایی خوشه‌بندی اسناد تمرکز دارد. الگوریتم خوشه‌بندی اسناد در سه گام پیشنهاد شده است: نمایش اسناد، اندازه‌گیری شباهت بین اسناد، سیستم استنتاج فازی به منظور اندازه‌گیری شباهت نهایی بین اسناد. در نهایت پس از انجام این سه گام، با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی پایین به بالا خوشه‌بندی اسناد صورت می‌پذیرد. در گام اول، اسناد بر اساس دانش دامنه به صورت یک گراف آنتولوژی نمایش داده می‌شوند. این روش بر خلاف روش مبتنی بر کلمات کلیدی، بر مفاهیم دامنه استوار می‌باشد و یک سند را بر اساس مفاهیم موجود در آن، به صورت زیرگرافی از آنتولوژی دامنه نمایش می‌دهد. مفاهیم استخراج شده گره‌های گراف را تشکیل می‌دهند. برای هر گره با توجه به فرکانس مفهوم، وزن محاسبه می‌گردد. روابط موجودبین مفاهیم سند، یال‌های گراف و میزان این ارتباط اوزان یال‌ها را مشخص می‌نماید. در گام دوم برای هر سند بر اساس نمایش گرافی استخراج شده از مرحله‌ی اول، مفاهیم کلی و جزئی و یال‌های اصلی مشخص می‌گردند. شباهت بین هر جفت از اسناد در سه مقدار و بر اساس این سه عامل محاسبه می‌شود. در گام سوم سیستم استنتاج فازی با سه ورودی و یک خروجی طراحی شده است. ورودی‌ها مفاهیم کلی، مفاهیم جزئی و یال‌های اصلی می‌باشند و خروجی میزان شباهت بین دو سند است. مجموعه‌ای از قوانین فازی برای موتور استنتاج فازی در نظر گرفته شده است که بر اساس سه شباهت ورودی مقدار شباهت نهایی را تخمین می‌زند. در نهایت بر اساس ماتریس شباهت اسناد، الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی پایین به بالا به منظور خوشه‌بندی اسناد اعمال می‌گردد. برای ارزیابی الگوریتم پیشنهادی، نتایج با نتایج حاصل از روش‌های naïve Bayes ، دو الگوریتم مبتنی بر هستان شناسی و یک الگوریتم آماری مقایسه شده است. نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که روش پیشنهاد شده مقادیر F-measure و Accuracy را بهبود می‌دهد. همچنین مقادیر FP و Error به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد.

ایده اصلی وب معنایی، ایجاد فراداده‌هایی است که داده را شرح می‌دهند تا کامپیوترها را قادر به پردازش معنی اشیا کنند. هدف از وب معنایی این است که ماشین‌ها نیز همانند انسان‌ها سندها را درک کرده و تفسیر کنند. یکی از مولفه‌های اصلی وب معنایی، آنتولوژی است، که نسبت به سایر مولفه‌ها از قدرت بیان بیشتری برخوردار است. آنتولوژی، مجموعه‌ای از واژگان مشترک را برای محققانی تعریف می‌کند که نیاز به اشتراک‌گذاری اطلاعات در یک دامنه دارند. امروزه استفاده از آنتولوژی در وب افزایش یافته است. بسیاری از آنتولوژی‌های معروف، اندازه بزرگی دارند. اندازه بزرگ این آنتولوژی‌ها باعث کاهش سرعت و کارایی در استفاده‌مجدد، استنتاج، نگهداری و هماهنگی سیستم‌های توزیع‌شده می‌شود. راه‌حل این مساله، پیمانه‌‌ای کردن آنتولوژی می‌باشد. پیمانه‌ای کردن آنتولوژی، بخش مهمی از مهندسی آنتولوژی است که برای کاهش پیچیدگی و اندازه آنتولوژی، یا آن را به کل قطعات تشکیل‌دهنده می‌شکند (تقسیم‌بندی آنتولوژی) و یا اینکه فقط بخش کوچکی از آن را استخراج می‌کند (استخراج پیمانه). هدف از این پژوهش ارائه رهیافتی برای پیمانه‌ای کردن آنتولوژی به پیمانه‌هایی درست، کامل و متصل به هم است، به صورتی که کاربر بتواند بر اساس نیازهای برنامه کاربردی تنظیماتی را در پیمانه‌ای کردن اعمال کند.رهیافت ارائه‌شده در این پژوهش روی تقسیم‌بندی آنتولوژی تمرکز دارد. برای داشتن قطعه‌های کامل، ابتدا یک استنتاج مقدماتی روی آنتولوژی انجام شده و سپس حاصل آن به Pato، که ابزاری برای تقسیم‌بندی است، داده می‌شود. به دلیل انجام استنتاج مقدماتی، نتیجه تقسیم‌بندی، پیمانه‌هایی مرتبط و نیمه‌کامل است. بنابراین، قضایای کامل‌کننده به آن‌ها اضافه می‌شود. سپس پیمانه‌ها توسط زبان آنتولوژی پیمانه‌ای P-DL به هم متصل می‌شوند. به این ترتیب، پیمانه‌های حاصل، پیمانه‌هایی متصل و کامل با اندازه مناسب هستند. هرچند استنتاج روی آنتولوژی‌های بزرگ عملی وقت‌گیر است، اما فقط یکبار صورت می‌گیرد و در عوض مزایای زیادی به همراه دارد که توسط دیگر روش‌ها تامین نمی‌شوند. برای ضمانتِ این ادعا، روش ارائه‌شده و روش‌های قبلی به صورت تئوری و عملی ارزیابی شده و نشان داده می‌شود که این روش باعث می‌شود که آنتولوژی به‌طور متعادلی بخش‌بندی شود و پیمانه‌های حاصل مانند یک آنتولوژی خودشمول، توسط ابزارهای زیادی استفاده شوند.

در دنیای امروز سرعت چشم‌گیر رشد علم و دانش، همچنین تغییر شکل داده به مفاهیم در دانش و افزایش روز افزون مفاهیم و ارتباط بین آنها قابل چشم‌پوشی نیست. در نتیجه نیاز به ساختاری برای نمایش دانش ضروری است. آنتولوژی یک ساختار بنیادی برای مفهوم دانش است که به خوبی مفاهیم و ارتباط بین آنها را نشان می‌دهد. از آنجاکه مفاهیم و ارتباط بین آنها روز به روز گسترده‌تر و بیشتر می‌شوند و در گذر زمان تغییر می‌پذیرند و همچنین فراگیرتر شدن استفاده از آنتولوژی در حوزه‌های مختلف تکامل آنتولوژی تبدیل به یک مسئله مهم شده است. با توجه به اهمیت موضوع هدف این پایان‌نامه ارائه روشی برای تکامل خودکار آنتولوژی است. همچنین نظر به مزایای استفاده از پیشکارهای هوشمند، در این پایان‌نامه روشی برای تکامل خودکار آنتولوژی در محیط چندپیشکاره هوشمند ارائه است. آنتولوژی به گونه‌ای تکامل می‌یابد که قابل استفاده باشد. پیشکارهای هوشمند با استفاده از دریافت‌هایی که از محیط دارند تغییرات را احساس می‌کنند، سپس تغییرات را روی آنتولوژی اعمال می‌کنند و آنتولوژیتکامل می‌یابد. پس از ارزیابی آنتولوژی حاصل، ملاحظه می‌شود که روش پیشنهادی از دقت قابل قبولی برخوردار است.

مفهوم «شناخت» و «استدلال» هسته‏ی علوم‏شناختی و هوش‏مصنوعی است. برخی از علوم مانند فلسفه، منطق، روان‏شناسی، عصب‏شناسی و غیره همواره به‏دنبال این هستند که دریابند این فرآیندها دقیقاً چگونه در ذهن انسان انجام می‏شوند. آنچه که قطعی است یا دست‏کم توسط مشاهدات تجربی تایید می‏شود این است که مفهوم شناخت در طبیعت همواره با مفاهیم «یادگیری» و «تکامل» درآمیخته است. طبق مشاهدات طبیعی، بیشتر جانداران درابتدای زندگی شناخت کمی از خود و دنیای اطراف خود دارند. اما در طول زمان به نوعی تکامل شناختی دست می‌یابند. این مفهوم بسیار حیاتی است زیرا هیچ مدل شناختی کاملی از جهان در ابتدای زندگی جانداران دراختیار آنان نیست و هیچ راه مستقیمی هم برای دستیابی سریع به آن وجود ندارد. بلکه شناخت باید در طول زمان حاصل شود. این پایان‏نامه براساس مفهوم تکامل شناختی که در طبیعت وجود دارد، یک مدل/چارچوب کلی برای یادگیری و تکامل شناختیِ پیشکارها/سیستم‏های هوشمند مصنوعی پیشنهاد و ارائه می‌دهد. زیربنای تئوریک مدل چند فرضیه‏ی شناختی است که در این رساله پیشنهاد می‏شود. هسته مرکزی این چارچوب نیز یک دستگاه مختصاتی مفهومی چندبُعدی است که پیشنهاد شده و ذهن مجازی پیشکار را شکل می‏دهد. فرآیند یادگیری مفهومی به‏صورت بدون ناظر و توسط الگوریتم‏های خوشه‏بندی مفهومی و الگوریتم‏های پیشنهادی این رساله جهت ساخت و تکامل آنتولوژی انجام می‏شود. در نهایت ارزیابی‏های عملی مدل/چارچوب نتایج مطلوبی را نشان داد.

با توجه به گسترش روزافزون اطلاعات در دسترس از طریق اینترنت، لزوم استفاده از روش های خلاصه سازی خودکار متن، بیش از پیش احساس می شود. روش هایی که با استخراج مهمترین مطالب موجود در اسناد مانع از مطالعه کامل حجم انبوه از آنها شوند. خلاصه سازی عبارت است از فشرده سازی متن (متون) منبع و تولید یک نسخه کوتاه تر از آن به نحوی که محتوای اطلاعاتی آن حفظ شود. اغلب سیستم های خلاصه ساز با استفاده از روش های سطحی و معیارهای آماری به استخراج مهمترین بخش های متن منبع پرداخته و خلاصه نهایی را شکل می دهند. هدف این پژوهش استفاده از یک روش مبتنی بر پایگاه دانش در فرآیند خلاصه سازی است. در این راستا از پایگاه دانش هستی شناسی فارس نت به منظور دستیابی به مفاهیم موجود در متون و تولید خلاصه آنها استفاده خواهد شد. هستی شناسی یکی از مباحث مربوط به علم فلسفه است که یک ساختار سلسله مراتبی از همه موجودیت های عالم هستی به همراه روابط حاکم بر آنها فراهم می کند. در این پژوهش ابتدا با نگاشت متن مورد خلاصه سازی با پایگاه دانش هستی شناسی، گرافی تحت عنوان گراف موضوعی شکل می گیرد که حامل شمای مفهومی متن منبع است. سپس با استفاده از معیارهای مختلف تعیین اهمیت گرافی، اهمیت نسبی هر یک از گره های گراف ارزیابی می شود. سرانجام از این مقادیر به منظور تعیین اهمیت جملات مختلف موجود در متن منبع و ساخت خلاصه نهایی استفاده خواهد شد. نتایج حاصل از ارزیابی خلاصه های تولید شده، حاکی از برتری روش پیشنهاد شده در این پژوهش نسبت به سیستم های خلاصه ساز موجود است.