جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

با توجه به رشد روزافزون اسناد الکترونیکی، نیاز به یک دسته بند کارا در حوزه داده کاوی واضح است. اخیراً به منظور افزایش دقت دسته بندی، استفاده از آنتولوژی لغوی به عنوان مرجع خارجی و نیز استخراج دانش از متون در فرآیند دسته بندی، مطرح شده است؛ از این رو، هدف از انجام این پروژه ارائه و پیاده سازی سیستم دسته بندی خودکار اسنادی است که آنتولوژی لغوی فارس نت را در عملیات دسته بندی داخل می نماید. این امر منجر به افزایش اوزان کلمات مرتبط با دانش پیش زمینه متن می شود. راهکار پیشنهادی برای استفاده از آنتولوژی لغوی، تمرکز بر روی بردار مشخصه ی معنایی را محور فعالیت های خود قرار داده است؛ تا بدین وسیله فرآیند دسته بندی را بهبود بخشد. در این پروژه ضمن بررسی و مطالعه ی روش های بکارگیری آنتولوژی لغوی در فرآیند دسته بندی، آنتولوژی لغوی فارس نت را به منظور استخراج روابط معنایی استفاده می نماییم.در سیستم ارائه شده، کلیه ی اجزاء تشکیل دهنده ی سیستم دسته بندی شامل پردازشگر لغوی، کاهنده ی ویژگی، انتخاب کننده ی ویژگی، وزن دهی به ویژگی و طبقه بندی کننده اسناد، لحاظ شده است. در این پروژه الگوریتم χ^2 در بخش انتخاب مشخصه و روش وزن دهی ویژگی نرمال شده TFIDF در بخش وزن دهی به کار گرفته می شود. پیش از اعمال روش وزن دهی به مشخصه ها، بردار مشخصه معنایی برای هر کلمه کلیدی توسط مفاهیم استخراج شده از آنتولوژی لغوی فارس نت، ایجاد می شود. نتایج ارزیابی های انجام شده نشان دهنده ی بهبود قابل توجهی در کارایی و دقت الگوریتم دسته بندی با بکارگیری آنتولوژی لغوی فارس نت است.

امروزه با توجه یه کاربرد وسیع هستان شناسی ها به ساخت و توسعه آنها توجه زیادی می شود. اما به این دلیل که افراد مختلفی با درک و کلمات متفاوتی هستان شناسی ها را توسعه می دهند ممکن است دو هستان شناسی که یک دامنه را توصیف می کنند دارای ساختار و واژگان متفاوت باشند. ایجاد درک مشترک بین هستان شناسی ها موجب ایجاد سامانه های تطابقهستان شناسی ها شده است. آن چه که در توسعه سامانه های تطابق تاکنون مغفول مانده است نگاه به مبحث شناخت شناسی به عنوان اساس هستان شناسی و استفاده از مفاهیم این حوزه در تطابق هستان شناسی هاست.در این پژوهش با پرداختن به حوزه شناخت شناسی، به روشی بر مبنای هوش جمعی رهنمون می شویم و فرا سامانه ای برای تطابق هستان شناسی ها ارائه می دهیم. هم افزایی سامانه های تطابق در این روش موجب انطباق هر چه بهتر هستان شناسی ها با دقت و فراخوانی بیشتری نسبت به سایر سامانه های تطابق می شود.

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.

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.

یادگیری مفاهیم یکی از مباحث مهم در سیستمهای چند عامله است. تمرکز این مبحث بروی عامل هایی است که با استفاده از استقلال خود برای رشد و پیشرفت در محیط پیرامون خود، از دانش یکدیگر برای تعالی دانش خود نسبت به محیط استفاده می کنند.بدین منظور یک عامل با دریافت اطلاعات جدید از محیط و یا دیگر عامل هامی باید قادر باشد تا دانش خود را از جهان پیرامون خود بروز رسانی کند. پس به عنوان بخشی از جهان بینی و یا آنتولوژی عامل نسبت به محیط، مفاهیم نقش بسته در آنتولوژی یک عامل نیز نیازمند رشد و بروز شدن در گذر زمان است.در این رساله به تعریفی جدید از نمایش مفاهیم بر اساس مشخصه مقدار ها و مقادیر احتمالاتی آنها می پردازیم. این تعریف جدید به عامل ها اجازه می دهد تا بتوانند با دریافت حجم پایینی از اطلاعات جدید دانش خود را نسبت به مفاهیم افزایش دهند.همچنین در بخش دوم این رساله با نگاهی تازه به روند یادگیری مفاهیم در سیستم های چند عامله، تعامل و سازو کار تصمیم گیری عامل ها را برای همکاری و یا خیانت به یکدیگر به شکل یک بازی در نظر گرفتیم. در این بازی عامل ها با شناختن ارزش دانشی که از دست می دهند اقدام به محاسبه ارزش دریافتی کرده و با ساز و کاری قاعده مند اقدام به اتخاذ تصمیم می کنند. این نگاه رقابتی به سیستم های چند عامله نگرشی نزدیکتر به محیط های انسانی خواهد بود. در محیط های انسانی مانند مراکز تحقیقاتی و دانشگاه ها، اطلاعات می توانند بسیار حائز اهمیت باشد. دو عامل در چنین محیطی می باید با توجه به آنچه از دست می دهند مراقب سوء استفاده های احتمالی دیگر عامل ها از اطلاعات خود باشند. این نوع نگرش به رابطه میان عامل ها در حقیقت بازتابی از روابط انسانی خواهد بود.

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.

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.

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.

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.

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.