جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

آنچه در این پایان نامه مطرح می شود نقد و بررسی نظریه مازلو در باره نیاز های انسان در قرآن می باشد.انسان موجودی است جسمانی وروحانی با نیازهای مادی و معنوی.ابتدایی ترین نیاز که هر فرد در اولین وهله آن را می یابد نیازهای مادی است. نیازهای مادّی آن نیازهایی هستند که فقدان آنها یا اختلال در آنها، بقا و سلامت مادی و ظاهری انسان را مخدوش می کنند؛ اما در ادامه حیات انسان به گروهی دیگر از نیازها با عنوان نیازهای معنوی نیازمند می گردد. رمز موفقیت یک مکتب در این است که با همه جانبه نگری، از یک سو واقعیات ملموس و بظاهر پیش افتاده زندگی را نادیده نگیرد و از سوی دیگر بهجنبه های معنوی زندگی انسان بپردازد، و راهکارهای لازم را ارائه دهد. مازلو روانشناس آمریکایی نیازهای اساسی انسان را در یک هرم جای داده است که دارای 5 طبقه است. طبقات پایین‌تر هرم نیازهای حیاتی‌تر و ساده‌تر و طبقات بالاتر نیازهای پیچیده‌تر ولی کمتر حیاتی را نشان می‌دهند. نیازهای طبقه‌های بالاتر فقط وقتی مورد توجه فرد قرار می‌گیرند که نیازهای طبقه‌های پایین‌تر برطرف شده باشند. در این پژوهش ابتدا نظریه مازلو را بیان کرده، سپس نیازهای انسان بر اساس آیات را بیان کردیم و در پایان به نقد و بررسی نظریه مازلو بر اساس آموزه های قرآن و این که مازلو نیازهای انسان را تنها به صورت کلی بیان کرده و خودشکوفایی و کمال انسان را محدود دانسته است و حرفی از فطرت به میان نیاورده است، پرداختیم. اهتمام آموزه های دینی به نیازهای مادی و معنوی، واقع نگری اسلامی را به نمایش می گذارد؛ قرآن کریم از یک سوبه نیازهای مادی توجه داشته و غفلت ننموده و از سوی دیگر نیازهای معنوی را مطابق فطرت در جهت رشد و کمال بیان کرده است. و این از ویژگی های همه جانبه نگری دین آسمانی اسلام می باشد.

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.

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.

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.

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.

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.

در سال‌های اخیر، تکنیک‌های فیلتر محتوایی دانش‌محور مبتنی‌بر پایگاه دانش و آنتولوژی به‌ روش‌هایی کارا و قابل‌قبول برای فیلتر اطلاعات تبدیل شده‌اند. در این تحقیق از ساختار آنتولوژی و پایگاه‌دانش‌های ویکی‌پدیا، وردنت و BNC برای عمل فیلتر اسناد، بهبود نمایش اولویت‌های کاربری و محتوای اسناد و محاسبه شباهت معنایی استفاده می‌شود. همچنین سامان‌دهی علایق کاربری و محتوای اسناد در پروفایل‌ها امکان استخراج دانش درباره‌ی علایق احتمالی کاربران و محتوای اسناد را با استفاده از آنتولوژی و پایگاه‌دانش فراهم می‌آورد. این تحقیق روشی نوین و منحصر‌به‌فرد در ساختار ترکیب خبرگان برای فیلتر اسناد ارائه می‌کند و مجموعه‌ای از بهترین و کاراترین روش‌های فیلتر را پیاده‌سازی و با هم یکپارچه می‌کند. ارزیابی سیستم در دو مرحله ارزیابی روش‌های محاسبه شباهت معنایی و روش‌های فیلتر محتوایی با استفاده از مجموعه داده‌های میلر- چارلز و 20Newsgroup انجام می‌شود. نتایج ارزیابی، همبستگی زیاد روش‌های محاسبه‌ی شباهت معنایی میان مفاهیم را با قضاوت بشر نشان می‌دهد. روش‌ مبتنی‌بر ویکی‌پدیا با میزان همبستگی 0.779 نه‌تنها از دیگر روش‌های پیاده‌سازی شده بهتر عمل می‌کند بلکه از روش‌های مشابه و شناخته‌شده‌ای مانند CODC با میزان همبستگی 0.693 و روش ESA با میزان همبستگی 0.58 بهتر عمل می‌کند. به‌علاوه در ارزیابی روش‌های فیلتر دانش‌محور ملاحظه می‌شود که روش مبتنی‌بر آنتولوژی با نرخ صحت و کارآیی98.9 و 98 درصد و روش مبتنی‌بر ویکی‌پدیا با نرخ صحت و کارآیی98.2 و 96 درصد نتایجبهتری نسبت به دیگر روش‌های مشابه و شناخته شده مانند NB-SVM Hybrid دارند. همچنین نتایج ارزیابی روش مبتنی‌بر ساختار ترکیب خبرگانبا نرخ صحت و کارآیی 99.4 و 98.9 درصد نشان می‌دهد کهاین روش نه‌تنها از تک‌تک روش‌های پیاده‌سازی شده کارآیی و صحت بالاتری دارد، بلکه می‌تواند خطاهای عمل فیلتر را تصحیح کند. براساس این نتایج، سیستم پیاده‌سازی شده می‌تواند به‌عنوان رویکرد جدیدی در فیلتر محتوایی و به‌عنوان چارچوبی برای استفاده در کاربردهای فیلتر اطلاعات استفاده شود.

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.

بحث تولید و بازیابی محتوای آموزشی یکی از بحث‌های مهم در آموزش‌ الکترونیکی است. از طرفی باافزایش محتوا روی وب تلاش برای دسترسی به مفاهیم مرتبط با یک حوزه‌ی درسی و آموزشی؛ برای مثال مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی سیستم‌های فازی کاری وقت‌گیر، هزینه‌بر و مشکل است و ممکن است جست‌وجو روی وب، محقق را به نتیجه‌ی دلخواه نرساند. بنابراین در بسیاری از تحقیقات اخیر سعی‌ بر این است که روش‌هایی برای دسته‌بندی و نمایش مفاهیم مرتبط به‌صورت کلی و یکپارچه ارائه شود. در این تحقیق سعی‌ شده است که با استفاده از پایگاه‌دانش‌های عمومی ‌به مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی دلخواه دسترسی پیدا کرده و به‌صورت دسته‌بندی شده براساس سطح سختی به دانش‌ورزان در قالب یک پایگاه‌دانش ارائه شود. در سال‌های اخیر به‌کارگیری تکنیک‌های وب‌معنایی برای تولید و نمایشِ دانش در آموزش‌ الکترونیکی توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. این رساله، سیستمی برای تولید و نمایش دانش ارائه می‌کند که مبتنی‌بر مفاهیمِ نقشه‌‌ی مفهوم، مدل داده‌ای چارچوب توصیف منابع و آنتولوژی است. از آن جهت که این مفاهیم می‌توانند دانش مورد نظر را بهتر نشان دهند و معنا را نیز دربرمی‌گیرند. در روش پیشنهادی از پایگاه‌دانش عمومیِ DBpedia که مبتنی‌بر موجودیت‌های ویکی‌پدیا است برای استخراج مفاهیم آموزشی، از نقشه-ی مفهوم برای ایجاد گرافی از مفاهیم و ارتباطات میان آن‌ها و از ابزارهای ویرایش‌گر آنتولوژی مانند پروتگ برای ساخت پایگاه‌دانش از نقشه‌ی مفهوم به زبانِ آنتولوژی وب استفاده شده است. همچنین از آن‌جاکه ساخت مواد آموزشی کاری وقت‌گیر، مشکل و پرهزینه است، این رساله برای بازیابی مواد آموزشی با استفاده از مدل پیشکارهای وب‌معنایی از موتورهای جستجوگر وب و وب‌سرویس‌های کتابخانه‌های دیجیتال استفاده می‌کند. روش پیشنهادی برای ایجاد پایگاه‌دانش از مفاهیم موجود در حوزه‌ی سیستم‌های فازی و بازیابی مواد آموزشی برای هر مفهوم استفاده می‌کند. ارزیابی سیستم با استفاده از مقایسه‌ی طرح پیشنهادی با کارهای پیشین و نظرسنجی دانش‌ورزان انجام می-شود. براساس این دو ارزیابی می‌توان به معنادار بودن، نشانه‌گذاری ساده‌، قابلیت پویایی ساده، کامل بودن و قابلیت اشتراک پایگاه‌دانش حاصل در تمامی سیستم‌های آموزشی، دسترسی سریع و دسته‌بندی شده به مفاهیم و سرفصل‌های آموزشی و دسترسی به منابع بیشتر اشاره کرد.

وب مخزن عظیم و رو به گسترش دادههاست و اغلب منابع اطلاعاتی آن توسط پایگاه داده های رابطه ای ذخیره و مدیریت می شود. امروزه ماشین فهمکردن و دسترسی معنایی به این حجم عظیم از داده ها، یک ضرورت است. در این میان فناوری وبمعنایی با هدف ایجاد قابلیت پردازش روی دادههای وب پیشنهاد شده است. ساخت آنتولوژی نقش محوری را در وبمعنایی برعهده دارد، اما استخراج آنتولوژی از پایگاه دادههای رابطه ای موجود تحت وب بهطوریکه امکان پرس و جوی معنایی فراهم شود، با مشکلاتی روبروست. این مشکلات ناشی از تفاوتهای بین مدل رابطهای و آنتولوژی و همچنین عدمدسترسی مستقیم به پایگاه دادههای رابطه ای تحت وب است. در این پایان نامه شباهت ها و تفاوت های بین مدل رابطه ای و آنتولوژی بهطور دقیق بررسی شدهاست. همچنین از آنجایی که بهطور طبیعی دسترسی مستقیم به پایگاه دادههای رابطه ای تحت وب برای ایجاد آنتولوژی مُیسر نیست، بنابراین روشی نیمه خودکار برای ایجاد آنتولوژی مبتنی بر پیمایش صفحات HTML مرتبط با پایگاه داده های رابطه ای در دامنه ای مفروض پیشنهاد شده است. این روش که «استخراج آنتولوژی با پیمایش صفحات HTML» نام دارد، ابتدا شبه پایگاه داده رابطه ای براساس الگوی موقعیت داده ها در صفحات HTML به عنوان مدل میانی ایجاد و سپس توسط خزنده تاپل های این شبه پایگاه داده رابطه ای از صفحات HTML بازیابی می شود و در ادامه آنتولوژی دامنه و نمونه های آن به کمک قوانین سیستم انتقال از این شبه پایگاه داده رابطه ای استخراج می شود. در روش پیسنهادی به دلیل استفاده از صفحات HTML مبتنی بر سیستم مدیریت محتوا، مشکلات ساخت آنتولوژی از روی صفحات HTML مانند تغییر دائمی صفحات، داده های نامرتبط و ساختار گوناگون صفحات HTML تا حد زیادی برطرف شده است. آنتولوژی دامنه اساتید رشته کامپیوتر دانشگاه های ایران توسط این روش استخراج شده است. دقت و صحت آنتولوژی استخراج شده به ترتیب توسط کارشناس دامنه و استدلالگر ++Fact ارزیابی شده و درنهایت پرس و جوهای معنایی به زبان SPARQL روی آن اعمال می شود. دقت و فراخوانی نتایج حاصل از پرس وجوها روی آنتولوژی استخراج شده، جامعیت قوانین سیستم انتقال، درکنار اجرایی بودن روش پیشنهادی، موفقیت روش پیشنهادی را تأیید می کند.