پروژه‌ها

برچسب گذاری صرفی کلمات فارسی​

در سالهای اخیر مساله زبان‏شناسی محاسباتی یکی از دغدغه‏های محققین حوزه کامپیوتر و زبان‏شناسی شده است. استفاده از کامپیوتر و ابزارهای هوشمند باعث شده‏اند که بتوان بسیاری از کارهای مرتبط با متن را با سرعت و دقتی قابل توجه انجام داد. علاوه‏بر‏این، قدرت وارد شدن به عرصه‏هایی را که تصور آنها نیز مشکل بوده فراهم کرده است. برای نمونه ترجمه هوشمند، جستجوگرهای معنایی و بسیاری از کارهای دیگر در این زمینه را می‏توان نام برد. همچنین هر یک از زبان‏های موجود در دنیا به تنهایی می‏توانند مخاطب تمامی پردازش‏های زبانی قرار گیرد.

برچسب گذاری ادات سخن به معنای بدست آوردن گونه صرفی کلمات یک متن است. برای نمونه و با فرض داشتن مجموعه برچسب‌های زیر:

جدول1-1- یک نمونه ساده از مجموعه برچسب‌های گونه صرفی کلمه.

برچسب‌های معادل کلمات در عبارت “اولین سیاره خارج از منظومه شمسی دیده شد.” به صورت زیر خواهد بود:

برچسب‌گذار مبتنی بر مدل مخفی مارکوف (Hidden Markov Model)

استفاده از مدل مخفی مارکوف جهت برچسب‌گذاری گونه‌های کلام می‌تواند به عنوان یک برداشت از تئوری‌های احتمالی دانست. این فرآیند به شرحی که در ادامه می‌آید اجراء می‏گردد:

سؤال این است که، برای یک رشته از کلمات‌گرفته شده، چه ترتیب برچسبی بهترین ترتیب برچسب برای آن رشته کلمات است؟ اگر ما متن ورودی را (ترتیبی از واحدهای صرفی در کار ما) بصورت W = (wi)1<i<n نمایش دهیم و یک ترتیب از برچسب‌های مجموعه برچسب را با T = (ti)1<i<n مشخص کنیم، هدف ما این است که مقدار زیر را محاسبه کنیم:

رابطه  بیانگر احتمال تعلق گرفتن رشته برچسب‌های T به رشته کلمات Wاست. بوسیله استفاده از قاعده بیز و حذف کردن بخش P (W)، رابطه به صورت زیر می‌تواند تغییر داده شود:

P (TlW) احتمال رخداد‌ این ترتیب برچسب (احتمالات مربوط به انتقال برچسب‌ها) را نشان می‌دهد و می‌تواند توسط مدل N-gram زیر محاسبه ‌گردد:

نحوه نرمال سازی :

به طوری که.

نحوه محاسبه  نیز به صورت زیر می‌باشد:

در این پروژه برای انجام آزمایش‌ها از پیکره بیجن‏خان که یک پیکره متنی استاندارد است استفاده کرده‌ایم. این پیکره تقریبا شامل 2.6 ملیون (2,597,937) کلمه‏ی برچسب خورده از پیکره همشهری است.مجموعه برچسب به کار رفته در این پیکره متنی از 40 برچسب تشکیل یافته که هر یک از آن‌ها بیان‌کننده یک نوع گونه‏ی صرفی‌است. برای آزمایش، از این پیکره، دو میلیون کلمه را به عنوان داده آموزشی و مابقی را به عنوان داده مورد آزمایش انتخاب کرده‏ایم. در  میان دو میلیون کلمه‏ی ابتدایی، از 40 برچسب موجود، 39 برچسب آن دیده شد،که مجموعه برچسب مطابق با آن تغییر یافت.

جدول 3-2- میزان دقت، بازخوانی و معیار F به‌ازای کل پروژه.

دقت

بازخوانی

معیار F

94.3%

94.3%

94.3%

 

0 0 رای ها
رأی دهی
اشتراک در
اطلاع از
guest
0 نظر
بازخورد (Feedback) های اینلاین
نمایش همه نظرات