ساخت خودکار ابرمتن در متون فارسی با استفاده از شبکه عصبی نقشه خودسازمان‌ده

نویسندگان: Mahdieh HajiMohammadHosseini, Behrouz Minaei-Bidgoli
چکیده

با در دسترس بودن متون الکترونیکی، کاربران به مطالعه آن‌ها ترغیب می‌شوند. بنابراین، کاربران ممکن است در حین مطالعه با نیازهای اطلاعاتی متفاوتی روبرو شوند و بخواهند اطلاعات بیشتر یا مرتبط درباره یک کلمه یا عبارت خاص درون آن سند بیابند. در چنین شرایطی، جستجو در کل پیکره متون ضروری است که خود با چالش‌های مربوط به جستجو همراه است. استفاده از ابرمتن (Hypertext) روشی سریع برای بازیابی اطلاعات است. با این حال، تبدیل دستی حجم عظیمی از اسناد به ابرمتن، زمان‌بر و گاهی غیرممکن است. هدف این مقاله، پیاده‌سازی روشی خودکار برای تبدیل متون به ابرمتن است. این نخستین فعالیت و پیاده‌سازی از این دست روی اسناد فارسی محسوب می‌شود. در این رویکرد، با استفاده از شبکه عصبی نقشه‌های خودسازمان‌ده (SOM)، دو فرآیند برچسب‌گذاری و تحلیل آن‌ها، دو نوع پیوند ایجاد می‌شود. در این پژوهش، علاوه بر پیوندهای تک‌کلمه‌ای، پیوندهای عبارات دوکلمه‌ای نیز تولید شده‌اند. برخی از منابع پیوندهای ایجادشده در عنوان سند مقصد قرار داشتند که نشان‌دهنده همبستگی بالا بین مبدأ و مقصد است؛ اما در مورد سایر منابع، مرتبط‌ترین پاراگراف در سند مقصد مشخص گردید. نرخ دقت متوسط برای هر دو نوع پیوند (تک‌کلمه‌ای و عبارتی) برابر با ۰.۷۱ محاسبه شد.

کلمات کلیدی
Automatic hypertext construction Information Retrieval Neural networks Text mining

به این مورد امتیاز دهید

میانگین: - ( 0 رأی)
امتیاز شما:

نظرات

Loading comments...