پایان ‏نامه کارشناسی ارشد

مهندسی فناوریِ اطلاعات، گرایشِ تجارتِ الکترونیک

عنوان:

چارچوبی جدید برای تشخیصِ مرجع ‏مشترک و اسم اشاره در متون پارسی

استاد راهنما:

دکتر بهروز مینائی بیدگلی

برای رعایت حریم خصوصی نام نگارنده پایان نامه درج نمی شود

تکه هایی از متن پایان نامه به عنوان نمونه :

(ممکن است هنگام انتقال از فایل اصلی به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است)

فهرست مطالب:

فصل ۱: آشنایی با تشخیص مرجع مشترک……………………………………………………………………1

1-1. مقدمه و بیان مسئله……………………………………………………………………………………………. 1

1-2. بررسی ارتباطات هم‏مرجعی………………………………………………………………………………. 6

1-2-1. هم‏مرجع در مقابل پیشایند………………………………………………………………………………….. 9

1-2-1-1. ارتباط هم‏مرجع………………………………………………………………………………………… 10

1-2-1-2. ارتباط پیشایندی………………………………………………………………………………………… 11

1-2-2. تحلیل پیشایند……………………………………………………………………………………………….. 16

1-2-3. تحلیل مرجع مشترک………………………………………………………………………………………… 16

1-2-4. تقابل تحلیل مرجع مشترک و تحلیل پیشایندی……………………………………………………….. 17

1-3.جمع‏بندی………………………………………………………………………………………………………… 20

فصل 2 : بخش اول……………………………………………………………………………………… 21

2-1-۱. پیشینه تشخیص مرجع مشترک…………………………………………………………………………… 21

2-1-۲. روش‏های زبان‏شناسی…………………………………………………………………………………………….. 22

2-1-۲-1. فاکتورهای حذف کننده…………………………………………………………………………….. 23

2-1-۳-۲-۱. تطبیق جنس و عدد……………………………………………………………………….. 23

2-1-۳-۲-۱. تطبیق معنایی…………………………………………………………………………………. 24

2-1-۲-۲. فاکتورهای امتیاز دهنده …………………………………………………………………………… 24

2-1-۳-۲-۱. مشابهت نحوی…………………………………………………………………………………. 24

2-1-۳-۲-۱. مشابهت معنایی……………………………………………………………………………….. 25

2-1-۳-۲-۱. بارز بودن…………………………………………………………………………………………… 25

2-1-۳. روش‏های یادگیری ماشین…………………………………………………………………………………….. 27

2-1-۳-۱. ویژگی‏ها………………………………………………………………………………………………………. 28

2-1-۳-۲. مدل‏های جفت اشاره………………………………………………………………………………….. 28

2-1-۳-۲-۱. رده بندی جفت عبارت‏های اسمی………………………………………………….. 32

2-1-۳-۲-۱-1. درخت تصمیم………………………………………………………………………… 33

2-1-۳-۲-۲.افراز……………………………………………………………………………………………………… 35

2-1-۳-۲-۲-۱.درختِ بل………………………………………………………………………………….. 36

2-1-۳-۲-۲-۲. افراز گراف……………………………………………………………………………….. 38

2-1-۳-۳. روش‏های مبتنی بر پیکره……………………………………………………………………………… 40

2-1-۳-۴. روش‏های جایگزین…………………………………………………………………………………………. 44

2-1-۳-۴-۱. روش هم‏آموزی…………………………………………………………………………………….. 44

2-1-۳-۴-۲. مدل احتمالاتی مرتبه اول…………………………………………………………………… 46

2-1-۳-۴-۳. رتبه‏بندی………………………………………………………………………………………………. 47

2-1-۳-۴-۴. فیلدهای تصادفی شرطی……………………………………………………………………… 49

2-1-۳-۴-۵. خوشه ‏بندی………………………………………………………………………………………….. 51

2-1-۴. جمع‏بندی………………………………………………………………………………………………………. 56

فصل 2: بخش دوم…………………………………………………………………………………….. 57

2-2-۱. پیکره نشانه گذاری شده توسط اطلاعات هم‏مرجع…………………………………………………. 58

2-2-۲. پیکره بیژن‏خان………………………………………………………………………………………………….. 59

2-2-۳. پیکره لوتوس…………………………………………………………………………………………………….. 60

2-2-۴.شیوه‏ های نشانه ‏گذاری پیکره لوتوس…………………………………………………………….. 62

2-2-۴-۱. نشانه‏گذاری انواع موجودیت‏ها………………………………………………………………………….. 62

2-2-۴-۱-۱. موجودیت شخص……………………………………………………………………………………… 64

2-2-۴-۱-۲. موجودیت سازمان……………………………………………………………………………………… 64

2-2-۴-۱-۳. موجودیت مکان…………………………………………………………………………………………. 66

2-2-۴-۱-۴. موجودیت سیاسی……………………………………………………………………………………… 66

2-2-۴-۲.کلاس هر موجودیت……………………………………………………………………………………………. 68

2-2-۴-۲-۱.غیر ارجاعی……………………………………………………………………………………………….. 69

2-2-۴-۲-۲.ارجاعی………………………………………………………………………………………………………. 69

2-2-۴-۲-۲-۱.ارزیابی به شکل منفی……………………………………………………………………… 69

2-2-۴-۲-۲-۲.ارجاعی خاص………………………………………………………………………………….. 70

2-2-۴-۲-۲-۳.ارجاعی عمومی……………………………………………………………………………….. 70

2-2-۴-۲-۲-۴.ارجاعی زیر مشخص شده………………………………………………………………. 70

2-2-۴-۳.انواع اشاره/سطوح اشاره…………………………………………………………………………… 71

2-2-۴-۳-۱.اشاره ساده………………………………………………………………………………………………….. 72

2-2-۴-۳-۱-۱.محدوده اشاره………………………………………………………………………………….. 72

2-2-۴-۳-۱-۲. هسته اشاره……………………………………………………………………………………. 72

2-2-۴-۳-۱-۳.انواع اشاره ساده………………………………………………………………………………. 72

2-2-۴-۳-۲.ساختارهای پیچیده………………………………………………………………………………………. 74

2-2-۴-4-۲-۱.ساختارهای عطف بیان یا بدل……………………………………………………….. 75

2-2-۵.جمع‏بندی………………………………………………………………………………………………………… 75

فصل 3: الگوریتم­های پیشنهادی……………………………………………………………….. 76

3-۱. رده بندی دودویی…………………………………………………………………………………………… 76

3-1-1.جدا کننده‏های خطی………………………………………………………………………………… 77

3-1-1-1 پرسپترون……………………………………………………………………………………………… 78

3-1-1-2 ماشین بردار پشتیبان…………………………………………………………………………………….. 80

3-1-1-3 درخت تصمیم………………………………………………………………………………………………… 85

3-۲.خوشه ‏بندی…………………………………………………………………………………………………………. 88

3-2-1 .الگوریتم‏های افراز بسته‏ای…………………………………………………………………………………… 89

3-2-1-1 .خوشه ‏بندی سلسله مراتبی پایین به بالا……………………………………………………. 90

3-2-1-2 .آموزش الگوریتم خوشه‏بندی سلسله مراتبی…………………………………………….. 93

3-3.جمع‏بندی……………………………………………………………………………………………………….. 96

فصل 4: سیستم ارزیابی…………………………………………………………………………….. 97

4-۱.مقدمه………………………………………………………………………………………………………………. 97

4-۲.سیستم شناسایی اشاره لوتوس………………………………………………………………….. 98

4-2-1 .بانک اطلاعاتی…………………………………………………………………………………… 98

4-2-2.سیستم شناسایی اشاره………………………………………………………………………….. 102

4-3.تشخیص اشاره‏های هم مرجع……………………………………………………………………………….. 103

4-3-1 ویژگی‏ها…………………………………………………………………………………………………….. 104

4-3-2.الگوریتم یادگیری…………………………………………………………………………………….. 105

4-3-3.معیار ارزیابی…………………………………………………………………………………………….. 107

4-3-4.نتیجه ارزیابی……………………………………………………………………………………… 110

4-3-4-1.نتایج بدست آمده……………………………………………………………………………………….. 110

4-3-4-.2چالش‏ها و تحلیل خطا……………………………………………………………………………….. 112

4-4.جمع‏بندی……………………………………………………………………………………………………… 115

فصل 5 :نتیجه گیری و پیشنهادها……………………………………………………………… 116

5-۱.نتیجه‏ گیری………………………………………………………………………………………………….. 116

5-2.پیشنهادها…………………………………………………………………………………………………… 118

فصل .6 منابع………………………………………………………………………………………….. 121

چکیده:

پردازش زبان طبیعی شامل وظایفی همچون استخراج اطلاعات، خلاصه‏سازی متن، پرسش و پاسخ می باشد که همگی نیاز دارند تا تمام اطلاعاتی که در مورد یک موجودیت در متن وجود دارد شناسایی شوند. بنابراین وجود سیستمی که بتواند مسئله هم‏مرجع را بررسی نماید، کمک شایانی به انجامِ موفقیت‏آمیز این وظایف خواهد نمود. روش‏های تشخیص مرجع مشترک را می‏توان به دو دسته‏ روش‏های زبان‏شناسی و روش‏های یادگیری ماشین تقسیم نمود. روش‏های زبان‏شناسی بیشتر به اطلاعات زبان‏شناسی نیاز دارند، البته مشکل این روش‏ها این است که پر خطا و طولانی می‏باشند. از طرف دیگر روش‏های یادگیری ماشین کمتر به اطلاعات زبان‏شناسی نیاز دارند و نتایج حاصل از آنها قابل اعتماد‏تر است. در این پایان ‏نامه تلاش می‏کنیم تا فرآیند تشخیص مرجع‏مشترک را مورد مطالعه قرار دهیم و چارچوبی ارائه دهیم تا بتواند علاوه بر شناسایی اشاره ‏ها، عبارت‏های هم‏مرجع را نیز تشخیص دهد. به همین منظور باید سه رکن اساسی کار را که پیکره نشانه‏ گذاری شده، سیستم شناساییِ اشاره و محدوده آن، و الگوریتم پیشنهادی پیش‏بینی عبارت‏های اسمی هم‏‏مرجع را مبنای کار قرار دهیم. درهمین راستا، در قدم اول، پیکره‏ای با نشانه ‏هایی شامل محدوده‏ی اشاره، نوع اشاره، هسته‏ی اشاره، نوع موجودیت، نوع زیر گروه موجودیت، کلاس موجودیت تهیه می‏کنیم، این پیکره می‏تواند به عنوان اولین پیکره دارای نشانه ‏های اشاره و هم‏مرجعی، مبنای کار بسیاری از پژوهش‏های مربوط به شناسایی و کشف اشاره و تحلیل هم‏مرجعی قرار گیرد. همچنین با استفاده از این پیکره و بررسی قوانین و اولویت‏های میان اشاره ‏ها، سیستمی ارائه می‏کنیم که اشاره ‏های موجود در متن را شناسایی کرده و سپس نمونه ‏های مثبت و منفی را از پیکره لوتوس استخراج می‏کند. در نهایت نیز با استفاده از الگوریتم‏های یادگیری پایه درخت تصمیم، شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان، نمونه‏ های حاصله را مورد ارزیابی و مقایسه قرار دادیم. نتایج حاصل نشان می‏دهد که یادگیر شبکه عصبی، نسبت به سایرین عملکرد بهتری دارد.

فصل اول

1-1- مقدمه و بیان مسئله

امروزه رایانه در تمام لایه‏های زندگی بشر نفوذ کرده است. بطوریکه استفاده از فناوری رایانه در حوزه زبان‏شناسی، بیش از پیش احساس می‏شود. «پردازش زبان طبیعی^[1]»شاخه‏ای از علم «هوش مصنوعی^[2]» است که به ماشینی کردن فرآیند زبان شناسی سنتی می‏پردازد. به این ترتیب با استفاده از رایانه می‏توان «زبان گفتاری ونوشتاری» را پردازش نمود، به طوریکه رایانه‏ها نیز قادر باشند زبان انسان را درک کرده و بتوانند از زبان طبیعی به عنوان ورودی وخروجی استفاده کند. به این ترتیب یک رایانه، درهنگام دریافت ورودی، نیاز به «درک» و درهنگام ارسال خروجی، نیاز به «تولید» زبان طبیعی دارد. ]81[

در زمینه پردازش زبان طبیعی پژوهش‏هایی مانند طبقه‏بندی متون^[3]، برچسب‏گذاری ادات سخن^[4]، تعیین و ابهام‏زدایی از معانی واژگان^[5] و… انجام شده است که تنها بر روی یک حوزه خاص تمرکز داشته‏اند و در نتیجه راه حل‏هایی جزئی در راستای اهداف کلی پردازش زبان طبیعی محسوب می‏‏‏شوند. تمامی این حوزه‏های جزئی باید حل شوند تا در نهایت رایانه بتواند همانند انسان واژگان و جملات را پردازش کرده و یا آنها را بسازد.      

برای دانلود متن کامل پایان نامه اینجا کلیک کنید

لینک بالا اشتباه است

برای دانلود متن کامل اینجا کلیک کنید

       

:: بازدید از این مطلب : 535