العنوان بلغة أخرى: |
دراسة مسحية لاستخراج العلاقة من صفحات الويب |
---|---|
المصدر: | مجلة التربية والعلم |
الناشر: | جامعة الموصل - كلية التربية |
المؤلف الرئيسي: | الصائغ، غادة عبدالكريم عبدالعزيز (مؤلف) |
مؤلفين آخرين: | الطالب، غيداء عبدالعزيز (م. مشارك) , طاقة، آلاء ياسين طه (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | مج29, ع1 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2020
|
الصفحات: | 253 - 265 |
DOI: |
10.33899/edusj.2020.164377 |
ISSN: |
1812-125X |
رقم MD: | 1201773 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EduSearch |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
استخراج العلاقة | صفحات الويب | معالجة اللغة الطبيعية | Relation Extraction | Web Pages | NLP
|
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
المستخلص: |
اللغة الطبيعية تعني اللغة التي يستخدمها الإنسان للتواصل. تساعد معالجة اللغات الطبيعية(NLP) الآلات على فهم اللغة الطبيعية. تتكون اللغة الطبيعية لصفحات الويب من العديد من العلاقات الدلالية بين الكيانات. يعد اكتشاف أنواع مهمة من العلاقات من الويب تحدياً صعباً بسبب طبيعة الويب المفتوحة. في هذا البحث، تم مسح عدة أنواع مهمة من العلاقات الدلالية كما يتناول البحث أيضاً أساليب استخراج العلاقة (RE) التي تنقسم إلى: أسلوب خاضع للأشراف، والذي يحتوي على قاعدة الميزات وقاعدة البذرة، والأسلوب غير الخاضع للأشراف والذي تم فيه مناقشة ثلاث خوارزميات لاستخراج العلاقة: دعم ناقل الماكينة (SVM)، الخوارزمية الجينية ومصنف Naive Bayes يعد هذا البحث نافعاً لثلاثة أنواع من القراء أولاً الوافدين الجدد في هذا المجال الذين يريدون أن يتعلموا بسرعة موضوع استخراج العلاقة. ثانياً، الباحثون الذين يريدون أن يعرفوا كيف تطورت أساليب استخراج العلاقة المختلفة مع مرور الوقت. ثالثاً، المدربين الذين يحتاجون فقط إلى معرفة تقنية استخراج العلاقة التي تعمل بشكل أفضل في بيئات مختلفة. Natural language means a language that is used for communication by human. Natural Language Processing (NLP) helps machines to understand the natural language. The natural language for the web pages consists of many semantic relations between entities. Discovering significant types of relations from the web is challenging because of its open nature. In this paper we survey several important types of semantic relations. This paper also covers the relation extraction (RE) approaches which are divided into: supervised approach, which contains Feature base and Kernel base, and the unsupervised approach. Three relation extraction algorithms are discussed: Support Vector Machine (SVM), Genetic algorithm and Naive Bayes classifier This survey would be useful for three kinds of readers First the Newcomers in the field who want to quickly learn about relation extraction. Second the researchers who want to know how the various relation extraction techniques developed over time. Third the trainers who just need to know which RE technique works best in different settings. |
---|---|
ISSN: |
1812-125X |