ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

Extraction of Taxonomic Relations from Arabic Text for Ontology Construction

العنوان بلغة أخرى: استخلاص العلاقات التصنيفية من النص العربى لغرض بناء الأنطولوجيا
المؤلف الرئيسي: Al Zraie, Basel Salama (Author)
مؤلفين آخرين: Baraka, Rebhi Soliman (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: غزة
الصفحات: 1 - 106
رقم MD: 766538
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الإسلامية (غزة)
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات
الدولة: فلسطين
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

58

حفظ في:
المستخلص: كمية المعلومات النصية الهائلة الموجودة الكترونيا جعلت عملية البحث وإيجاد المعلومة المطلوبة في الوقت المناسب عملية صعبة. ساهمت تقنية الأنطولوجيا في حل هذه المشكلة ومساعدة المستخدمين في استغلال الموارد الهائلة حيث يمكن أن تكون وسيلة فعالة لتحسين عملية البحث واستغلال المعلومات على شبكة الإنترنت. الأنطولوجيا تزودنا بمعايير للمفردات المستخدمة في مجالات محددة والعلاقات بين هذه المفردات. هذه الرسالة تقترح طريقة لاستخراج العلاقات التصنيفية لغرض بناء الأنطولوجيا آليا من النص العربي في مجال الأخبار السياسية، وذلك باستخدام أربعة مراحل. أولا إجراء عمليات ما قبل المعالجة للنص العربي مثل تقسيم النص إلى كلمات، تسوية وتوحيد أشكال الحروف، إزالة واستبعاد بعض الكلمات، واستخراج مصدر كل كلمة وأقسام الكلمات. وفي المرحلة الثانية نستخرج المصطلحات الموجودة في النص عن طريق تكامل بين المصادر المعجمية والتعليم الآلي للتعرف على الأسماء. ثالثا استخراج العلاقات التصنيفية بين المفردات باستخدام قواعد في مجال محدد. وأخيرا بناء قواعد التحويل لاستخراج عناصر الأنطولوجيا المناسبة من المصطلحات والعلاقات التصنيفية المستخرجة. وبعد ذلك نبني لغة إطار وصف المصادر "Resource Description Framework" لتمثيل المعلومات الموجودة في النص، وبناء الأنطولوجيا على شكل أصناف وعلاقات. تم بإجراء اختبارين لتقييم طريقة بناء الأنطولوجيا، أولا من خلال حساب قياسات دقة النتائج. ثانيا التحقق من الاتساق باستخدام المحقق "Reasoner". حيث أن النتائج حققت نتائج مرضية في مجال استخراج المصطلحات والعلاقات التصنيفية، حيث أعطت نسبة دقة وهي 92% ونسبة إرجاع 91%.

عناصر مشابهة