ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Textual Features Extraction and Clustering Based on Semantic Analysis

العنوان بلغة أخرى: استخلاص الخصائص النصية وعنقدتها باعتماد التحليل الدلالي
المؤلف الرئيسي: شعلان، رشاد نوري (مؤلف)
مؤلفين آخرين: السلطاني، غيداء عبدالحسين (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2016
موقع: الحلة
التاريخ الهجري: 1437
الصفحات: 1 - 110
رقم MD: 805583
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة بابل
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات
الدولة: العراق
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.

صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: التطور الحاصل مؤخرا في مجال التجارة الإلكترونية قد أدى إلى ظهور تحديات جديدة واجهت الباحثين في مجال معالجة أراء العملاء. غالبا الأشخاص الذين يبحثون عن تجارة الأعمال يعتمدون على أراء زبائن أخرين لتكون مصدر لهم في اتخاذ قرارات الشراء أو عقد الصفقات. ومع ذلك غربلة المواقع الكبيرة التي تحوي الكثير من الآراء عن خدمات معينة تعتبر مهمة شاقة وتستغرق وقتا طويلا. بالإضافة إلى الأبعاد الكثيرة في المساحة النصية لا تزال واحدة من الاهتمامات الرئيسية بسبب التعقيد الحسابي والدقة في تجميع النص. في هذه الرسالة تم تحليل مجموعة من أراء العملاء الخاصة بالمطاعم تحليلا نحويا ودلاليا لاستنتاج الخصائص النحوية؛ والدلالية السياقية لاستثمار استخراج الخصائص النصية في تحديد التشابه. تم اعتماد مجموعة من القواعد التي تم بنائها لاستخراج الخصائص الدلالية لآراء العملاء التي تم اعتمادها في عملية تعدين (الأسماء المستخلصة من الآراء وتوصيفاتها) وتقليل الأبعاد. تم استخلاص الخصائص الدلالية بثلاث أساليب وهي طريقة الظهور المشترك وطرق التشابه المعتمدة على معجم البيانات وطرق التشابه الموزعة لاستخراج خصائص دلالية للأسماء المستخلصة من الآراء وتوصيفاته. تم استخدام خوارزمية تجميع لتجميع الأسماء المستخلصة التي لها قيم تشابه. النتائج أظهرت كفاءة مشجعة بالإضافة إلى أن القواعد التي تم توليدها قادرة على استخلاص كل التوصيفات التابعة لاسم معين وكذلك التجمعات الناتجة حصلت على قيم جيدة جدا لمقاييس الدقة والمراجعة النظام المقترح تم تنفيذه على بيانات مجهزة من المرقع Yelp academic challenges والنتائج تم تنفيذها باستخدام. Java platform on NetBeans IDE 8.0.2 البرامج التطبيقية المستخدمة هي WordNet 3.0 و Stanford (tagger and parser)

وصف العنصر: مستخلصات الأبحاث

عناصر مشابهة