Building Ontology-based Metadata to Support Arabic Quality Assurance Documentation
| العنوان بلغة أخرى: |
بناء بيانات وصفية قائمة على الأنطولوجيا لدعم وثائق ضمان الجودة العربية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الرميحي، فيصل محمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الكايد، أحمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 122 |
| رقم MD: | 857093 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الشرق الأوسط |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
74
| المستخلص: |
تتخذ الانتولوجي دور فاعل ورئيس في إدارة المعلومات، لا سيما في أعمال قسم ضمان الجودة المعتمدة على وفرة البيانات والمعلومات، ومن التحديات الرئيسية لبناء أنطولوجيا لمثل هذا الحجم من قواعد البيانات يتمثل في استخراج المفاهيم الأساسية المحددة لجميع الملفات. جاءت هذه الدراسة بهدف استخدام طريقة شبه أتوماتيكية من خلال توظيف برنامج TEXT-To –Onto أحد أدوات حزم برامج KAON لاستخراج المفاهيم الأساسية لملفات قسم ضمان الجودة باللغة العربية التي من شأنها تسهيل بناء الأنطولوجيا تدعم لقواعد بيانات ضمان الجودة باللغة العربية. وذلك بمساعدة مترجم آلي (Google translate) لترجمة الوثائق من اللغة العربية إلى الإنجليزية، ليتسنى لنا معالجة الوثائق بالأداة المقترحة. وظفت الدراسة المنهج التجريبي في الدراسة من خلال القيام بعدة تجارب عملية لاستخراج المفاهيم من خلال البرنامج TEXT To-Onto ومقارنة هذه النتائج مع المفاهيم الأساسية المستخرجة يدويا من الملفات الخاضعة للتجربة وحساب نسبة الخطأ. وقد أظهرت النتائج أن البرنامج TEXT-To-Onto والمترجم الألى (Google translate) المستخدم يعتبر برنامج فاعل وقيم باعتبار أن أعلى نسبة خطأ سجلت كانت 14% وأقل نسبة خطأ سجلت 6% ما يعني نسبة نجاح بمقدار 94%، أضف على ذلك فإن الحد الأدنى لعدد المفاهيم ذات الصلة التي تم استخراجها هو 69%؛ أيضا الحد الأقصى لعدد المفاهيم ذات الصلة المستخرجة هي 84%. وتعتبر هذه النسبة جيدة جدا لبناء أنطولوجيا باللغة العربية، وقد أظهرت الدراسة أثر حجم البيانات في نسبة الخطأ فكانت زيادة حجم البيانات يقابلها نقصان في نسبة الخطأ حتى حجم معين ومن ثم أظهرت النتائج نسب خطأ غير متأثرة أو متغيرة بحجم البيانات، وقد أوصت الدراسة بإمكانية بناء أنطولوجيا لقسم ضمان الجودة بالاعتماد على المفاهيم المستخرجة فيه. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Ontology-Based Arabic Documents Classification
بواسطة: Abu Jasser, Mohammed M. منشور: (2015) -
Automatic Extraction of Metadata and Keywords for Arabic Document Classification
بواسطة: رزقة، إيمان يوسف موسى منشور: (2021) -
An Ontology-Based Decision Support System for Judging the Social Cases
بواسطة: حمادة، محمد سليمان سالم منشور: (2018) -
Ontology-Based Model for Parsing Arabic Verbal Sentence
بواسطة: المنيراوي، خالد محمد عطية يوسف منشور: (2019) -
Deriving Ontological Semantic Relations Between Arabic Compound Nouns Concepts
بواسطة: Mezghanni, Imen Bouaziz منشور: (2017)
