| LEADER |
04840nam a22003977a 4500 |
| 001 |
1490924 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 491550
|a عطيوى، زيدون عبدالله
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Enhancing Arabic Named Entity Recognition Using Parallel Techniques
|
| 246 |
|
|
|a تحسين التعرف على الكيانات الأسمية العربية باستخدام تقنيات متوازية
|
| 260 |
|
|
|a عمان
|c 2018
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 99
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة عمان العربية
|f كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية
|g الاردن
|o 0070
|
| 520 |
|
|
|a تستخدم أنظمة التعرف على الكيانات الاسمية (أسماء الأعلام) في تطوير العديد من تطبيقات نماذج معالجة اللغات الطبيعية الأخرى مثل استرجاع المعلومات، وإجابة الاستفسارات، والترجمة الآلية، وغيرها. وذلك لأنها تقدم معلومات هامة عن النص والتي يتم استخدامها كميزات دلالية لتحسين أداء هذه التطبيقات عند إجراء مهامها. هناك العديد من الأعمال البحثية التي قامت ببناء نماذج للتعرف على أسماء الأعلام في معظم اللغات المستخدمة في مختلف أنحاء العالم. وبالرغم من ذلك، فهناك ندرة في عدد الأبحاث المنشورة في مجال التعرف على أسماء الأعلام من النصوص المكتوبة باللغة العربية وذلك بسبب أن اللغة العربية لديها خصوصية فيما يتعلق بتعقيد الإملاء والمورفولوجيا، الأمر الذي يشكل عقبة أمام تطوير نماذج للتعرف على أسماء الكيانات العربية أو ما يعرف باسم: "(ANER)Arabic Named Entities Recognition system " هذه الرسالة تقدم العديد من التجارب التي أجريت من أجل تحديد النموذج المناسب لبناء نظام قوي وموثوق به للتعرف على أسماء الأعلام العربية. وسيكون لهذا النظام القدرة على تحديد أسماء الكيانات وتصنيفها ضمن نصوص عربية متفاوتة في أحجامها. لهذا الغرض، وتم دراسة أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في مجال تحديد الأسماء العربية. ثم أجريت مقارنة بين خمسة من أكثر الأدوات شهرة واهتماما بالتعرف على أسماء الأعلام العربية، وبعد ذلك قمنا بعملية دمج على مستوى كل أداتين معا للحصول على 10 تقنيات متوازية مختلفة. وأثبتت نتائج المقارنة بين الأدوات أن Rosette حققت أفضل نتائج تليها Madamira بينما كانت أسوء نتائج عند الأداة Gate. وبالنسبة للأنظمة المتوازية فقد حقق R-F (الذي يجمع بين Rosette وFarasa) أفضل أداء بنسبة تحسين في الدقة إذا ما قورنت بنتائج كل أداة على حدة. أيضا عند مقارنة قيم مقياس ال Recall، حيث حققت بعض الأنظمة المتوازية تفوق كبير مقارنة بأفضل نتيجة ظهرت على مستوى كل أداة لوحدها، فكانت النتائج حوالي 0.985%، 0.979% و0.975%، للنصوص القصيرة والمتوسطة والطويلة على التوالي.
|
| 653 |
|
|
|a الكيانات الأسمية العربية
|
| 653 |
|
|
|a أسماء الأعلام
|
| 653 |
|
|
|a اللغة العربية
|
| 653 |
|
|
|a تكنولوجيا المعلومات
|
| 700 |
|
|
|a عطير، محمد عبدالله عارف
|g Otair, Mohammed A.
|e مشرف
|9 276042
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-5.pdf
|y 5 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-6.pdf
|y 6 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9802-016-013-0070-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 916698
|d 916698
|
