-
دسترسی آزاد مقاله
1 - ارائه مدلی برای استخراج اطلاعات از مستندات متنی، مبتنی بر متن‌کاوی در حوزه یادگیری الکترونیکی
سمیه آهاریهنگامیکه شبکه‌های کامپیوتری ستون اصلی علم و اقتصاد شد، حجم زیادی از مستندات در دسترس قرار گرفتند. به همین منظور، برای استخراج اطلاعات مفید از روش‌های متن‌کاوی استفاده می‌شود. متن‌کاوی یک حوزه پژوهشی مهم در کشف اطلاعات ناشناخته، فرضیات، و حقایق جدید به‌وسیله استخراج اطل چکیده کاملهنگامیکه شبکه‌های کامپیوتری ستون اصلی علم و اقتصاد شد، حجم زیادی از مستندات در دسترس قرار گرفتند. به همین منظور، برای استخراج اطلاعات مفید از روش‌های متن‌کاوی استفاده می‌شود. متن‌کاوی یک حوزه پژوهشی مهم در کشف اطلاعات ناشناخته، فرضیات، و حقایق جدید به‌وسیله استخراج اطلاعات از اسناد مختلف است. همچنین متن‌کاوی آشکار کردن اطلاعات پنهان با استفاده از روشی است که در یک طرف توانایی مقابله با تعداد زیادی کلمات و ساختارهایی در زبان طبیعی را نشان می‌دهد و از طرف دیگر اجازه مدیریت ابهام و شک را می‌دهد. علاوه بر آن، متن‌کاوی به عنوان داده‌کاوی متن بیان می‌شود که معادل با تجزیه و تحلیل متون است و به فرایند استخراج اطلاعات از متن می‌پردازد و اطلاعات با کیفیت بالا را از میان الگوها و فرایندها استخراج می‌کند. همچنین به عنوان داده‌کاوی متن یا کشف دانش از پایگاه داده‌های متنی شناخته می‌شود و به فرایند استخراج الگوها یا دانش از اسناد متنی بیان می‌شود. روش تحقیق در این کار بدین صورت است که ابتدا به بررسی پژوهش‌های انجام شده در حوزه متن‌کاوی با تأکید بر روش‌ها و کاربردهای آن در آموزش الکترونیکی پرداخته شد. در طی این مطالعات، پژوهش‌های مرتبط در حوزه آموزش الکترونیکی طبقه‌بندی گردیدند. پس از طبقه‌بندی پژوهش‌ها، مسائل و راهکارهای مرتبط با مسائل مطرح شده در آن کارها، استخراج شدند. در همین راستا، در این مقاله ابتدا به تعریف متن‌کاوی پرداخته می‌شود. سپس فرایند متن‌کاوی و حوزه‌های کاربرد متن‌کاوی در آموزش الکترونیکی مورد بررسی قرار می‌گیرند. در ادامه روش‌های متن‌کاوی معرفی شده و تک تک این روش‌ها در حوزه آموزش الکترونیکی مطرح می‌گردد. در انتها ضمن استنتاج نکات مهم مطالعات انجام شده، مدلی جهت استخراج اطلاعات برای بهره‌برداری از روش‌های متن‌کاوی در یادگیری الکترونیکی پیشنهاد می‌شود. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
2 - کشف گزارش¬های نقص محصول از متن نظرات آنلاین کاربران
نرگس نعمتی فرد محرم منصوری زاده مهدی سخائی نیابا توسعه وب 2 و شبکه های اجتماعی، مشتریان و کاربران نظرهای خود را درباره ی محصولات مختلف با یکدیگر به اشتراک می گذارند. این نظرها به عنوان یک منبع ارزشمند، جهت تعیین جایگاه کالا و موفقیت در بازاریابی، می تواند مورد استفاده قرار گیرد. استخراج نواقص گزارش شده از میان حج چکیده کاملبا توسعه وب 2 و شبکه های اجتماعی، مشتریان و کاربران نظرهای خود را درباره ی محصولات مختلف با یکدیگر به اشتراک می گذارند. این نظرها به عنوان یک منبع ارزشمند، جهت تعیین جایگاه کالا و موفقیت در بازاریابی، می تواند مورد استفاده قرار گیرد. استخراج نواقص گزارش شده از میان حجم زیاد نظرهایی که توسط کاربران تولید شده از مشکلات عمده این زمینه تحقیقاتی است. مشتریان و مصرف کنندگان با مقایسه محصولات تولیدکنندگان مختلف نقاط قوت و ضعف محصولات را در قالب نظرهای مثبت و منفی بیان می نمایند. طبقه بندی نظرات بر اساس واژگان حسی مثبت و منفی در متن نظر به اسناد حاوی گزارش نقص و فاقد آن نتیجه درست و دقیقی در پی ندارد. چون گزارش نواقص صرفاً در نظرات منفی صورت نمی گیرد. ممکن است که مشتری نسبت به یک کالا حس مثبتی داشته باشد و با این حال در نظر خود یک نقص را گزارش نماید. بنابراین چالش دیگر این زمینه تحقیقاتی طبقه بندی درست و دقیق نظرات است. برای حل این مشکلات و چالش ها، در این مقاله روشی موثر و کارا برای استخراج نظرهای حاوی گزارش نقص محصول از نظرهای آنلاین کاربران ارائه گردیده است. بدین منظور طبقه بند جنگل تصادفی برای تشخیص گزارش نقص و تکنیک بدون ناظر مدل سازی موضوعی تخصیص پنهان دیریکله را برای ارائه ی خلاصه ای از گزارش نقص بکار گرفته شدند. برای تحلیل و ارزیابی روش پیشنهادی از داده های وب سایت آمازون استفاده شده است. نتایج نشان داد جنگل تصادفی حتی با تعداد کم داده های آموزشی عملکرد قابل قبولی برای کشف گزارش نقص دارد. نتایج و خروجی های استخراج شده از اسناد حاوی گزارش نقص، شامل خلاصه ی گزارش نقص جهت سهولت در تصمیم گیری تولیدکنند-گان، یافتن الگوهای وجود گزارش نقص در متن به صورت خودکار و کشف جنبه هایی از محصول که بیشترین گزارش نقص مربوط به آنها می باشد، نشان دهنده توانایی روش تخصیص پنهان دیریکله است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
3 - «ديده¬باني فناوري» با ابزار « فناوري اطلاعات»
کیارش جهانپوراطلاعات موجود در اختراعات (Patents) و مقالات منبع مناسبي از دانش مدون مي‌باشند که نظارت بر روند تکامل اين اختراعات «ديده باني فناوري» ناميده مي شود. هدف ديده‌باني فناوري جمع‌آوري فرآيند و يکپارچه سازي اطلاعات فني اي است که براي بازيگران عرصه اقتصادي مفيد مي باشد. ديده ب چکیده کاملاطلاعات موجود در اختراعات (Patents) و مقالات منبع مناسبي از دانش مدون مي‌باشند که نظارت بر روند تکامل اين اختراعات «ديده باني فناوري» ناميده مي شود. هدف ديده‌باني فناوري جمع‌آوري فرآيند و يکپارچه سازي اطلاعات فني اي است که براي بازيگران عرصه اقتصادي مفيد مي باشد. ديده باني فناوري هوشياري و آگاهي را در تمامي سطوح علم و فناوري جهاني از طريق فنوني کارآمد حفظ مي کند. فنوني قدرتمند مبتني بر فناوري اطلاعات مانند متن کاوي، داده-کاوي، فن کاوي و متن- داده کاوي که هم‌اکنون براي شناسايي و استخراج داده هاي مرتبط از متون علم و فناوري وجود دارند که خصوصاً در استنباط عقلايي از داده هاي غيرمتجانس و از هم گسيخته مفيد مي باشند. طي فرآيند ديده باني فناوري، شاخص هاي مهم ديده باني شناسايي شده، اطلاعات لازم براي رديابي آنها مشخص مي شود و پس از تحليل و پردازش اين اطلاعات با ابزار فناوري اطلاعات نتايج به صورت گزارش توزيع و نشر مي شوند و در فرآيند تصميم گيري که مقصد غايي اين فرآيند است استفاده مي شوند. اين مطالعه به شناخت هر چه بهتر و بيشتر ابعاد ديده باني فناوري (Technology Watch Aspects) در حوزه‌هاي مرتبط کمک نموده است. هدف از ارائه اين مقاله معرفي مهمترين ابزارها، روش ها، فرآيند و حوزه هاي مرتبط با ديده باني فناوري مي باشد. در ارائه ي نتايج مباحث در اين مقاله سعي شده است حوزه هاي مستعد براي پژوهش هاي آينده معرفي شوند. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
4 - ارائه یک موتور جستجو برای بازیابی رویداد ساختارمند از منابع خبری
علیرضا میرزائیان صادق علی اکبریتحلیل محتوای اخبار منتشرشده، یکی از مسایل مهم در حوزه بازیابی اطلاعات است. امروزه تحقیقات زیادی برای تحلیل تک‌تک مقالات خبری انجام شده است، در حالی که اکثر رویدادهای خبری به شکل چندین مقاله مرتبط به هم به طور مکرر در رسانه‌ها منتشر می‌شوند. تشخیص رویداد، وظیفه کشف و گر چکیده کاملتحلیل محتوای اخبار منتشرشده، یکی از مسایل مهم در حوزه بازیابی اطلاعات است. امروزه تحقیقات زیادی برای تحلیل تک‌تک مقالات خبری انجام شده است، در حالی که اکثر رویدادهای خبری به شکل چندین مقاله مرتبط به هم به طور مکرر در رسانه‌ها منتشر می‌شوند. تشخیص رویداد، وظیفه کشف و گروه‌بندی اسنادی را دارد که رویدادی یکسان را شرح می‌دهد و با ارائه یک ساختار قابل درک از گزارش‌های خبری، هدایت بهتر کاربران در فضاهای خبری را تسهیل می‌کند. با رشد سریع و روزافزون اخبار برخط، نیاز به ایجاد موتورهای جستجو برای بازیابی رویدادهای خبری به منظور تسهیل جستجوی کاربران در این فضاهای خبری بیش از پیش احساس می‌شود. فرض اصلی تشخیص رویداد بر این است که به احتمال زیاد کلمات مرتبط به یک رویداد یکسان در دنیای واقعی، در اسناد و پنجره‌های زمانی مشابه ظاهر می‌شوند. بر همین اساس ما در این تحقیق روشی گذشته‌نگر و ویژگی‌محور پیشنهاد می‌کنیم که کلمات را بر اساس ویژگی‌های معنایی و زمانی گروه‌بندی می‌کند. سپس از این کلمات برای تولید یک بازه زمانی و توصیف متنی قابل درک برای انسان استفاده می‌کنیم. ارائه یک معماری مناسب و استفاده مؤثر از خوشه‌بندی جهت بازیابی رویدادها و همچنین تشخیص مناسب زمان رویداد، از نوآوری‌های این پژوهش به شمار می‌روند. روش پیشنهادی روی مجموعه داده AllTheNews که تقریباً شامل دویست هزار مقاله از ۱۵ منبع خبری در سال 2016 می‌باشد ارزیابی شده و با روش‌های دیگر مقایسه گردیده است. ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در دو معیار دقت و یادآوری نسبت به روش‌های پیشین عملکرد بهتری دارد. پرونده مقاله
رایمگ
سامانه رایمگ تمامی فرآیندهای دریافت، ارزیابی و داوری، ویراستاری، صفحه‌آرایی و انتشار الکترونیکی نشریات علمی را به انجام می‌رساند
پیوندهای سایت
مراکز مرتبط
پشتیبانی
صفحات رسمی
حقوق این وب‌سایت متعلق به سامانه مدیریت نشریات رایمگ است.
حق نشر © 1403-1396