أصبحت قضية استرجاع المعلومات في يومنا هذا من أهم القضايا والتحدّيات التي تشغل العالم كنتيجة منطقية للتطوّر التكنولوجي المتسارع والتقدم الهائل في الفكر الإنساني والبحوث والدراسات العلمية في شتى فروع المعرفة وما رافقه من ازدياد في كميات المعلومات إلى حدّ يصعب التحكم بها والتعامل معها.
لذا نهدف في مشروعنا إلى تقديم نظام استرجاع معلومات يقوم بتصنيف المستندات حسب محتواها إلا أن عمليّة استرجاع المعلومات تحوي درجة من عدم التأكد في كل مرحلة من مراحلها لذا اعتمدنا على شبكات بيز للقيام بعملية التصنيف وهي شبكات احتماليّة تحوّل المعلومات إلى علاقات cause-and-effect و تعتبر واحدة من أهم الطرق الواعدة لمعالجة حالة عدم التأكد .
في البدء نقوم بالتعريف بأساسيّات شبكات بيز ونشرح مجموعة من خوارزميّات بنائها وخوارزميّات الاستدلال المستخدمة ( ولها نوعان دقيق وتقريبي).
يقوم هذه النظام بإجراء مجموعة من عمليّات المعالجة الأوليّة لنصوص المستندات ثم تطبيق عمليات إحصائية واحتمالية في مرحلة تدريب النظام والحصول على بنية شبكة بيز الموافقة لبيانات التدريب و يتم تصنيف مستند مدخل باستخدام مجموعة من خوارزميات الاستدلال الدقيق في شبكة بيز الناتجة لدينا.
بما أنّ أداء أي نظام استرجاع معلومات عادة ما يزداد دقّة عند استخدام العلاقات بين المفردات (terms) المتضمّنة في مجموعة مستندات فسنأخذ بعين الاعتبار نوعين من العلاقات في بناء الشبكة:
1- العلاقات بين المفردات(terms).
2- العلاقات بين المفردات والأصناف(classes).
No English abstract
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الورقة البحثية موضوع تصنيف المستندات باستخدام شبكات بيز الاحتمالية. تبدأ الورقة بمقدمة حول أهمية استرجاع المعلومات والتحديات التي تواجهها في ظل الكم الهائل من البيانات الرقمية المتاحة يومياً. تهدف الدراسة إلى تقديم نظام لتصنيف المستندات يعتمد على شبكات بيز، وهي شبكات احتمالية تمثل العلاقات السببية بين المتغيرات. يتم شرح أساسيات شبكات بيز وخوارزميات بنائها والاستدلال الاحتمالي المستخدم فيها. كما تتناول الورقة مقارنة بين المدرسة الكلاسيكية والمدرسة البيزيانية في علم الإحصاء، وتعرض مجموعة من عمليات المعالجة الأولية للنصوص مثل التقطيع وإزالة الكلمات الشائعة والتجريد. تتضمن الورقة أيضاً شرحاً مفصلاً لخوارزميات بناء شبكات بيز مثل خوارزمية Hill Climbing وخوارزمية Chow and Liu، بالإضافة إلى خوارزميات الاستدلال الدقيق مثل Variable Elimination وخوارزميات الاستدلال التقريبي مثل Sampling Methods. في القسم العملي، يتم تقديم نموذج جديد لشبكة بيز يتألف من طبقتين من المفردات وطبقة للأصناف، ويتم اختبار هذا النموذج على مجموعة من مقالات رويترز المصنفة يدوياً. تظهر النتائج أن إدخال العلاقات بين الكلمات يزيد من دقة التصنيف، إلا أن العدد الكبير من العقد والعلاقات قد يبطئ عملية التدريب والتصنيف. تختتم الورقة بتقديم توصيات لتحسين أداء النموذج في المستقبل.
Critical review
تعتبر هذه الورقة البحثية شاملة ومفصلة في تناولها لموضوع تصنيف المستندات باستخدام شبكات بيز الاحتمالية. ومع ذلك، يمكن توجيه بعض النقد البناء لتحسين الدراسة. أولاً، قد يكون من المفيد تقديم المزيد من الأمثلة العملية لتوضيح كيفية تطبيق الخوارزميات المختلفة في سياقات متنوعة. ثانياً، يمكن تحسين القسم العملي بإضافة المزيد من التفاصيل حول كيفية اختيار العتبات والمعايير المستخدمة في تقييم الأداء. ثالثاً، على الرغم من أن الدراسة تناولت العديد من خوارزميات الاستدلال، إلا أنه يمكن تحسينها بمقارنة أداء هذه الخوارزميات مع تقنيات أخرى حديثة في مجال تعلم الآلة. رابعاً، يمكن تحسين الدراسة بإضافة تحليل أعمق لتأثير حجم بيانات التدريب على دقة التصنيف وسرعة التنفيذ. أخيراً، يمكن تقديم توصيات أكثر تفصيلاً حول كيفية تحسين خوارزميات التجريد والمعالجة الأولية للنصوص لزيادة دقة التصنيف.
Questions related to the research
-
ما هي الفائدة الرئيسية لاستخدام شبكات بيز في تصنيف المستندات؟
الفائدة الرئيسية لاستخدام شبكات بيز في تصنيف المستندات هي قدرتها على تمثيل العلاقات السببية بين المتغيرات بشكل احتمالي، مما يتيح استدلالات دقيقة حتى في ظل وجود بيانات غير كاملة أو غير مؤكدة.
-
ما هي الخوارزميات المستخدمة في بناء شبكات بيز؟
تتضمن الخوارزميات المستخدمة في بناء شبكات بيز خوارزمية Hill Climbing، وخوارزمية Chow and Liu، وخوارزمية K2، وخوارزمية TPDA.
-
كيف يمكن تحسين دقة تصنيف المستندات باستخدام شبكات بيز؟
يمكن تحسين دقة تصنيف المستندات باستخدام شبكات بيز من خلال إدخال العلاقات بين الكلمات في بنية الشبكة، واستخدام خوارزميات استدلال دقيقة، وتحسين خوارزميات التجريد والمعالجة الأولية للنصوص.
-
ما هي التحديات التي تواجه استخدام شبكات بيز في تصنيف المستندات؟
من التحديات التي تواجه استخدام شبكات بيز في تصنيف المستندات هي العدد الكبير من العقد والعلاقات التي قد تبطئ عملية التدريب والتصنيف، والحاجة إلى بيانات تدريب عالية الجودة، وتعقيد الحسابات في الشبكات الكبيرة.
References used
Stuart J. Russell , Peter Norvig ," Artificial Intelligence A Modern Approach" , Third Edition, New Jersey ,2010
Alfonso Eduardo Romero Lopez,Document Classification Models based on Bayesian Network
Luis M. de Campos, Juan M. Fernández-Luna, Juan F. Huete ," Clustering terms in the Bayesian network retrieval model: a new approach with two term-layers
Dimitri P. Bertsekas , John N. Tsitsiklis," Introduction to Probability", Second Edition
The mix-up method (Zhang et al., 2017), one of the methods for data augmentation, is known to be easy to implement and highly effective. Although the mix-up method is intended for image identification, it can also be applied to natural language proce
A major challenge in analysing social me-dia data belonging to languages that use non-English script is its code-mixed nature. Recentresearch has presented state-of-the-art contex-tual embedding models (both monolingual s.a.BERT and multilingual s.a.
اخترنا في هذا المشروع العمل على تطوير نظام يقوم بتصنيف المستندات العربية حسب محتواها, يقوم هذه النظام بالتحليل اللفظي لكلمات المستند ثم إجراء عملية Stemming"رد الأفعال إلى أصلها" ثم تطبيق عملية إحصائية على المستند في مرحلة تدريب النظام ثم بالاعتماد
We use Hypergraph Attention Networks (HyperGAT) to recognize multiple labels of Chinese humor texts. We firstly represent a joke as a hypergraph. The sequential hyperedge and semantic hyperedge structures are used to construct hyperedges. Then, atten
In recent years, the problem of classifying objects in images has increased by using deep learning as a result of the industrial sector requirements. Despite of many algorithms used in this field, such as Deep Learning Neural Network DNN and Convolut