يهدف هذا البحث إلى اقتراح طريقة لتحسين نتائج استرجاع المعلومات العربية دلالياً
و ذلك بتلخيص النصوص تجريدياً (Abstractive Summary) باستخدام خوارزميات
معالجة اللغات الطبيعية (NLP), حل غموض معاني الكلمات (WSD) و قياس التشابهية
الدلالية (Semantic Si
milarity) فيما بينها باستخدام الأنتولوجيا العربية Arabic
WordNet.
معالجة اللغات الطبيعية
Semantic analysis
استرجاع المعلومات
التلخيص التجريدي
الأنتولوجيا العربية ووردنت
العلاقة الدلالية المفاهيمية
التشابهية الدلالية
التحليل الدلالي
حل غموض معاني الكلمات
(Natural Language Processing (NLP
(Information Retrieval (IR
Abstractive Summarization
(Arabic WordNet (AWN
Conceptual Semantic Relation
Semantic Similarity
(Word Sense Disambiguation (WSD
المزيد..
يؤدي المعجم دورا مهما في أنظمة معالجة اللغات الطبيعية وخصوصا انظمة الترجمة الألية، فهو يزود أجزاء المنظومة بالمعلومات الضرورية لعملية الترجمة, وعلى الرغم من وجود العديد من البحوث في إطار معالجة اللغات الطبيعية، لم يكن هناك اهتمام كاف في المعجم وخصوصا المعجم العربي.
يعد انتشار الأخبار المزيفة من القضايا الحالية التي تؤثر على عدد من المجالات المهمة في المجتمع ، مثل السياسة والاقتصاد والصحة.
في مجال معالجة اللغة الطبيعية ، حاولت المبادرات الأخيرة الكشف عن الأخبار المزيفة بطرق مختلفة، بدءًا من الأساليب القائمة عل
ى اللغة إلى التحقق القائم على المحتوى.
في مثل هذه الأساليب ، يعد اختيار ميزات تصنيف الأخبار الكاذبة والحقيقية أحد أهم أجزاء العملية. تقدم هذه الورقة دراسة حول تأثير ميزات سهولة القراءة للكشف عن الأخبار المزيفة للغة البرتغالية البرازيلية. تظهر النتائج أن هذه الميزات ذات صلة بالمهمة (تحقق بمفردها دقة تصنيف تصل إلى 92٪) وقد تحسن نتائج التصنيف السابقة.
(بحث انكليزي)