اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتحليل وثوقية المعلومات
CONTEXT-BASED INFORMATION AND TRUST ANALYSIS
886
1 7
0.0
(
0
)
نشر من قبل
الجامعة الافتراضية السورية رسالة ماجستير
تاريخ النشر
2015
مجال البحث
الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
إن معظم محركات البحث المعروفة مثل جوجل هي محركات بحث نصية تطابق المفردات المدخلة فقط من قبل المستخدم وتسترجع قائمة من النتائج، يحقق نموذج محرك البحث المقترح في هذه الاطروحة حلا أفضل بشكل لا يطابق المفردات المدخلة من قبل المستخدم فقط، بل ويطابق المفردات الأخرى التي لها علاقة مع المفردات المعطات في الأنطولوجيات الداعمة له.
Most of the well-known search engines such as Google are text search engines that match the vocabulary entered only by the user and retrieve a list of results. The search engine model proposed in this thesis achieves a better solution that does not match the vocabulary entered by the user only, but rather matches other words that are related. With the vocabulary statements in the ontologies supporting it.
المراجع المستخدمة
M. Horridge, H. Knublauch, A. Recto, R. Stevens, and C. Wroe, "A practical guideto building owl ontologies using the protege-owl plugin and co-ode tools," vol. 27, pp. 0-117, 2004.
Bing - Search API : متوفر على http://www.bing.com/developers/s/APIBasics.html
WordNet Search - 3.1 - Princeton University – : متوافر على http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn
A. Hogan, A. Harth, J. Umrich, S. Kinsella, A. Polleres, and S. Decker, "Searching and browsing linked data with swse: the semantic web search engine," Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, vol. 9, no. 4, 2012. [Online]. Available: http://www.websemanticsjournal.org/index.php/ps/article/view/240
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تحليل الشبكات في أنظمة المعلومات الجغرافية ...
تمثل الشبكة مجموعة من الخطوط والنقاط التي تمثل الكائنات الجغرافية المتصلة مع بعضها البعض والتي من خلالها تتحرك الموارد (سيارات , مياه , كهرباء , غاز....الخ)
1- أنظمة تدفق موجهة
يتحرك التدفق من المصا
در إلى المصارف
الموارد لا تملك القدرة على اتخاذ قرارات المسير
(على سبيل المثال، نظام النهر)
2- أنظمة تدفق غير موجهة
النظام لا يتحكم بشكل كامل بعملية التدفق
الموارد تملك القدرة على اتخاذ قرارات المسير الخاصة بها
(على سبيل المثال، نظام السير)
تعتبر البرمجيات الحرة ومفتوحة المصدر (FOSS) من البرامج الحاسوبية التي يمكن فيها الوصول إلى الأكواد المصدرية، استخدامها بحرية، تغييرها، وتوزيعها من قبل أي شخص. وهي من إنتاج العديد من الأشخاص أو المنظمات وموزعة بموجب تراخيص تتوافق مع تعريف المصدر المفت
وح. بدأت هذه البرمجيات مؤخراً بلعب دور حيوي وهام في المجال الأكاديمي والبحث العملي، كما في المجال المهني. وقد شهد مجال نظم المعلومات الجغرافية GIS في العقود القليلة الماضية معدل نمو مرتفع للغاية وشمل هذا التطور مختلف برمجيات الـ GIS التجارية ومفتوحة المصدر.
يهدف هذا البحث إلى إظهار الإمكانيات الكبيرة لبرامج أنظمة المعلومات الجغرافية الحرة ومفتوحة المصدر(FOSS_GIS)، والتحفيز على اعتمادها في الدول النامية كوسيلة للحد من تكاليف الترخيص وتعزيز التنمية التكنولوجية المحلية عن طريق الحصول على الشيفرة المصدرية لهذه الأنظمة وتطويرها. سيتم ذلك عن طريق تطبيق حالة دراسية، حاولنا من خلالها تسليط الضوء على أهم مزايا هذه البرمجيات، مثل سهولة التنفيذ والاستخدام الجيد، القدرة على تحليل وعرض البيانات المكانية والأداء الوظيفي المضاهي للبرمجيات التجارية، وإنتاج الخرائط الاحترافية. شملت الحالة الدراسية استخدام منهجية الملاءمة المكانية والتي تعتبر من المهام الأساسية التي تقوم بها أنظمة المعلومات الجغرافية. تم تطبيق المنهجية لاختيار أفضل موقع لبناء مشروع عمراني في منطقة الشيخ بدر بمحافظة طرطوس، وذلك باقتراح مجموعة من المعايير والشروط العامة. حيث يمكن تجنب التوسع العشوائي وتجنب استعمال الأراضي غير المنتظم أثناء اختيار مواقع جديدة للمشاريع العمرانية. تم استخدام برنامج نظام المعلومات الجغرافية QGIS الحر ومفتوح المصدر كبرنامج رئيسي، بالإضافة إلى استخدام خوارزميات وأدوات برنامجي GRASS وSAGA .
الكلمات المفتاحية: أنظمة المعلومات الجغرافية الحرة ومفتوحة المصدر، التحليل المكاني، QGIS، اختيار الموقع الأمثل، منطقة الشيخ بدر
مستوحاة من اختيار ميزة المعلومات المتبادلة (MI) في الانحدار اللوجستي، في هذه الورقة، نقترح تشذيب الطبقة المستندة إلى MI: لكل طبقة من الشبكة العصبية متعددة الطبقات، الخلايا العصبية ذات القيم العالية في MI فيما يتعلق يتم الحفاظ على الخلايا العصبية المح
فوظة في الطبقة العليا. بدءا من أعلى طبقة SoftMax، تتقلص الطبقة الحكيمة في الأزياء من أعلى إلى أسفل حتى تصل إلى طبقة تضمين الكلمة السفلي. تقدم استراتيجية التذكير المقترحة مزايا تقنيات تشذيب الوزن: (1) يتجنب الوصول إلى الذاكرة غير النظامية لأن التمثيلات والمصفوفات يمكن الضغط عليها في نظرائها الأصغر ولكن الكثيف، مما يؤدي إلى زيادة السرعة؛ (2) بطريقة تشذيب من أعلى إلى أسفل، تعمل الطريقة المقترحة من منظور عالمي أكثر استنادا إلى إشارات تدريبية في الطبقة العليا، والحكومة كل طبقة من خلال نشر تأثير الإشارات العالمية من خلال الطبقات، مما يؤدي إلى أداء أفضل في نفس مستوى Sparsity. تظهر تجارب واسعة أنه على مستوى Sparsity نفسه، فإن الاستراتيجية المقترحة تقدم كل من التطورات العالية والأداء أعلى من طرق تشذيب الوزن (على سبيل المثال، تشذيب الحجم، تقليم الحركة).
يهدف تحليل المعنويات إلى اكتشاف المشاعر الإجمالية، أي قطبية أو قطبية جملة أو فقرة أو نصية، دون النظر في الكيانات المذكورة وجوانبها. يهدف تحليل المعنويات القائم على الجانب إلى استخراج جوانب الكيانات المستهدفة المعينة مشاعرهم. يعمل بشكل مسبق على صياغة
هذه المشكلة بمثابة مشكلة في العلامات أو حل هذه المهمة باستخدام إطار المستخلص المستخرج ثم يستند إلى الفحص حيث يتم استخراج كل أهداف الرأي الأولى من الجملة، ثم بمساعدة تمثيل تمثيل، يتم تصنيف الأهداف على أنها إيجابية، سلبية، أو محايدة. تعاني مشكلة وضع العلامات على التسلسل من مشكلات مثل عدم تناسق المعنويات ومساحة البحث الهائل. في حين أن إطار المستخلصات المستخلصات القائم على الفستان يعاني من قضايا مثل تغطية نصف كلمة وإيواء متداخلة. للتغلب على هذا، نقترح إطار عمل مستخلص مستخلص مقرا له على أساسه مع رواية ومثبتة محسنة. تجارب في مجموعات البيانات القياسية الثلاثة (Restaurant14، Laptop14، Restaurant15) تظهر نموذجنا يتفوق باستمرار على الحالة الحالية من بين الفن. علاوة على ذلك، نقدم أيضا مراجعات أفلام مختلفة للإشراف على مجموعة بيانات (Movie20) ومراجعات فيلم Pseudo-Latceed DataSet (Movieslarge) صراحة لهذه المهمة والإبلاغ عن النتائج على مجموعة بيانات Movie20 الجديدة أيضا.
أصبح التعلم المستمر أمرا مهما بشكل متزايد لأنه تمكن نماذج NLP للتعلم باستمرار واكتساب المعرفة بمرور الوقت. يتم تصميم أساليب التعلم المستمرة السابقة بشكل أساسي للحفاظ على المعرفة من المهام السابقة، دون التركيز كثيرا على كيفية تعميم النماذج بشكل جيد لم
هام جديدة. في هذا العمل، نقترح طريقة التنظيم القائم على معلومات المعلومات للتعلم المستمر حول تصنيف النص. أسلوبنا المقترح أولا DESENTANGLES نص مساحات مخفية في تمثيلات عامة لجميع المهام والتمثيلات الخاصة بكل مهمة فردية، ومزيد من تنظيم هذه التمثيلات بشكل مختلف بشكل أفضل تقييد المعرفة المطلوبة للتعميم. نحن نقدم أيضا مهام مساعدة بسيطة: التنبؤ بالجمل التالي وتنبؤ المهام معرف المهام، لتعلم مساحات تمثيلية عامة ومحددة أفضل. توضح التجارب التي أجريت على معايير واسعة النطاق فعالية طريقتنا في مهام تصنيف النص المستمر مع تسلسلات مختلفة وأطوال فوق خطوط الأساس الحديثة. لقد أصدرنا علنا رمزنا في https://github.com/gt-salt/idbr.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
