اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدنظام استرجاع معلومات للغة العربية
Information Retrieval System For Arabic Language
3499
4 909
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shaban Khatib
اسأل ChatGPT حول البحث
تحتل الدراسات التي تتناول حوسبة اللغة العربية أهمية كبيرة نظراً للانتشار الواسع للغة العربية , و اخترنا في هذه الدراسة العمل على معالجة اللغة العربية من خلال نظام استرجاع معلومات للمستندات باللغة العربية , الفكرة الأساسية لهذا النظام هو تحليل المستندات والنصوص العربية و إنشاء فهارس للمصطلحات الواردة فيها , ومن ثم استخلاص أشعة أوزان تعبر عن هذه المستندات من أجل المعالجة اللاحقة للاستعلام و المقارنة مع هذه الأشعة للحصول على المستندات الموافقة لهذا الاستعلام . من خلال عملية تجريد للمصطلحات الواردة في المستندات تم الحصول على كفاءة استرجاع أفضل , و تعرضنا للعديد من خوارزميات التجريد التي وصلت إليها الدراسات السابقة . و تأتي عملية عنقدة المستندات كإضافة هامة , حيث يتمكن المستخدم من معرفة المستندات المشابهة لنتيجة البحث و التي لها صلة بـالاستعلام المدخل . في التطبيق العملي , تم العمل على نظام استرجاع معلومات مكتبي , يقوم بقراءة نصوص ذات أنواع مختلفة و عرض النتائج مع العناقيد الموافقة لها .
No English abstract
مراجعة الذكاء الصنعي:
ملخص البحث
تتناول هذه الدراسة نظام استرجاع المعلومات للغة العربية، حيث يتم تحليل المستندات والنصوص العربية وإنشاء فهارس للمصطلحات الواردة فيها. يتم استخلاص أشعة أوزان تعبر عن هذه المستندات من أجل المعالجة اللاحقة للاستعلام والمقارنة مع هذه الأشعة للحصول على المستندات الموافقة للاستعلام. تتضمن الدراسة عدة فصول تتناول محركات البحث، استرجاع المعلومات، تحليل النصوص، التجريد، وعنقدة المستندات. يتم شرح آلية عمل محركات البحث على الويب، المشاكل اللغوية في استرجاع المعلومات، اللغات المتحكم بها وغير المتحكم بها، النهج الإحصائي واللغوي، نماذج استرجاع المعلومات الرئيسية، وخوارزميات التجريد المختلفة. كما تتناول الدراسة عنقدة المستندات باستخدام خوارزميات مثل K-Means، وتطبيق عملي لنظام استرجاع معلومات مكتبي يقوم بقراءة نصوص ذات أنواع مختلفة وعرض النتائج مع العناقيد الموافقة لها. يتم استخدام خوارزميات التجريد لتحسين كفاءة استرجاع المعلومات، ويتم تطبيق خوارزميات مثل خوارزمية مارتن بورتر وخوارزمية ISRI لتجريد اللغة العربية. كما يتم مناقشة تحليل الكلمات المترافقة والطرق الإحصائية في التجريد. تتضمن الدراسة أيضًا تطبيقات نموذجية لتحليل النصوص مثل تحليل إجابات الاستبيانات، المعالجة الأوتوماتيكية للرسائل، وتحليل دعاوى الكفالة أو التأمين. يتم في النهاية تقديم نظام عملي لاسترجاع المعلومات يتضمن أدوات مثل المجرد Porter للغة الإنجليزية والمجرد Arabic Stemmer للغة العربية، والمكتبة Tika لاستخراج النصوص من مختلف صيغ المستندات.
قراءة نقدية
تعتبر هذه الدراسة شاملة ومفصلة في تناول موضوع استرجاع المعلومات للغة العربية، حيث تغطي العديد من الجوانب المهمة مثل محركات البحث، التجريد، وعنقدة المستندات. ومع ذلك، يمكن أن تكون الدراسة أكثر فعالية إذا تم التركيز بشكل أكبر على التطبيقات العملية والتجارب الحقيقية للنظام المقترح. كما أن الدراسة تعتمد بشكل كبير على النظريات والخوارزميات التقليدية، ويمكن أن تستفيد من دمج تقنيات حديثة مثل التعلم العميق والذكاء الاصطناعي لتحسين أداء النظام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال تقديم أمثلة عملية وتوضيحية أكثر لتطبيقات النظام في مجالات مختلفة.
أسئلة حول البحث
-
ما هي الفائدة من استخدام خوارزميات التجريد في استرجاع المعلومات؟
تساعد خوارزميات التجريد في تحسين كفاءة استرجاع المعلومات من خلال إزالة الإضافات من الكلمات واستبدالها بجذورها، مما يقلل من حجم المستندات ويسهل عملية البحث النصي وتحليل النصوص.
-
ما هي المشاكل اللغوية التي تواجه نظم استرجاع المعلومات؟
تشمل المشاكل اللغوية في نظم استرجاع المعلومات مشكلة المرادفات، مشكلة الألفاظ المتجانسة، ومشكلة تغيرات الكلمة، حيث يمكن أن تؤدي هذه المشاكل إلى صعوبة في الوصول إلى المعلومات ذات الصلة بدقة.
-
كيف يمكن تحسين أداء نظام استرجاع المعلومات باستخدام النهج الإحصائي؟
يمكن تحسين أداء نظام استرجاع المعلومات باستخدام النهج الإحصائي من خلال تحليل تكرار الكلمات في المستندات واستخدام هذه المعلومات لتحديد الكلمات الدلالية الهامة، مما يساعد في تحسين دقة وفعالية عملية الاسترجاع.
-
ما هي أهمية عنقدة المستندات في نظم استرجاع المعلومات؟
تساعد عنقدة المستندات في تنظيم المستندات المشابهة في مجموعات، مما يسهل على المستخدمين العثور على المستندات ذات الصلة بموضوع البحث ويعزز من دقة وفعالية عملية الاسترجاع.
المراجع المستخدمة
Castillo , Carlos. Effective Web Crawling . Thesis. Dept. of Computer Science – University of Chile, 2004
Lin, E.A.-S.a.J., A new Arabic stemming algorithm. In Proceedings of the 2008 ISCA Workshop on Experimental Linguistics, 2008
Porter, M.F., An algorithm for suffix stripping, in Readings in information retrieval, J. Karen Sparck and W. Peter, Editors. 1997, Morgan Kaufmann Publishers Inc. p. 313-316
Unine, Stop Word List, 2012
Al-Shammari, E.T. Improving Arabic document categorization: Introducing local stem. in Intelligent Systems Design and Applications (ISDA), 2010 10th International Conference on. 2010
Larkey, L.S., L. Ballesteros, and M.E. Connell, Improving stemming for Arabic information retrieval: light stemming and co-occurrence analysis, in Proceedings of the 25th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval2002, ACM: Tampere, Finland. p. 275-282
Khoja, S. Khoja Stemmer. 2012 [cited 2012 Mar 2012]; Available from: http//:zeus.cs.pacificu.edu/shereen/research.htm
Larkey, Leah S., Lisa Ballesteros, and Margaret E. Connell. "Light stemming for Arabic information retrieval." Arabic computational morphology. Springer Netherlands, 2007. 221-243
Luhn, H. P. (1957). A statistical approach to the mechanized encoding and starching of literary information. IBM Journal of Research and Development, 1 (4). pp 309-317
Warner, Amy J.; Ann Arbor and Aspen H. Wenzel (1991). A linguistic analysis and categorisation of nominal expressions. ASIS'9 I, pp. 186-191
Harter, Stephen P. ( 1986) . Online information retrieval: Concepts, principles, and techniques. Orlando: Academic Press INC
Salton, G. and M. McGill (1983). Introduction to Modern Information Retrieval. McGraw-Hill
Salton, G. and C. Yang (1973). On the specication of term values in automatic indexing. Jounral of Documentation 29 (4), 351-372
Maron, M. and J. Kuhns (1960). On relevance, probabilistic indexing and information retrieval. Journal of the Association for Computing Machin- ery 7, 216-244
Ponte, J., & Croft, W. B. (1998). A language modeling approach to information retrieval. In Proceedings of the 21st ACM SIGIR Annual International Conference on Research and Development in Information Retrieval (pp. 275-281). Melbourne, Australia
قيم البحث
اقرأ أيضاً
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..
تستخدم الرسوم البيانية المعرفة (KGS) على نطاق واسع لتخزين المعلومات والوصول إليها حول الكيانات وعلاقاتها.بالنظر إلى استفسار، تهدف مهمة استرجاع الكيانات من KG إلى تقديم قائمة في المرتبة ذات الصلة بالاستعلام.في الآونة الأخيرة، أظهر عدد متزايد من النماذ
ج لاسترجاع الكيان تحسنا كبيرا على الأساليب التقليدية.هذه النماذج، ومع ذلك، تم تطويرها للكلية الإنجليزية.في هذا العمل، نبني على نظام واحد من هذا القبيل، يدعى Kewer، لاقتراح Serag (استرجاع الكيانات الدلالي من الرسوم البيانية المعرفة العربية).مثل Kewer، يستخدم Serag مناحي عشوائي لتوليد embeddings للكياء.تعتبر DBPedia-Entity V2 مجموعة الاختبار القياسية لاسترجاع الكيان.نناقش تحديات استخدامها للغات غير الإنجليزية بشكل عام والعربية على وجه الخصوص.نحن نقدم نسخة عربية من هذه المجموعة القياسية، واستخدامها لتقييم Serag.يظهر Serag أنه يتفوق بشكل كبير على نموذج BM25 الشهير بفضل التفكير المتعدد القفز.
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
على خوارزميات في الذكاء الصنعي يتم تصنيف المستند حسب محتواه ضمن عناقيد
تم تطوير نظام خبير لإعراب مفردات الجمل العربية دون تشكيل. يقوم النظام أولاً بإيجاد تصريف الكلمات و نوعها باستخدام أداة (Microsoft (ATK، ويستمد خبرته من قواعد اللغة العربية في إيجاد إعراب مفردات الجمل الإسمية. استجاب النظام بشكل صحيح بنسبة جيدة جداً و
تمت مقارنة النتائج الصادرة عنه مع نتائج خبير باللغة العربية.
إن إدخال طلاب المعلوماتيين الطبية الحيوية (BMI) للمعالجة اللغوية الطبيعية (NLP) يتطلب موازنة العمق الفني مع المعرفة العملية لمعالجة الاحتياجات التي تركز على التطبيق.قمنا بتطوير مجموعة من ثلاثة أنشطة إدخال طلاب BMI تمهيدي لاسترجاع المعلومات مع NLP، وا
لغطاء استراتيجيات تمثيل المستندات ونماذج اللغة من TF-IDF إلى Bert.تزود هذه الأنشطة الطلاب بتجربة عملية مستهدفة نحو حالات الاستخدام المشترك، وإدخال مكونات أساسية من سير العمل NLP لمجموعة واسعة من التطبيقات.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
