مدل سازی موضوعی و کاربرد آن در پژوهش ها: مروری بر ادبیات تخصصی

مقدمه: مدل سازی موضوعی یکی از تکنیک های متن کاوی است که امکان کشف موضوعات نامعلوم در مجموعه اسناد، تفسیر اسناد بر اساس این موضوعات و استفاده از این تفاسیر برای سازماندهی، خلاصه کردن و جستجوی متن ها را به طور اتوماتیک میسر می کند. آشنایی با مفهوم و تکنیک مدل سازی موضوعی، و کاربرد آن در کشف موضوعات و سازمان دهی منابع اطلاعاتی از اهداف اصلی این پژوهش است.روش ­شناسی: پژوهش حاضر از نوع کتابخانه ای است که در آن، ضمن معرفی مدل سازی موضوعی، به دسته بندی و مرور کاربردهای این تکنیک بر اساس ماهیت عملکردی آن و ارائه نمونه تحقیقاتی که از این تکنیک استفاده نموده اند پرداخته است.یافته ها: الگوریتم های مدل سازی موضوعی علاوه بر سه هدف اصلی مبنی بر کشف موضوعات پنهان، تفسیر اسناد بر اساس موضوعات و نهایتا سازمان دهی و طبقه بندی متون، در کشف موضوعات و روابط پنهان در حوزه های علوم، بازیابی اطلاعات، دسته بندی مدارک بر اساس موضوعات، کشف الگوهای برجسته و رویدادهای در حال ظهور، خوشه بندی مفاهیم حوزه های علمی، تحلیل سیر تحول مفهومی در طول دوره های تاریخی، تعیین روابط سلسه مراتبی مفاهیم یک حوزه یا زمینه خاص علمی و غنی سازی فهرست واژگان کاربرد دارد.نتیجه : مدل سازی موضوعی با تکیه بر یادگیری ماشین و بهره گیری از دانش هوش مصنوعی به عنوان یکی از رویکردهای نوین سازماندهی منابع اطلاعاتی مطرح شده و مطالعات جدی در این زمینه در حال انجام است. لذا با کاربرد الگوریتم های مدل سازی موضوعی در راستای خودکارسازی استخراج موضوع و کشف موضوعات نهان موجود در منبع می توان بر تقویت و روزآمدسازی نظام های نوین سازمان دهی منابع اطلاعاتی عمل کرد.

کلیدواژه ها:

متن کاوی ، مدل سازی موضوعی ، کشف موضوع ، سازماندهی اطلاعات ، تشخیص موضوع