بررسی روشهای محاسباتی میزان شباهت میان جملات و متون

سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,334

فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

AISST01_095

تاریخ نمایه سازی: 5 مرداد 1392

چکیده مقاله:

امروزه با توجه به افزایش حجم اطلاعات و مستندات متنی در زمینه های مختلف، دسترسی سریع به اطلاعات مورد نظر برای هر فرد از اهمیت ویژه ای برخوردار است. از این رو علاوه بر تکنیک های بازیابی اطلاعات، تکنیک های خلاصه سازی و دسته بندی خودکار متون می تواند کمک مؤثری در افزایش سرعت دسترسی کاربران به اسناد مورد نظرشان باشد. همچنین در دهه اخیر در حیطه های علمی و ادبی، دستبرد علمی رشد زیادی داشته است که هم بر خلاف اصول اخلاقی و اهداف علمی است و هم سبب افزونگی داده میشود، بنابراین لزوم ابزارها و تکنیک های تشخیص آن امری مبرهن است. در این تحقیق مروری داریم بر روش های محاسباتی که در تشخیص عبارات، جملات و متون مشابه در زبان های طبیعی به کار می روند.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

فائزه استکی

دانشجوی کارشناسی ارشد گرایش نرم افزار دانشکده کامپیوتر، دانشگاه آزاد

فرامرز صافی اصفهانی

عضو هیئت علمی، دانشکده کامپیوتر دانشکده کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلا

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • _ Mani. Automatic summarization _ 2001, John Benjamins Publishing Company. ...
  • Kyoomarsi, F..Khosravi, H..Eslami, E, Khosravyan Dehkordy, P. 2009, Optimization Machine ...
  • Salem Binwahlan.M, Salim.N, Suanmali.L, 2009, Fuzzy Swarm Based Text S ...
  • Rahimi Isfahani.F, Kyoomarsi.F, Khosravi.H, et al. 2008, Application of Fuzzy ...
  • Fellbaum; Christiane (Ed.) , 1998, Wordnet : An Electronic Lexical ...
  • T. Nomoto, "Bayesian Learning in Text S ummarization, 2005, In ...
  • Mitchell, T. 1997. Machine Learning. Mc-Graw Hil ...
  • Alpaydin, E. 200)4. Introduction to Machine Learning. MIT Press. ...
  • Zhang, Y., & Patrick, J. 2005. Paraphrase identification by text ...
  • Zanzotto, F. M., Pennacchiotti, M, & Moschitti, A. 2009. A ...
  • Murthy, 1998, Automatic Construction of Decision Trees from Data: A ...
  • J. Han, M. Kamber; , 2002, Data Mining: Concepts and ...
  • Sebastiani, F Machine Learning in Automated Text Categorization, ACM Computing ...
  • Lin, Y, Qu, Y, Wang, Z., , 2007, A novel ...
  • Tan, S., , 2005 Neighbor- weighted K-nearest Neighbor for Unbalanced ...
  • Furnkranz, J. 1999. S eparate- and-Conquer RuleLearning. Artificial Intelligence Review ...
  • Vapnik V.N. 1995, The nature of statistical learning theory , ...
  • Melcuk , I. 1987. Dependency Syntax: Theory and Practice. State ...
  • Kubler, S., McDonald, R., & Nivre, J. 2009. Dependency Parsing. ...
  • Wan, S., Dras, M., Dale, R., & Paris, _ 200)6. ...
  • Malakasiotis, P. 2009. Paraphrase recognition using machine learning to combine ...
  • Zhang, K., & Shasha, D. 1989. Simple fast algorithms for ...
  • Kouylekov, _ & Magnini, B. 2005. Recognizing textual entailment with ...
  • W. B. Cavnar and J M. Trenkle, 1994, N-gram-based text ...
  • Haghighi, A. D. 2005. Robust textual inference via graph matching. ...
  • Burchardt, A., Pennacchiotti, M., Thater, S., & Pinkal, M. 2009. ...
  • Palmer, _ Gildea, D., & Kingsbury, P. 2005. The Propositional ...
  • نمایش کامل مراجع