اعتبارسنجی پاسخ ها در سیستم پرسش و پاسخ با استفاده از رگرسیون ماشین بردار پشتیبان
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 36
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JSCIT-9-3_007
تاریخ نمایه سازی: 25 مهر 1403
چکیده مقاله:
سیستم پرسش و پاسخ شکل خاصی از بازیابی اطلاعات است. با در نظر گرفتن مجموعه ای از اسناد (مانند شبکه جهانی وب یا یک مجموعه محلی) سیستم باید بتواند پاسخ پرسش های مطرح شده به زبان طبیعی را بازیابی نماید. سیستم های پرسش و پاسخ به صورت متداول از بخش های پردازش و تجزیه پرسش، تولید عبارت جست وجو، بازیابی اطلاعات، استخراج پاسخ و رتبه بندی پاسخ تشکیل شده است. یکی از علل کاهش کارایی سیستم های پرسش و پاسخ، پایین بودن دقت انتخاب پاسخ های مناسب به پرسش کاربران است. به وسیله ی اعتبارسنجی مناسب پاسخ ها می توان این مشکل را حل نموده و کارایی سیستم پرسش و پاسخ را ارتقا داد. در این پژوهش از رگرسیون ماشین بردار پشتیبان (SVR) برای اعتبار سنجی و رتبه بندی پاسخ ها استفاده شده است. الگوریتم رگرسیون ماشین بردار پشتیبان با کمینه نمودن ریسک عملیاتی، خطر افتادن در کمینه های محلی را بر طرف می کند. برای ارزیابی کارایی سیستم پیشنهادی از مجموعه پرسش های TREC و پرسش های ویکی پدیا استفاده گردیده است. در این پژوهش از معیارهای میانگین رتبه بندی معکوس و معیار F برای ارزیابی سیستم پیشنهادی استفاده گردیده است. بر اساس نتایج حاصل از آزمایش ها، مقادیر به دست آمده برای این معیارها توسط سیستم پیشنهادی به ترتیب ۸۱% و ۴۹.۷% بوده است. سیستم پیشنهادی در مقایسه با سیستم بدون رتبه بندی پاسخ و سیستم مبتنی بر رتبه بندی پاسخ با شبکه عصبی از کارایی مناسب تری برخوردار است. همچنین سیستم پیشنهادی در مقایسه با پژوهش های پیشین دارای میانگین رتبه بندی معکوس بهتری می باشد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
yaghoob ghanbari
گروه مهندسی برق و کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه هرمزگان، بندرعباس، ایران.
Shahram Golzari
دانشگاه هرمزگان
Shyamala Doraisamy
Department of Multimedia, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Malaysia.
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 :