بکارگیری دسته بندی کننده و رتبه بندی کننده آنتروپی بیشینه در فرایند تعیین مرجع ضمایر زبان فارسی

تعیین عبارات اسمی هم -مرجع یکی از شاخه های تحقیقاتی مطرح در زمینه پردازش زبا ن های طبیعی است و نقش موثری در کاربردهایی همچون ترجمه ماشینی، خلاصه سازی خودکار متون، پاسخگویی خودکار به سوالات و استخراج اطلاعات دارد که در هر یک از آن ها درک صحیحی از متن حائز اهمیت است. تعیین عبارات اسمی هم -مرجع به فرایندی اطلاق می شود که در آن تمام عبارات اسمی که به یک موجودیت واحد اشاره دارند، تعیین می گردند. فرایند تعیین عبارات اسمی هم- مرجع را می توان به دو دسته روش های زبانشناسی و روش های یادگیری ماشین تقسیم نمود. روش های زبان شناسی به اطلاعات زبان شناسی بسیاری نیاز دارند که بدست آوردن این اطلاعات فرایندی پر خطا و زمان بر است . ولی روش های یادگیری ماشین به اطلاعات زبان شناسی کمتری احتیاج دارند و با بکارگیری آن ها نتایج بهتری حاصل می شود. فرایند تعیین مرجع ضمایر، یک زیر بخش مهم و چالش انگیز از فرایند تعیین عبارات اسمی هم -مرجع است که در آن تنها تعیین مرجع ضمایر مورد توجه قرار می گیرد. در این مقاله، ابتدا روش های یادگیری ماشین بکار رفته در حوزه تعیین عبارات اسمی هم مرجع /تعیین مرجع ضمایر دسته بندی و شرح داده می شوند و سپس نحوه اعمال دو روش بر روی زبان فارسی، ارائه شده و نتایج آن ها گزارش خواهد شد.

کلیدواژه ها:

پردازش زبان طبیعی ، یادگیری ماشین ، تعیین عبارات اسمی هم- مرجع ، تعیین مرجع ضمایر ، دسته بندی ، رتبه بندی