سیستم شناسایی و طبقه بندی اسامی در متون فارسی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 سیستم شناسایی و طبقه بندی اسامی در متون فارسی دارای ۱۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد سیستم شناسایی و طبقه بندی اسامی در متون فارسی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی سیستم شناسایی و طبقه بندی اسامی در متون فارسی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن سیستم شناسایی و طبقه بندی اسامی در متون فارسی :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پردازش علایم و داده ها

تعداد صفحات :۱۶

یک سیستم شناسایی و طبقه بندی اسامی، سیستمی است که می تواند یک یا چند نوع از اسامی را در متن شناسایی و طبقه بندی کند این اسامی می توانند اسامی اشخاص، ارگان ها، شرکت ها، اسامی مکان ها (کشور، شهر، خیابان و مانند آن) اسامی زمان (تاریخ و ساعت) مقادیر مالی، درصدها و مانند آن باشد. هر چند که در دهه اخیر کارهای زیادی بر روی سیستم های شناسایی و طبقه بندی اسامی در زبان های مختلف و دامنه های مختلف انجام شده است، اما در زبان فارسی، با توجه به عدم وجود یک مجموعه داده کامل به همراه برچسب های غنی، تاکنون سیستمی برای طبقه بندی اسامی ایجاد نشده است. در این پژوهش از مجموعه داده پژوهشکده پردازش هوشمند علائم استفاده شده است. روش کار بدین صورت است که در ابتدا الگوریتم پیش پردازش اسامی را با استفاده از برچسب دستوری کلمات از داده ها جدا شده و سپس مصدرها، اسامی زمان، اسامی شمارشی، اعداد را هم از مجموعه داده حذف می کند. این کار باعث می شود تا حجم طبقات در داده های آموزشی متوازن تر گردد؛ در استخراج ویژگی از تابع N-gram استفاده شده است. پس از استخراج ویژگی، سیستم را با چهار طبقه بندی کننده خطی، بیزین، نزدیک ترین همسایگی و شبکه عصبی آموزش می دهیم. عدم تنوع در اسامی زمان و هم چنین عدم اختلاط و یا اختلاط کم این اسامی با اسامی طبقات دیگر، این امکان را فراهم می کند تا بتوان با استفاده از یک سیستم مبتنی بر حافظه، اسامی زمان را در یک متن شناسایی کرد. با استفاده از شبکه عصبی نتایج بسیار مناسبی در جداسازی اسامی مکان و افراد از بقیه اسامی به دست آمده است (%۹۹) و طبقه بندی کننده KNN و طبقه بندی کننده خطی به طور میانگین اسامی مکان و افراد و اسامی عمومی طبقه بندی مقدار %۹۱ بر اساس معیار F – measure به دست آمده است. در طبقه بندی اسامی زمان با استفاده از یک فهرست کمکی مقدار %۹۶ بر اساس معیار F – measure به دست آمده است.

کلید واژه: پردازش زبان طبیعی، شناسایی و طبقه بندی اسامی، انتخاب ویژگی، تابع N-gram