3.جمع‏بندی……………………………………………………………………………………………………………………… 20

فصل 2 : بخش اول……………………………………………………………………………………… 21

2-1-۱. پیشینه تشخیص مرجع مشترک…………………………………………………………………………… 21

2-1-۲. روش‏های زبان‏شناسی…………………………………………………………………………………………….. 22

2-1-۲-1. فاکتورهای حذف کننده…………………………………………………………………………….. 23

2-1-۳-۲-۱. تطبیق جنس و عدد……………………………………………………………………….. 23

2-1-۳-۲-۱. تطبیق معنایی…………………………………………………………………………………. 24

2-1-۲-۲. فاکتورهای امتیاز دهنده ……………………………………………………………………………. 24

2-1-۳-۲-۱. مشابهت نحوی…………………………………………………………………………………. 24

2-1-۳-۲-۱. مشابهت معنایی……………………………………………………………………………….. 25

2-1-۳-۲-۱. بارز بودن…………………………………………………………………………………………… 25

2-1-۳. روش‏های یادگیری ماشین……………………………………………………………………………………… 27

2-1-۳-۱. ویژگی‏ها………………………………………………………………………………………………………. 28

2-1-۳-۲. مدل‏های جفت اشاره………………………………………………………………………………….. 28

2-1-۳-۲-۱. رده بندی جفت عبارت‏های اسمی…………………………………………………… 32

2-1-۳-۲-۱-1. درخت تصمیم………………………………………………………………………… 33

2-1-۳-۲-۲.افراز……………………………………………………………………………………………………… 35

2-1-۳-۲-۲-۱.درختِ بل………………………………………………………………………………….. 36

2-1-۳-۲-۲-۲. افراز گراف……………………………………………………………………………….. 38

2-1-۳-۳. روش‏های مبتنی بر پیکره………………………………………………………………………………. 40

2-1-۳-۴. روش‏های جایگزین………………………………………………………………………………………….. 44

2-1-۳-۴-۱. روش هم‏آموزی…………………………………………………………………………………….. 44

2-1-۳-۴-۲. مدل احتمالاتی مرتبه اول……………………………………………………………………. 46

2-1-۳-۴-۳. رتبه‏بندی………………………………………………………………………………………………. 47

2-1-۳-۴-۴. فیلدهای تصادفی شرطی……………………………………………………………………… 49

2-1-۳-۴-۵. خوشه‏بندی………………………………………………………………………………………….. 51

2-1-۴. جمع‏بندی………………………………………………………………………………………………………………… 56

2-2-۱. پیکره نشانه گذاری شده توسط اطلاعات هم‏مرجع…………………………………………………. 58

2-2-۲. پیکره بیژن‏خان……………………………………………………………………………………………………………. 59

2-2-۳. پیکره لوتوس……………………………………………………………………………………………………………….. 60

2-2-۴.شیوه‏های نشانه‏گذاری پیکره لوتوس…………………………………………………………………………… 62

2-2-۴-۱. نشانه‏گذاری انواع موجودیت‏ها…………………………………………………………………………… 62

2-2-۴-۱-۱. موجودیت شخص……………………………………………………………………………………… 64

2-2-۴-۱-۲. موجودیت سازمان……………………………………………………………………………………… 64

2-2-۴-۱-۳. موجودیت مکان…………………………………………………………………………………………. 66

2-2-۴-۱-۴. موجودیت سیاسی……………………………………………………………………………………… 66

2-2-۴-۲.کلاس هر موجودیت……………………………………………………………………………………………. 68

2-2-۴-۲-۱.غیر ارجاعی……………………………………………………………………………………………….. 69

2-2-۴-۲-۲.ارجاعی………………………………………………………………………………………………………. 69

2-2-۴-۲-۲-۱.ارزیابی به شکل منفی……………………………………………………………………… 69

2-2-۴-۲-۲-۲.ارجاعی خاص………………………………………………………………………………….. 70

2-2-۴-۲-۲-۳.ارجاعی عمومی……………………………………………………………………………….. 70

2-2-۴-۲-۲-۴.ارجاعی زیر مشخص شده………………………………………………………………. 70

2-2-۴-۳.انواع اشاره/سطوح اشاره……………………………………………………………………………………… 71

2-2-۴-۳-۱.اشاره ساده………………………………………………………………………………………………….. 72

2-2-۴-۳-۱-۱.محدوده اشاره………………………………………………………………………………….. 72

2-2-۴-۳-۱-۲. هسته اشاره…………………………………………………………………………………….. 72

2-2-۴-۳-۱-۳.انواع اشاره ساده………………………………………………………………………………. 72

2-2-۴-۳-۲.ساختارهای پیچیده………………………………………………………………………………………. 74

2-2-۴-4-۲-۱.ساختارهای عطف بیان یا بدل………………………………………………………… 75

2-2-۵.جمع‏بندی……………………………………………………………………………………………………………………… 75

3-۱. رده بندی دودویی……………………………………………………………………………………………………………. 76

3-1-1.جدا کننده‏های خطی………………………………………………………………………………………………. 77

3-1-1-1 پرسپترون……………………………………………………………………………………………………….. 78

3-1-1-2 ماشین بردار پشتیبان…………………………………………………………………………………….. 80

3-1-1-3 درخت تصمیم………………………………………………………………………………………………… 85

3-۲.خوشه‏بندی………………………………………………………………………………………………………………………… 88

3-2-1 .الگوریتم‏های افراز بسته‏ای……………………………………………………………………………………. 89

3-2-1-1 .خوشه‏بندی سلسله مراتبی پایین به بالا……………………………………………………. 90

3-2-1-2 .آموزش الگوریتم خوشه‏بندی سلسله مراتبی…………………………………………….. 93

3-3.جمع‏بندی………………………………………………………………………………………………………………………….. 96

4-۱.مقدمه…………………………………………………………………………………………………………………………………. 97

4-۲.سیستم شناسایی اشاره لوتوس……………………………………………………………………………………….. 98

4-2-1 .بانک اطلاعاتی……………………………………………………………………………………………………….. 98

4-2-2.سیستم شناسایی اشاره………………………………………………………………………………………. 102

4-3.تشخیص اشاره‏های هم مرجع……………………………………………………………………………………….. 103

4-3-1 ویژگی‏ها……………………………………………………………………………………………………………….. 104

4-3-2.الگوریتم یادگیری………………………………………………………………………………………………… 105

4-3-3.معیار ارزیابی………………………………………………………………………………………………………… 107

4-3-4.نتیجه ارزیابی……………………………………………………………………………………………………….. 110

4-3-4-1.نتایج بدست آمده……………………………………………………………………………………….. 110

4-3-4-.2چالش‏ها و تحلیل خطا……………………………………………………………………………….. 112

4-4.جمع‏بندی……………………………………………………………………………………………………………………….. 115

5-۱.نتیجه‏گیری……………………………………………………………………………………………………………………… 116

5-2.پیشنهادها………………………………………………………………………………………………………………………… 118

فهرست جدول‏ها
عنوان	صفحه

جدول 1-۱: مقایسه ویژگی‏های دو ارتباط هم‏مرجع وپیشایند…………………………… ۱1

جدول 2-۱: فاکتورهای متداول برای تشخیص مرجع مشترک…………………………………………….. 23

جدول 2-۲: برخی از ویژگی‏های ارائه شده در تحلیل مرجع مشترک…………………… 30

جدول 2-۳: معرفی برخی از پژوهش‏هایی که از خوشه‏بندی استفاده کرده‏اند…………………… 55

جدول 2-4: مشخصات مربوط به انواع موجودیت‏ها……………………………………………………………….. 62

جدول2-5: زیر گروه‏های موجودیت مشخص………………………………………………………………………….. 64

جدول2-6: زیر گروه‏های موجودیت سازمان……………………………………………………………………………. 65

جدول 2-7: زیر گروه‏های موجودیت مکان …………………………………………………………………………….. 66

جدول 2-8: زیر گروه‏های موجودیت سیاسی…………………………………………………………………………. 67

جدول 2-9: حالت‏های خاص موجودیت‏های سیاسی…………………………………………………………….. 68

جدول 2-10: انواع طبقه‏بندی اشاره………………………………………………………………………………………. 71

جدول 4-1: بانک اطلاعاتی سیستم کشف اشاره: جدول واژگان……………………………………….. 100

جدول 4-2: بانک اطلاعاتی سیستم کشف اشاره: جدول اشاره‏ها……………………………………… 101

جدول 4-3: فهرست ویژگی‏های به کار رفته در تشخیص مرجع مشترک………………………… 106

جدول 4-4: حالت‏های ممکن نتایج یک ماشین یادگیر……………………………………………………… 108

جدول 4-5: نتایج ارزیابی الگوریتم‏های پایه مورد بررسی…………………………………………………… 110

جدول 4-6: نتایج ارزیابی الگوریتم SVM با هسته‏های متفاوت………………………………………… 111

جدول 4-7: نتایج ارزیابی الگوریتم شبکه عصبی با مدل‏های متفاوت………………………………. 112

فهرست شکل‏ها
عنوان	صفحه

شکل1-۱. انواع روابط ممکن میان دو عبارت اسمی ……………………………………………………………. 12

شکل1-۲. میزان ارتباط میان حوزه‏ها با انواع دانش‏های زبان‏شناسی و واژگانی………………….. ۱6

شکل2-۱. نمونه‏ای از نمونه‏های مثبت و منفی که توسط ۴.5C تولید شده است……………… 31

شکل2-۲. درختِ بل به ازای سه عبارت اسمی ……………………………………………………………………. 37

شکل2-3. شمایی از نشانه‏گذاری پیکره بیژن‏خان………………………………………………………………….. 60

شکل2-4. شمایی از نشانه‏گذاری اشاره‏های هم مرجع در پیکره لوتوس……………………………… 62

شکل3-۱. شمایی از داده‏های خطی و غیر خطی جدایی‏پذیر………………………………………………. 77

شکل3-۲. الگوریتم پرسپترون میانگین‏دار……………………………………………………………………………… 80

شکل3-3. نمونه‏ای از یک درخت تصمیم‏گیری……………………………………………………………………… 86

شکل3-4.الگوریتمC5……………………………………………………………………………………………………………. 88

شکل3-5. مثالی از نمودار دندوگرام در تشخیص عبارت‏های اسمی هم‏مرجع……………………. 92

شکل3-6. الگوریتم خوشه‏بندی سلسله مراتبی پایین به بالا 93

شکل3-7.الگوریتم آموزش خوشه‏بندی حریصانه ………………………………….. 94

شکل3-8.الگوریتم بروزرسانی ……………………………………………………….. 96

شکل4-1 :شمای کلی از جداول این بانک اطلاعاتی لوتوس…………………………………………………. 99

شکل4-2 :شمای کلی سیستم شناسایی اشاره……………………………………………………………………. 102

شکل4-3 :شمایی از نمایش خروجی سیستم نمایش اشاره……………………………………………….. 102

شکل4-4: شمایی از نمایش خروجی سیستم نمایش واژگان…………………………………………….. 103

شکل4-5: شمایی از نمایش خروجی تعیین نمونه‏های مثبت و منفی………………………………. 107

شکل4-6: نمودار مقایسه الگوریتم‏های پایه مورد بررسی……………………………………………………. 111

۱-۱.مقدمه و بیان مسئله

امروزه رایانه در تمام لایه‏های زندگی بشر نفوذ کرده است. بطوریکه استفاده از فناوری رایانه در حوزه زبان‏شناسی، بیش از پیش احساس می‏شود. «پردازش زبان طبیعی»شاخه‏ای از علم «هوش مصنوعی» است كه به ماشینی كردن فرآیندزبان شناسیسنتی می‏پردازد. به این ترتیب با استفاده از رایانه می‏توان «زبان گفتاری ونوشتاری» را پردازش نمود، به طوریکه رایانه‏ها نیز قادر باشند زبان انسان را درک کرده و بتوانند از زبان طبیعی به عنوان ورودی وخروجی استفاده كند. به این ترتیب یک رایانه، درهنگام دریافت ورودی، نیاز به «درک» و درهنگام ارسال خروجی، نیاز به «تولید» زبان طبیعی دارد. ]81[

در زمینه پردازش زبان طبیعی پژوهش‏هایی مانند طبقه‏بندی متون، برچسب‏گذاری ادات سخن، تعیین و ابهام‏زدایی از معانی واژگان و… انجام شده است که تنها بر روی یک حوزه خاص تمرکز داشته‏اند و در نتیجه راه حل‏هایی جزئی در راستای اهداف کلی پردازش زبان طبیعی محسوب می‏‏‏شوند. تمامی این حوزه‏های جزئی باید حل شوند تا در نهایت رایانه بتواند همانند انسان واژگان و جملات را پردازش کرده و یا آنها را بسازد.

وظایف زبان طبیعی را می‏توان به ریز کاربردها و کلان کاربردها افراز نمود. به طور کلی تا کنون تحقیقات انجام شده بیشتر بر روی پردازش‏هایی در سطح واژه و یا جمله (مانند برچسب گذاری ادات سخن، ابهام زدائی از مفهوم واژگان، شناسایی موجودیت‏های نامدار و … ) و یا در سطح کل متن (تشخیص هرزنامه، رده بندی متون و…) متمرکز شده اند؛ برخی از کاربرد‏ها نیز مانند استخراج اطلاعات، تشخیص مرجع مشترک و ماشین ترجمه در سطح بینابین قرار گرفته‏اند. ]27[بدیهی است که در توسعه یک کاربرد سطح بالاتر همانند تعیین ویژگی‏های معنایی متون، انواع متفاوتی از ویژگی‏های سطح پایین‏تر (مانند ویژگی‏های لغوی و نحوی) نیز لازم است، اما به لطف سیستم‏های جدید که تا حد زیادی به روش‏های آماری یادگیری ماشین بستگی دارند، دیگر در آنها، به تمامی‏‏‏ ویژگی‏های سطح پایین‏تر نیازی نیست. علت اینکه روش‏های یادگیری ماشین توانسته‏اند با وجود سادگی، به موفقیت قابل توجهی دست یابند این است که اطلاعات آماری پایه، دانشی را فراهم می‏آورد که برای بسیاری از کاربرد‏ها کافی بوده و می‏‏‏‏تواند به کارائی قابل توجهی منجر شود. با این وجود، باید توجه داشت که روش‏های آماری محدود است و هرگز نمی‏توانند درک کاملی از محتوای معانی یک متن را فراهم آورند.

از طرفی دیگر، با فراهم شدن اطلاعات و قدرت محاسباتی بیشتر، سیستم‏‏هایی که واژگان و جملات درست را از غلط تشخیص می‏دهند، به طور گسترده‏ای در حال توسعه هستند. به عنوان مثال، در زبان انگلیسی برچسب گذاری ادات سخن به صحتی برابر با ۹۸%، شیوه‏های تجزیه کردن به صحتی برابر با ۹۰%، و شناسایی موجودیت‏های نامدار به صحت ۹۱% رسیده اند. [78,55,38[.

بسیاری از پژوهشگران معتقدند كه استخراج اطلاعات به عنوان یکی از مهمترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی محسوب می‏شود، که مجموعه‏ای از تکنیک‏های رده‏بندی، خوشه‏بندی و قوانین وابستگی است و خروجی استخراج اطلاعات شامل، شناسایی موجودیت‏ها ، تعیین نوع وگروه آنها، طبقه بندی ارتباط میان موجودیت‏ها و همچنین استخراج رویدادهایی كه در آن مشاركت دارند، می‏باشد.[71[ در نهایت می‏توان گفت كه خلاصه سازی، بازیابی اطلاعات، داده‏كاوی، پرسش و پاسخ و درك زبان از جمله كاربردهای این سیستم هستند.

تمرکز اصلی این پژوهش بررسی فرآیند تشخیص مرجع مشترک به عنوان یکی از فرآیندهای مهم استخراج اطلاعات است؛ در تشخیص مرجع مشترک تمام عبارت‏های اسمی‏‏‏ که به یک موجودیت واحد در دنیای واقعی اشاره دارند، تعیین می‏گردند. هدف نهایی این پایان‏نامه شناسایی اشاره‏های هم مرجع شامل ضمیر و اسم اشاره در متون پارسی می‏باشد. برای تحقق این هدف نیاز به انجام پیش پردازش‏هایی بر روی متون خام می‏باشد تا داده‏های مورد نیاز برای ورود به فرآیند تحلیل مرجع مشترک فراهم شوند. فرض ما بر این است که خروجی حاصل از فرآیند کشف اشاره به عنوان یک پیش پردازش می‏تواند در کنار سایر پیمانه‏های پیش پردازشی مانند تجزیه‏گر، شناسایی موجودیت‏های نامدار و… بر بهبود عملکرد تحلیل مرجع مشترک موثر واقع شود. [23،38،53،83]

به هر ترتیب شناسایی عبارت‏های اسمی‏‏‏ هم‏مرجع از مهمترین زیر وظایف استخراج اطلاعات می‏باشند که بهبود عملکرد آن موجب بهبود عملکرد کلی سیستم استخراج اطلاعات و سایر سیستم‏های مرتبط با آن خواهد شد.

واحد مورد بررسی در حوزه تشخیص مرجع مشترک، متن می باشد که پس از اجرای ماژول‏هایی متفاوت، متن مورد نظر به عبارت های اسمی یا به عبارت بهتر به اشاره تبدیل می‏شود. روش‏های موجود در این حوزه، به دو دسته روش‏های زبان‏شناسی و روش‏های یادگیری ماشین تقسیم می‏‏‏شوند. [76[ در روش اول، ابتدا به ازای هر عبارت اسمی‏‏، مراجع کاندیدا تعیین می‏‏‏شود و سپس با به کارگیری مجموعه‏ای از قواعد زبان‏شناسی، برخی از کاندیداها حذف شده و کاندیداهای باقیمانده نیز امتیازدهی می‏‏‏شوند و در‏نهایت کاندیدایی به عنوان مرجع برگزیده می‏‏‏شود که بیشترین امتیاز را کسب کرده باشد. مسئله اصلی در این روش این است که کسب اطلاعات زبان‏شناسی مورد نیاز، فرآیندی زمان‏بر، پرهزینه و پر خطاست. البته با پیدایش پیکره‏های زبان‏شناسی و موفقیت روش‏های یادگیری ماشین در سایر حوزه‏ها، روش‏های زبان‏شناسی جای خود را به روش‏های یادگیری ماشین دادند. در یادگیری ماشین، به محاسبات زبان‏شناسی پیچیده و سطح بالای روش‏های زبان‏شناسی نیاز نیست به طوریکه با استفاده از دانش اندکی در زمینه زبان‏شناسی نیز می‏توان به نتایج خوب و قابل توجهی دست یافت.

از سوی دیگر، امروزه اغلب پژوهشگران فرآیند تشخیص مرجع مشترک را به دو مرحله تقسیم می‏‏‏ کنند. (۱) کشف و شناسایی اشاره؛ برای شناسایی عبارت‏های اسمی‏‏‏ که به موجودیت ها در دنیای واقعی اشاره دارند، (۲) شناسائی اشاره‏هایی که به یک مرجع واحد اشاره دارند. به این ترتیب در مرحله اول، اکثر عبارت‏های اسمی‏‏‏ تحت عنوان اشاره و در قالب چهار گروه اصلی ضمایر، اسامی‏‏‏ خاص، اسامی‏‏‏ عام و غیر اشاره‏ها قرار می‏گیرند،[8،910،16،48،53،72] سپس این فرآیند مشخص می‏‏‏ کند که هر اشاره به کدام موجودیت در دنیای واقعی اختصاص دار[26]می‏‏‏توان گفت که فرآیند کشف اشاره، توسعه یافته‏ی فرآیند شناسایی موجودیت‏های نامدار می‏باشد که علاوه بر شناسایی اسامی‏‏‏ خاص، به شناسایی اسامی‏‏‏ عام و ضمایر نیز می‏پردازد. [،23،72،81،113،114]از آنجائیکه بررسی فرآیند‏های شناسایی اشاره و تحلیل مرجع مشترک به طور همزمان خارج از حوزه‏ی این پایان‏نامه است، ما عبارت‏های اسمی‏‏‏ را در قالب انواع اشاره‏های گفته شده در پیکره‏ای تحت عنوان لوتوس برچسب‏گذاری می‏نمائیم و نتیجه‏ی آن را برای تحلیل مرجع مشترک به کار خواهیم برد.

چارچوب کلی این پایان‏نامه به این صورت می‏باشد: در بخش دوم این فصل گذری کوتاه بر انواع روابط میان دو عبارت اسمی‏‏‏ و به خصوص ارتباط‏های هم‏مرجعی خواهیم داشت. سپس در بخش اول فصل دوم، روش‏های ارائه شده برای تشخیص مرجع مشترک را مورد بررسی و مطالعه قرار می‏دهیم و در بخش دوم آن، به نحوه ایجاد پیکره‏ای مناسب برای کشف اشاره و تحلیل مرجع مشترک خواهیم پرداخت. در فصل سوم، به الگوریتم‏های مناسب برای این پایان‏نامه را معرفی می نمائیم. سیستم پیشهنادی برای شناسایی اشاره‏های ارجاع شده در فصل چهارم معرفی خواهد شد و همچنین در این فصل الگوریتم‏های یادشده را مورد ارزیابی قرار می‏دهیم. در نهایت در فصل پنجم نیز به نتیجه گیری و پیشنهاد كارهای آتی در ادامه‏ی این پژوهش خواهیم پرداخت.

[1] معادل پارسی عبارت انگلیسی Natural Language processing

[2] معادل پارسی عبارت انگلیسی Artificial Intelligence

[3] معادل پارسی عبارت انگلیسی Text classification

[4] معادل پارسی عبارت انگلیسی Part of speech tagging

[5] معادل پارسی عبارت انگلیسی Word sense disambiguation

[6] معادل پارسی عبارت انگلیسی Micro-task

[7] معادل پارسی عبارت انگلیسی Macro-task

[8] معادل پارسی عبارت انگیسی Named Entity Recognizers(NER)

[9] معادل پارسی عبارت انگیسی Spam Detection

[10] معادل پارسی عبارت انگیسی Information Extraction(IE)

[11] معادل پارسی عبارت انگیسی Coreference Resolution(CR)

[12] معادل پارسی عبارت انگیسی Machin Translation(MT)

[13] معادل پارسی واژه انگیسی Lexical

[14] معادل پارسی واژه انگیسی Syntactical

[15] معادل پارسی واژه انگیسی Parsing

[16] معادل پارسی واژه انگیسی Classification

[17] معادل پارسی واژه انگلیسی Clustering

[18] معادل پارسی عبارت انگلیسی Association pules

[19] معادل پارسی واژه انگلیسی Entity

[20] معادل پارسی عبارت انگلیسی Information Retrieval(IR)

[21] معادل پارسی عبارت اانگلیسی Data Mining

[22] معادل پارسی عبارت انگلیسی question/Answering

[23] معادل پارسی عبارت انگلیسی Text understanding