بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
نعرض في هذا البحث المنهجية المعتمدة في بناء منصة ArOntoLearn, و هي بيئة عمل تساعد على بناء أنطولوجية عربية اعتماداً على النصوص في الوب، و أهم سمات هذه البيئة أنها تدعم اللغة العربية و تستخدم المعرفة السابقة في إجرائيات التعلم، فضلاً عن أنها تمثل الأن طولوجية الناتجة باستخدام نموذج الأنطولوجية الاحتمالي (Probabilistic Ontology Model (POM الذي يمكن ترجمته إلى أي صيغة تمثيل للمعرفة. يقوم النظام بتحليل الموارد النصية العربية، يقابلها مع نماذج مفرادتية-نحوية بهدف تعّلم مفاهيم و علاقات جديدة. إن دعم اللغة العربية ليس سهلاً نظراً لكون أدوات المعالجة اللغوية المتوافرة غير فعالة كفاية لمعالجة النصوص العربية غير المشكولة التي كذلك نادراً ما تتضمن علامات الترقيم الصحيحة المساعدة على التحليل الصحيح للجمل. لذلك حاولنا بناء بيئة عمل مرنة يمكن إعدادها بسهولة بحيث تُعدلُ أدوات التحليل المستخدمة فيها و تُستَبدلُ بأخرى أكثر تطوراً عند توافرها.
يعد التحليل الصرفي خطوة مهمة من خطوات المعالجة الآلية للغات الطبيعية و تطبيقاتها المتنوعة، و يحتاج كل نوع من هذه التطبيقات إلى درجةٍ مختلفة من التوازن بين الأداء و الوثوقية و شمولية النتائج ( إيجاد جميع الحلول المحتملة )؛ ففي حين تهتم بعض التطبيقات ب الوثوقية العالية للنتائج، تهتم تطبيقات أخرى بالمحافظة على أداءٍ فعالٍ للنظام، و تُعنى تطبيقات أخرى بأنظمة تحليلٍ صرفيٍ تنتج كل الحلول الممكنة و بوثوقية عالية. نقدم في هذا المقال وصفاً موجزاً لمنهجية جديدة لبناء نظام تحليل صرفي للغة العربية يتمتَّع بالمرونة، و يمكن إعداده بحيث يلائم التطبيق الهدف. و قد بينت الاختبارات أن النظام المنجز يحقق مرونة تجعل منه مناسباً للاستخدام في معظم أنواع التطبيقات على اختلاف متطلباتها. كذلك، يتضمن النظام مكوناً مستقلاً يمكن إضافته بسهولة إلى أنظمة التحليل الصرفي الأخرى لتحسين أدائها دون أية آثار سلبية على الدقة أو شمولية النتائج.