سیستم شناسایی و طبقه بندی موجودیت های نامدار در متون زبان فارسی بر پایه شبکه عصبی

چکیده مقاله

شناسایی موجودیت های اسمی به عنوان یک وظیفه پایه ای در حوزه پردازش زبان طبیعی و به طور کلی زیر مجموعه ای از استخراج اطلاعات است در فرآیند شناسایی موجودیت های اسمی به دنبال مکان یابی عناصر اسمی در متن و دسته بندی آن ها به رده هایی از پیش تعیین شده از قبیل اسامی اشخاص، سازمان ها، مکان ها، عبارت های زمانی، و غیره هستیم هرچند پژوهش هایی گسترده در توسعه سیستم های شناسایی موجودیت های اسمی در حوزه زبان انگلیسی درطی سال های پیشین انجام گرفته است، متاسفانه با توجه به مشکلات موجود، مانند نبود پیکره های متنی نشانه گذاری شده استاندارد در زبان فارسی، پژوهش های بسیار محدودی در زبان فارسی وجود دارد در این مقاله با بررسی پژوهش های انجام گرفته در دیگر زبان ها و با بهره گیری از روش های نوین در این حوزه همانند استفاده از نمایش بردارهای عددی برای کلمات، به توسعه سیستمی برای شناسایی موجودیت های اسمی بر پایه شبکه عصبی پرداخته شده است نتایج بدست آمده از مدل پیشنهادی نشان دهنده این واقعیت است که استفاده از مدل های نمایش بردارهای عددی برای کلمات در زبان فارسی، افزون بر مرتفع کردن مشکل انتخاب ویژگی ها، می تواند به توسعه سیستمی کارآمد منجر شود که کم ترین وابستگی را نیز به دامنه دارد

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

مجتبی زالی

دانشجوی کارشناسی ارشد نرم افزار، گروه مهندسی کامپیوتر، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

محسن فیروزبخت

استادیار،گروه مهندسی کامپیوتر، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

�الی، مجتبی و فیروزبخت، محسن،1395،سیستم شناسایی و طبقه بندی موجودیت های نامدار در متون زبان فارسی بر پایه شبکه عصبی،سومین کنفرانس سراسری نوآوری های اخیر در مهندسی برق و کامپیوتر،تهران

ارائه‌شده در

مجموعه مقالات سومین کنفرانس سراسری نوآوری های اخیر در مهندسی برق و کامپیوتر19 شهریور 1395 · تهران