اعلام جامعة بابل | رسالةماجستير في كليةتكنولوجياالمعلومات تناقش "اكتشاف العبارات الرئيسية البارزة باستخدام طريقةهجينة"

رسالةماجستير في كليةتكنولوجياالمعلومات تناقش "اكتشاف العبارات الرئيسية البارزة باستخدام طريقةهجينة"

نشر بواسطة : ضحى فاضل عباس

تاريخ الخبر : 29/12/2024 04:46:08 PM

عدد المشاهدات : 216

رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش "اكتشاف العبارات الرئيسية البارزة باستخدام طريقة هجينة"

ضحى فاضل عباس
قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات يناقش رسالة ماجستير بعنوان "اكتشاف العبارات الرئيسية البارزة باستخدام طريقة هجينة"لطالب الماجستير ( ياسر سعد جودي ) و بإشراف (أ.د. وفاء محمد سعيد) في قسم البرمجيات . و ذلك في تمام الساعة التاسعة من صباح يوم الاحد المصادف 29/12/2024 و على قاعة المؤتمرات في كلية تكنولوجيا المعلومات .
لقد بينت الرسالة انه استلزم النمو الهائل للمعلومات الرقمية تطوير أساليب فعالة لاستخراج العبارات الرئيسية تلقائيا. يهدف إلى تحديد العبارات الرئيسية التي تغلف المعنى المركزي لوثيقة نصية وربطها بالعبارات ذات الصلة المقابلة لها. تقدم هذه الدراسة طريقة مبتكرة تسمى PhraseRank وهي طريقة متقدمة مصممة لاستخراج العبارات الرئيسية بدقة، ودمج الأساليب الإحصائية والسياقية مع معايير الموضع والمسافة جنبًا إلى جنب مع المعلومات الدلالية. يستفيد هذا النهج من مزيج متناغم من الميزات المتنوعة لضمان الاستخراج الفعال للعبارات ذات الصلة والدقيقة سياقيًا بالإضافة إلى منهجية Phrase Rank ، يتم استخدام تقنيتين تقليديتين لاستخراج العبارات الرئيسية في تمثيلات موضوعية مكثفة لغرض المقارنة. تتضمن الطريقة الأولى تحديد مركز المجموعة باستخدام MaxScore لاختيار العبارة الرئيسية الأكثر تمثيلاً بناءً على درجتها تستخدم الطريقة الثانية التجميع ++KMeans لتحديد مركز كل مجموعة، مما يتيح استخراج العبارات الموجزة والمعبرة.
تسلط التقييمات الشاملة التي أجريت على مجموعات البيانات المرجعية، مثل SemEval2017 و Inspec ، الضوء على الأداء المتفوق لـ PhraseRank مقارنة بالطرق التقليدية، مما يدل على فعاليته في تحقيق الدقة العالية والملاءمة في استخراج العبارات الرئيسية. لقد أثبت PhraseRank تفوقه على الطرق التقليدية في كل من الدقة والفهم السياقي، مما يجعله حلاً قويا لمهام استخراج العبارات الرئيسية.تم تقييم الأداء باستخدام مقاييس التذكر والدقة، حيث حقق درجات F1 بنسبة 36.46% الأفضل 5 عبارات رئيسية(5-F1)، و 43.17% لأفضل 10 عبارات رئيسية (10-F1)، و 54.82% الأفضل 15 عبارة رئيسية (15-F1) على مجموعة بيانات SemEval2017 بالنسبة لمجموعة بيانات F1-10 بنسبة 27.81% لـ 5-1 و 36.82% لـ F1 درجات PhraseRank حقق Inspec Bilingual Evaluation Understudy (BLEU بالإضافة إلى ذلك، يقوم F1-15 42.67% لـ بتقييم تشابه النص بدقة، وقد سجل BLEU درجة 0.62 لـ 15-P و 0.58 لـ 15-P على مجموعات بيانات SemEval2017 و Inspec على التوالي، مما يشير إلى تحسن كبير مقارنة بالطرق الحالية. بالإضافة إلى ذلك، تم جمع عشرة ملخصات الأوراق بحثية نشرت مؤخرًا في مجال علوم الكمبيوت لاختبار كفاءة الطريقة المقترحة وتم استخدام نفس المقاييس لغرض التقييم.

ت	اسماء اعضاء لجنة المناقشة	اللقب العلمي	الاختصاص الدقيق	مكان العمل	المنصب
1	د. اسعد صباح هادي	استاذ	ذكاء اصطناعي و تنقيب بيانات	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	رئيساً
2	د. محمد اكثم احمد	استاذ مساعد	ذكاء اصطناعي	جامعة تكريت/ كلية علوم الحاسوب و الرياضيات	عضوا
3	د. اميرالحق عادل صاحب	مدرس	ذكاء اصطناعي	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا
4	د. وفاء محمد سعيد	استاذ	ذكاء اصطناعي و معالجة صورية	جامعة بابل / كلية تكنولوجيا المعلومات	عضوا و مشرفا