- فروشگاه آنلاین فروش فایل cd4.ir ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی - متن کاوی
با عرض سلام به فروشگاه آنلاین فروش فایل خوش آمدید. لینک دانلود برنامه ها همان لحظه بعد از خرید به شما داده خواهد شد و یک نسخه نیز به ایمیلتان ارسال خواهد شد در صورتی که لینک دانلود به ایمیلتان ارسال نشد کافی است ایمیل خودتان را در قسمت پیگیری سفارش موجود در قسمت بالای سایت وارد کرده و ارسال را بزنید سپس در صفحه باز شده روی لینک دانلود کلیک کنید

ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی - متن کاوی

 

 

 

 

ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی

تشخیص دهنده ی جمله: این ابزار باید با توجه به کاراکترهای جداکننده ی جمله در زبان فارسی، توانایی تشخیص جملات را در متن ورودی داشته باشد. برای ایجاد این ابزار باید ابتدا تمامی کاراکترها، نماد ها و احیاناً قواعد دستوری که باعث شکسته شدن جملات می شوند، شناسایی گردند. با توجه به پایه بودن جمله در بسیاری از پردازش های زبانی، خروجی دقیق این ابزار از درجه ی اهمیت بالایی برخوردار است. از نمونه های انگلیسی آن می توان به OpenNLP، Stanford NLP، NLTK و Freeling اشاره کرد.

Tokenizer: ابزاری برای شکستن یک متن بر اساس واحدهای با معنی مانند کلمه، پاراگراف، نمادهای معنادار مانند space و  tab و … . لازمه ی ایجاد این ابزار جمع آوری واحد هایی است که در زبان فارسی به عنوان واحد های مستقل معنایی شناخته می شوند. سپس بر اساس انتخاب هر کدام از این واحدها متن بر اساس آن شکسته خواهد شد. از نمونه های انگلیسی آن می توان به Flex، JLex، JFLex، ANTLR، Ragel و Quex اشاره کرد.

Named entity recognition: ابزاری برای تشخیص اسامی و نوع آنها اعم از اسامی افراد، اماکن، مقادیر عددی و … . برای تشخیص اینکه یک کلمه اسم است، راه های مختلفی وجود دارد که از جمله ی آنها مراجعه به لغتنامه، مراجعه به word-net، در نظر گرفتن ریشه ی کلمه، استفاده از قواعد نحوی ساخت واژه و … می باشد. در این ابزار پس از تشخیص اسم ها با استفاده یک لغتنامه از اسامی افراد، مکان ها، مقادیر عددی و … نوع اسم تشخیص داده می شود. به نظر می رسد که این لغتنامه در فارسی موجود نمی باشد.

از جمله نمونه های انگلیسی این ابزار می توان به Stanford NER و Illinois NER اشاره کرد.

Word-net: مجموعه ای از لغات و ارتباط میان آنها به لحاظ معنایی. ارتباطات معنایی در داخل این مجموعه شامل ۱۶  رابطه  می باشد. این مجموعه به عنوان یک مرجع در بسیاری از پردازش های زبانی مورد استفاده قرار می گیرد. ار نمونه های انگلیسی آن می توان به Princeton Wordnet و EuroWordnet اشاره کرد. آزمایشگاه فناوری وب دانشگاه فردوسی مشهد نیز یک نمونه از این مجموعه با نام فردوس نت را تولید کرده است.

Stemmer: ابزاری برای ریشه یابی لغات و تشخیص نوع کلمه ساخته شده از آن ریشه (اسم مکان، اسم زمان، حالت فاعلی، مفعولی و …). معمولاً ریشه یابی لغات بر اساس قواعد ساخت واژه ای و سپس حذف پسوندها می باشد. تاکنون روش مؤثری برای حذف پیشوندها ارائه نشده است. در تلاشی که در آزمایشگاه فناوری وب انجام شده است، سعی شده تا بر اساس آنالیزهای آماری و داده کاوی پسوندها حذف گردند، که این روش هم می تواند راهی برای تشخیص ریشه باشد.

معروفترین الگوریتم ریشه یابی در انگلیسی porter می باشد.

Similarity recognition: ابزاری برای تشخیص میزان شباهت میان دو عبارت بر اساس پارامترهای مختلف مانند نوع اسامی مشابه به کار رفته، استفاده از word-net و… . در این ابزار پس از تشخیص نوع کلمات به کار رفته در یک جمله و سپس بر اساس جایگاه آن کلمات در جمله، کلماتی که در جایگاه های یکسان قرار دارند، مورد مقایسه قرار می گیرند. از نمونه های انگلیسی آن می توان به Illinois NESim و Illinois WNSim اشاره نمود.

Chunker: ابزاری برای تشخیص گروه های اسمی، فعلی و …. در یک جمله. جهت تقویت الگوریتم های وابسته به SRL لازم است نه تنها نقش های کلمات مشخص گردند، بلکه باید وابستگی های کلمات به لحاظ نقشی در جمله مشخص گردند. از جمله نمونه های انگلیسی آن می توان به Illinois Chunker  اشاره کرد.

Semantic role labeler: ابزاری برای تشخیص نقش گرامری کلمه در جمله. این ابزار یکی از مهمترین نقش ها را در پردازش های زبانی بر عهده دارد. دقت در این ابزار بسیار حائز اهمیت است. این ابزار باید نقش های گرامری کلمات در جمله ها مانند فعل، فاعل، مفعول مستقیم، مفعول غیر مستقیم و …. را تشخیص دهد. از جمله نمونه های انگلیسی آن می توان به OpenNlP، Illinois SRL، Swirl و LTHSRL  اشاره کرد. این ابزارها از الگوریتم پارسینگ charniak استفاده می کنند.

Annotator: ابزاری برای ایجاد یک نمونه از یک آنتولوژی در یک سند داده شده. از ابزارهای موجود در انگلیسی می توان به Illinois Curator و Stanford Annotator اشاره کرد.

Coreference resolution: ابزاری برای تعیین مرجع اسمی یک اسم یا یک ضمیر در جملات. این ابزار در زبان انگلیسی معادل ابزاری است که مرجع ضمیر را که به صورت اسم در جمله های قبلی آمده است، مشخص می کند. استفاده از ضمایر به جای اسامی در زبان انگلیسی بسیر رایج می باشد. اما در زبان فارسی این امر چندان رایج نیست. اما در زبان فارسی عنوان یک مفهوم اسمی با اصطلاحات مختلف بسیار رایج می باشد. عملاً ما به دنبال ابزاری هستیم که مرجع خاص یک سری از عنوان ها ی مختلف اسمی را مشخص کند. از نمونه های انگلیسی این ابزار می توان به Illinois Coreference package  اشاره کرد.

Pos tagger: ابزاری برای مشخص کردن نوع کلمات از قبیل اسم، صفت، قید، فعل و … . یکی از روش های کاری برای ایجاد این ابزار، ایجاد یک rule base که معمولاً به صورت دستی تشکلیل می شود، برای تشخیص نوع کلمه است. از نونه های فارسی آن می توان به ابزار آزمایشگاه آقای دکتر بیجن خان، و ابزار آزمایشگاه فناوری وب دانشگاه فردوسی مشهد اشاره کرد. از نمونه های انگلیسی آن می توان به Illinois Part Of Speech Tagger و Stanford POS Tagger اشاره کرد.

————————————————————————-

نرمالسازی متن

در ابتدا بایستی همه‌ی نویسه‌های (کاراکترهای) متن با جایگزینی با معادل استاندارد آن، یکسان‌سازی گردند. در اولین گام باید متون برای استفاده در گام‌های بعدی به شکلی استاندارد درآیند. از آنجایی که متون مختلف ممکن است بسیار به هم شبیه باشند اما به دلیل تفاوت‌های ساده ظاهری از نظر ماشین متفاوت باشند؛ به همین دلیل سعی شده است این تفاوت­های ساده‌ی ظاهری برطرف گردد. همچنین اصلاحات دیگری نیز به منظور پردازش دقیق­تر متون در این مرحله صورت می­گیرد.

در اولین گام باید متون برای استفاده در گام­های بعدی به شکلی استاندارد درآیند. از آنجایی که متون مختلف ممکن است بسیار به هم شبیه باشند اما به دلیل تفاوت‌های ساده ظاهری از نظرماشین متفاوت باشند؛ به همین دلیل سعی شده است این تفاوت‌های ساده­ی ظاهری برطرف گردد. برای رسیدن به این هدف، قبل از مقایسه متون، پیش‌پردازش‌هایی روی آنها آنجام می‌شود. طبیعتا هر چه این پیش‌پردازش‌ها قوی‌تر باشد، نتایج حاصل ازمقایسه متون قابل اطمینان­تر خواهد بود. لازم به ذکر است که از آن جایی که زبان فارسی جزو زبان‌های غیر ساختیافته است با مشکلات بسیار بیشتری نسبت به سایر زبان‌ها مواجه خواهیم شد. متون غیرساخت‌یافته، متونی هستند که پیش فرض خاصی در مورد قالب آنها نداریم و آنها را به صورت مجموعه‌ای مرتب از جملات در نظر می‌گیریم.

در ابتدا بایستی همه­ی نویسه‌های (کاراکترهای) متن با جایگزینی با معادل استاندارد آن یکسان­سازی گردند. در پردازش رسم الخط زبان فارسی، با توجه به قرابتی که با رسم الخط عربی دارد، همواره در تعدادی از حرف­ها مشکل وجود دارد که از جمله آن­ها می­توان به حروف “ک”، “ی”، همزه و … اشاره نمود. در اولین گام باید مشکلات مربوط به این حروف را برطرف ساخت. علاوه بر این، اصلاح و یکسان سازی نویسه‌ی نیم‌فاصله و فاصله در کاربردهای مختلف آن و همچنین حذف نویسه­ی «ـ» که برای کشش نویسه­های چسبان مورد استفاده قرار می­گیرد و مواردی مشابه برای یکسان­سازی متون، از اقدامات لازم قبل از شروع فاز‌های مختلف می­باشد. در این فاز مطابق با یک سری قاعده دقیق و مشخص، فاصله­ها و نیم­فاصله­های موجود در متن برای علاماتی نظیر “ها” و “ی” غیرچسبان در انتهای لغات و همچنین پیشوندها و پسوندهای فعل­ساز نظیر “می”، “ام”، “ایم”، “اید” و موارد مشابه جهت استفاده در فازهای بعدی، اصلاح می­گردند. در ادامه به چند نمونه از این اصلاحات، اشاره شده است.

با استفاده از این ویژگی نرم‌افزار می‌توان همه­ی نویسه‌های (کاراکترهای) متن را استاندارد نمود. اگر نویسه‌ی غیر استانداردی یافت شد، با معادل استاندارد آن جایگزین می‌شود. برخی از این اصلاحات در ذیل آورده شده است:

  • اصلاح انواع حرف «ک» به معادل فارسی آنان.
  • اصلاح انواع حرف «ی» به معادل فارسی آنان.
  • بررسی همزه و انواع مختلف املاهای موجود و اصلاح هر کدام (به عنوان مثال تبدیل ؤ به و ، ئ به ی ، أ به ا ، إ به ا و…)
  • حذف شناسه‌ی همزه از انتهای واژه‌هایی مثل شهداء
  • حذف شناسه «آ» به «ا» مانند: آب به اب
  • اصلاح نویسه‌ی «طور» در واژه‌هایی مانند به طور، آن طور، این طور و …
  • بررسی وجود حرف «ی» در انتهای لغاتی مانند خانه‌ی ما و اصلاح آنان
  • حذف تشدید از واژه‌ها
  • تبدیل ارقام عربی و انگلیسی به معادل فارسی.
  • اصلاح نویسه‌ی نیم‌فاصله
  • اصلاح اعراب و حذف فتحه، کسره و ضمه و همچنین تنوین‌ها
  • حذف نیم‌فاصله‌های تکراری
  • حذف نویسه‌ی «ـ» که برای کشش نویسه­های چسبان مورد استفاده قرار می­گیرد. مانند تبدیل«بــــــــر» و «بـــر» به «بر»
  • چسباندن پسوندهای «تر»، «ترین» و … به آخر واژه‌ها
  • اصلاح فاصله‌گذاری «ها» در انتهای واژه‌ها و همچنین پسوندهای «های»، «هایی»، «هایم»، «هایت»، «هایش» و …
  • اصلاح فاصله‌گذاری «می»، «نمی»، «درمی»، «برمی»، «بی» در ابتدای واژه‌ها
  • تبدیل «‍ة» به «‍ه‌ی»
  • تبدیل «ب» متصل به ابتدای واژه‌ها به «به»
  • اصلاح فاصله‌گذاری پسوندها
  • حذف فاصله‌ها و نیم‌فاصله‌های اضافه بکار رفته در متن
  • تصحیح فاصله‌گذاری در مورد علائم سجاوندی بدین صورت که علائم سجاوندی به لغات قبل از خود می‌چسبند و با لغت بعد از خود فاصله خواهند داشت.

برای اعمال اصلاحات اولیه قبل از هر عملیاتی، بایستی متون مورد پردازش توسط ابزار Normalizer طراحی شده، مورد اصلاح قرار گیرند.

——————————————————————–

ریشه‌یابی معنایی در زبان فارسی

هدف از انجام  پروژه ریشه یابی معنایی در زبان فارسی، جداسازی کلمات از متن و بازگرداندن کلمات به ریشه اصلی تشکیل دهنده آنهاست. تفاوت اصلی این پروژه با سایر پژوهش‌های انجام شده در زمینه ریشه‌یابی، قابلیت بازگرداندن کلمات به ریشه بدون از بین رفتن معنای آنها در جمله می‌باشد. بدین منظور به نقش کلمات در جمله توجه ویژه‌ای شده است. در این طرح از مجموعه افعال گرداوری شده توسط گروه دادگان و لغات پرکاربرد پیکره همشهری استفاده شده است.

 ——————————————————————– 

برچسب گذار نقش کلمات فارسی

برچسب گذاری اجزای واژگانی کلام (Part of Speech tagging) عمل انتساب برچسب های واژگانی به کلمات و نشانه های تشکیل دهنده یک متن است؛ به صورتی که این برچسب ها نشان دهنده نقش کلمات و نشانه ها در جمله باشد. درصد بالایی از کلمات از نقطه نظر برچسب واژگانی دارای ابهام هستند، زیرا کلمات در جایگاههای مختلف برچسب های واژگنی متفاوتی دارند. بنابراین برچسب گذاری واژگانی عمل ابهام زدایی از برچسب ها با توجه به زمینه (متن) مورد نظر است. برچسب گذاری واژگانی عملی اساسی برای بسیاری از حوزه های دیگر پردازش زبان طبیعی(NLP) از قبیل ترجمه ماشینی، خطایاب و تبدیل متن به گفتار می باشد. تا کنون مدل ها و روش های زیادی برای برچسب گذاری در زبان های مختلف استفاده شده است. بعضی از این روش ها عبارتند از:

  •   مدل مخفی مارکوف (Markov Hidden Model)
  •   برچسب گذاری مبتنی بر تبدیل یا قانون (Transformation/Rule -based tagger)
  •   سیستم های مبتنی بر حافظه (Memory-basedSystem
  •   سیستم های ماکزیمم آنتروپی (Maximum Entropy System)

——————————————————————–

پارسر زبان فارسی

به موازات پیشرفت و تحولات نظری در زبان‌شناسی جدید، روش‌های تحلیل متون و دستورات زبان بوسیلهی رایانه نیز تحول یافته است. منظور از گرامر هر زبان، در دست داشتن یک سری دستورات زبانی قابل فهم برای رایانه است که به کمک آنها بتوان اجزای نحوی یک جمله را به طور صحیح تفکیک نمود. تجزیه و تحلیل جمله و شکستن آن به اجزای تشکیل دهنده مانند گروه های اسمی، فعلی، قیدی و غیره توسط ابزاری به نام پارسر صورت می گیرد که نقش اساسی در طراحی و یا افزایش دقت سایر ابزارهای پردازش متن دارد.

پارسر طراحی شده برای زبان فارسی در این پروژه، از ساختار لغات، موقعیت و ترتیب لغات در جمله، حروف یا عبارات قبل و بعد از آنها و نوع لغات، درخت نحوی یا پارسینگ را برای جملات متن تشکیل می دهد. در واقع عملیات پارسینگ با توجه به ریختشناسی (مطالعه ساختار و حالتهای مختلف یک کلمه) و همچنین دستورات نحوی گرامر زبان فارسی صورت میگیرد. بدیهی است هر چقدر نگارش بکار رفته در جملات و همچنین رعایت علائم سجاوندی طبق اصول و با دقت بیشتری صورت گرفته باشد، عملیات پارسینگ با کیفیت بهتری صورت خواهد گرفت و اجزای تشکیل دهنده ی جمله با عملیات کمتر و ساده تری برچسب زده خواهند شد.

 

یک فایل فشرده حاوی  فایل EXE (شامل ابزارهای پیش پردازش متون زبان فارسی : نرمالسازی – ریشه یابی – برچسب زنی نحوی – پارسر )

 

کد سی شارپ همراه با کتابخانه های مورد نیاز جهت ریشه یابی کلمات فارسی:

در این نمونه کد، که به زبان سی شارپ نوشته شده است، کتابخانه های لازم برای استفاده از کد ریشه یاب زبان فارسی که در آزمایشگاه فناوری وب دانشگاه فردوسی مشهد تولید شده است، به کد اضافه شده و چگونگی استفاده از این کتابخانه ها در کد مشخص است و در قالب ابزاری جهت دادن ورودی و مشاهده خروجی آماده شده است.

در کد موجود در فایل ضمیمه سه کتابخانه (فایل dll) اضافه شده اند که امکان شناسایی افعال و ریشه یابی کلمات را فراهم می آورند…

 

برای استفاده از نرم افزار در صورت اجرا نشدم برنامه در فایل EXE، ابتدا بسته نرم افزاری دات نت فریمورک ۴.۵ را نصب نمایید.

 


اشتراک بگذارید:


پرداخت اینترنتی - دانلود سریع - اطمینان از خرید

پرداخت هزینه و دریافت فایل

مبلغ قابل پرداخت 11,600 تومان
عملیات پرداخت با همکاری بانک انجام می شود
کدتخفیف:
با تشکر از سفارش شما توجــــــــه : در هنگام خرید حتما روی دکمه تکمیل خرید در صفحه بانک کلیک کنید تا پرداخت شما تکمیل شود مراحل پرداخت را تا آخر و دریافت کدپیگیری سفارش انجام دهید ؛ در صورتی که نتوانستید پرداخت الکترونیکی را انجام دهید چند دقیقه صبر کنید و مجددا اقدام کنید و یا از طریق مرورگر دیگری وارد سایت شوید یا اینکه بانک عامل را تغییر دهید.پس از پرداخت موفق لینک دانلود به طور خودکار در اختیار شما قرار میگیرد و به ایمیل شما نیز ارسال میشود. با تشکر مدیریت سایت

درصورتیکه برای خرید اینترنتی نیاز به راهنمایی دارید اینجا کلیک کنید


فایل هایی که پس از پرداخت می توانید دانلود کنید

نام فایلحجم فایل
NLP-Tools_386276_7185.zip3.3 MB





متن کاوی متون فارسی در راستای طبقه بندی آن

چکيده امروزه با افزایش روز افزون حجم اطلاعات متنی، وجود روشهای طبقه بندی متون ضروری به نظر میرسد. همچنین با رشد فزاینده ی منابع متنی فارسی این مهم بیشتر احساس میشود هرچند که هنوز کارهای صورت گرفته مخصوصاً در زمینهی طبقه بندی متون فارسی به گستردگی لاتینی، چینی و غیره نیست. در این مقاله مروری کلی بر روشهای استخراج ویژگی و انواع روشهای طبقه بندی صورت گرفته و در نهایت نتایج حاصل از دو طبقه بند ...

توضیحات بیشتر - دانلود 7,050 تومان

دانلود مقالات حوزه نظر کاوی (عقیده کاوی یا تحلیل احساسات) در حوزه متن کاوی (8 مقاله فارسی و انگلیسی) - Sentiment Analysis

دانلود مقالات حوزه نظر کاوی (عقیده کاوی یا تحلیل احساسات) در حوزه متن کاوی (8 مقاله فارسی و انگلیسی) - Sentiment Analysis               نظرکاوی در سال 2002 توسط پنگ و لی معرفی شد در سال 2002 توجه زیادی به نظرکاوی نشد ولی بعد از اضافه شدن شبکه های اجتماعی به زندگی روزمره کاربران اینترنت, نظرکاوی اهمیت فزاینده ای پیدا کرد. دلیل این موضوع این است که بعد از روی کار آمدن شبکه های اجتماعی, جامعه وب به یکباره دمکراتیزه شد و کاربران وب توانستند در مورد موضوعات گوناگون نظرات خود را بدون ت ...

توضیحات بیشتر - دانلود 23,900 تومان

پاورپوینت سيستم هاي متن كاوي

پاوری در مورد متن کاوی و توضیحات، کاربرد و نحوه عملکرد آن در دنیای امروز   متن كاوي = كشف دانش از داده ها متني = متن داده كاوي عبارتست از كشف اطلاعات جديد و ناشناخته با استخراج اتوماتيك اطلاعات از منابع داده هاي متني غير ساختيافته بوسيله كامپيوتر ...

توضیحات بیشتر - دانلود 5,600 تومان

مقالات فارسی پردازش زبان طبیعی NLP

مقالات فارسی پردازش زبان طبیعی NLP                 در این قسمت ۵۸ مقاله فارسی در مورد پردازش زبان طبیعی زبان فارسی با موضوعات زیر ارائه می گردد: ۱ طراحی و پیاده سازی یک سامانه ترجمه فارسی به انگلیسی ۲ بازشناسی حروف برخط فارسی با استفاده از مدل مخفی مارکوف ۳ آنالیز احساسی متون فارسی ۴ بررسی ویژگی های وابسته به فرکانس پایه لهجه های مختلف زبان فارسی ۵ ارائه یک سیستم پیشنهادی به‌منظور کشف تق ...

توضیحات بیشتر - دانلود 14,600 تومان

کد استفاده از کتابخانه های ابزارهای پردازش متن فارسی - متن کاوی

کد استفاده از کتابخانه های ابزارهای پردازش متن فارسی - متن کاوی                     کد استفاده از کتابخانه های ابزارهای پردازش متن فارسی در این کد که به زبان سی شارپ نوشته شده است چگونگی استفاده از کتابخانه های  ابزارهای پردازش متن فارسی زیر آورده شده است: –  نرمالسازی متون فارسی – Normalizer – تشخیص جملات – Sentence Spliter – تشخیص کلمات – Tokenizer &ndas ...

توضیحات بیشتر - دانلود 37,600 تومان

ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی - متن کاوی

        ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی تشخیص دهنده ی جمله: این ابزار باید با توجه به کاراکترهای جداکننده ی جمله در زبان فارسی، توانایی تشخیص جملات را در متن ورودی داشته باشد. برای ایجاد این ابزار باید ابتدا تمامی کاراکترها، نماد ها و احیاناً قواعد دستوری که باعث شکسته شدن جملات می شوند، شناسایی گردند. با توجه به پایه بودن جمله در بسیاری از پردازش های زبانی، خروجی ...

توضیحات بیشتر - دانلود 11,600 تومان

پایان نامه بررسی روش های متن کاوی

پایان نامه بررسی روش های متن کاوی                     مقدمه پیشرفت­های به وجود امده در جمع ­ اوری داده و قابلیت­های ذخیره سازی در طی دهه­های اخیر باعث شده در بسیاری از علوم با حجم بزرگی از اطلاعات روبرو شویم. محققان در زمینه­های مختلف مانند مهندسی، ستاره شناسی، زیست شناسی و اقتصاد هر روز با مشاهدات بیشتر و بیشتری روبرو می­شوند. در مقایسه با بسترهای داده­ ...

توضیحات بیشتر - دانلود 11,450 تومان