دوره 7، شماره 1 - ( 3-1399 )
جلد 7 شماره 1 صفحات 26-15 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Mansouri A, Zarmehr F, Karshenas H. A review of text mining approaches and their function in discovering and extracting a topic. Human Information Interaction 2020; 7 (1)
URL: http://hii.khu.ac.ir/article-1-2909-fa.html
URL: http://hii.khu.ac.ir/article-1-2909-fa.html
منصوری علی، زرمهر فاطمه، کارشناس حسین. بررسی رویکردهای متن‌کاوی و عملکرد آن در کشف و استخراج موضوع. تعامل انسان و اطلاعات. 1399; 7 (1)
دانشگاه اصفهان
چکیده: (3267 مشاهده)
زمینه و هدف : در این پژوهش چهار روش متن‌کاوی بررسی می‌شود و بر درک و شناسایی خصوصیات و محدودیت‌های آن‌ها در کشف موضوع تمرکز می‌کند. این چهار روش عبارت‌اند از 1) تجزیه‌وتحلیل معنایی پنهان(LSA) 2) تحلیل معنایی پنهان احتمالاتی(PLSA)، 3) تخصیص دیریکله پنهان(LDA) و 4) مدل‌سازی موضوعی همبسته(CTM).
روش پژوهش: پژوهش حاضر از نوع کتابخانه‌ای است که در آن، ادبیات حوزه متن‌کاوی و مدل‌سازی موضوعی مرور و تحلیل شده است.
یافته‌ها: تجزیه‌وتحلیل معنایی پنهان می‌تواند برای تشخیص موضوعات خاص و منحصربه‌فرد در مدارکی که تنها به یک موضوع پرداخته‌اند استفاده شود. سه روش دیگر متن‌کاوی، بر موضوعات و گرایش کلی متن متمرکز هستند. تحلیل معنایی پنهان احتمالاتی برای مدارکی که به یک موضوع پرداخته‌اند قابل‌استفاده است اما برخلاف تجزیه‌وتحلیل معنایی پنهان ، این روش در کشف موضوعات و مضامین کلی متن کاربرد دارد. درحالی‌که تخصیص دیریکله پنهان در مورد مدارکی که به چندین موضوع پرداخته‌اند کاربرد بیشتری دارد. روش مدل‌سازی موضوعی همبسته می‌تواند در تشخیص ارتباط بین دسته‌های موضوعی مختلف استفاده شود.
نتیجه‌گیری: رویکردهای متن‌کاوی به خاطر بهره‌گیری از تحلیل معنایی در کشف و استخراج موضوع متون مناسب است
روش پژوهش: پژوهش حاضر از نوع کتابخانه‌ای است که در آن، ادبیات حوزه متن‌کاوی و مدل‌سازی موضوعی مرور و تحلیل شده است.
یافته‌ها: تجزیه‌وتحلیل معنایی پنهان می‌تواند برای تشخیص موضوعات خاص و منحصربه‌فرد در مدارکی که تنها به یک موضوع پرداخته‌اند استفاده شود. سه روش دیگر متن‌کاوی، بر موضوعات و گرایش کلی متن متمرکز هستند. تحلیل معنایی پنهان احتمالاتی برای مدارکی که به یک موضوع پرداخته‌اند قابل‌استفاده است اما برخلاف تجزیه‌وتحلیل معنایی پنهان ، این روش در کشف موضوعات و مضامین کلی متن کاربرد دارد. درحالی‌که تخصیص دیریکله پنهان در مورد مدارکی که به چندین موضوع پرداخته‌اند کاربرد بیشتری دارد. روش مدل‌سازی موضوعی همبسته می‌تواند در تشخیص ارتباط بین دسته‌های موضوعی مختلف استفاده شود.
نتیجه‌گیری: رویکردهای متن‌کاوی به خاطر بهره‌گیری از تحلیل معنایی در کشف و استخراج موضوع متون مناسب است
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 | این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
