مقاله تقسیم‌بندی صفحات وب در word

 مقاله تقسیم‌بندی صفحات وب در word دارای 76 صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله تقسیم‌بندی صفحات وب در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : توضیحات زیر بخشی از متن اصلی می باشد که بدون قالب و فرمت بندی کپی شده است

بخشی از فهرست مطالب پروژه مقاله تقسیم‌بندی صفحات وب در word

فصل اول: معرفی نامه
1-1-  معرفی فصل دوم پایان نامه  
1-2- معرفی فصل سوم پایان نامه  
فصل دوم:روش های متفاوت تقسیم بندی صفحات وب
2-1- تقسیم بندی صفحات وب بطور مختصر  
2-1-1-1- روش خلاصه سازی تعدیل شده Luhn  
2-1-1-2 – روش تحلیل معنایی نهفته (LSA)  
2-1-1-3- شناسایی  مضمون  بدنه  اصلی  توسط  تجزیه  و تحلیل لایه‌ای  
2-1-1-4- خلاصه سازی نظارت شده  
2-1-1-5- یک دسته بندی کلی از خلاصه سازی  
2-1-2- آزمایشات  
2-1-2-1- مجموعه ی داده  
2-1-2-2- دسته کننده ها  
2-1-2-3- مقیاس ارزیابی  
2-1-2-4- نتایج و تحلیل های تجربی  
2-1-2-5 مورد پژوهش  
2-1-3- نتیجه گیری  و عملکرد آینده  
2-2- تقسیم بندی صفحات وب با استفاده از الگوریتم  اجتماع مورچه ها  
2-2-1- پیش پردازش  متنی وابسته   به زبان شناسی  و استخراج وب  
2-2-2- الگوریتم Ant- Miner  
2-2-3- نتایج محاسباتی  
2-2-3-1- تنظیم بصورت عملی  
2-2-3-2- نتایج تأثیر تکنیک های پیش پردازش متنی وابسته به زبان شناسی  
2-2-4- بحث و تحقیقات آینده  
2-3- تقسیم بندی صفحات وب براساس ساختار پوشه‌ای  
2-3-1 الگوریتم های تقسیم بندی صفحات وب  
2-3-2- روش مبتنی بر ساختار  
2-3-3- یک کاربرد خاص  
2-3-3-1- استخراج مهمترین خصوصیات  
2-3-3-2- عمل دسته بندی  
2-3-4 نتایج  
2-3-5- نتیجه گیری و عملکرد آینده  
فصل سوم : جستجوی وب با استفاده از طبقه بندی خودکار
3-1- معماری   
3-1-1- دسته کننده‌ی خودکار   
3-1-2-واسط جستجو  
3-2- آزمایش معتبر سازی  
3-2-2- برپایی آزمایش   
3-2-2- نتایج تجربی  
3-3- فهرست لغات هر دسته  
3-3-1- تشخیص هرزنام¹ وب  
3-3-2- تأثیرات تبعیضات  
3-4- عملکردهای بعدی   

چکیده

همانطور که می دانیم مجموع اطلاعات در دسترس روی وب بسیار زیاد می باشد و هر ساله شاهد  روندرو به رشد تصاعدی در مقدار اطلاعات روی صفحات وب می باشیم. در حقیقت ،وب یک انبار بزرگ اطلاعات است و با یک بررسی اجمالی در میابیم که شمارش صفحات  قابل  دسترس  در وب در حدود  یک میلیارد صفحه می باشد وچیزی در حدود  یک و نیم  میلیون صفحه  نیز  به طور روزانه اضافه می شوند. به عنوان مثال در حال حاضر سایت گوگل  بیشتر از  2/4 میلیارد  صفحه را  جستجو  می کند.  این  مقدار هنگفت  اطلاعات  به اضافه طبیعت  فعل و انفعالی  و  پر  محتوای  وب  آنرا  بسیار  پر طرفدار کرده است . به علاوه  سازماندهی این صفحات امکان جستجوی آسان را نمی دهد

 بنابراین  با توجه به رشد سریع وب گسترده جهانی  ( www ) بطوردائم نیازمند فراهم کردن یک روش  خودکار برای کار بران تقسیم بندی و طبقه بندی  صفحات وب می باشیم. در بخش نتیجه یک قاعده ، نتیجه ، دسته ای از پیش بینی های یک قانون است که پیش بینی کننده آنها را ثبت کرده است.به عنوان مثال این موضوع می تواند یک قانون باشد که

 If <salary=high> and <mortgage=no> then <good credit>

اگر شما حقوق بالایی داشته باشید و هیچ رهن و قرضی هم نداشته باشید پس اعتبار بالایی دارید. این نوع ارایه اطلاعات نتایج جامع و کلی برای کاربر دارند. زیرا هدف عمومی نگهداری اطلاعات کشف و دستیابی به اطلاعات دقیق نیست بلکه ارایه اطلاعات عمومی و جامع به کاربران است. در پروسه دسته بندی اهداف کشف قوانین از یک مجموعه اطلاعات پایه و آموزشی و بکار بردن این قوانین در یک مجموعه اطلاعات آزمایشی ( که در اطلاعات پایه دیده نشده ) و ارایه یک پیش بینی قابل قبول از دسته مجموعه آزمایشی است. در این پروژه هدف کشف یک مجموعه خوب از قواعد دسته بندی برای طبقه بندی صفحات وب بر اساس موضوع آنهاست

  هدف این پروژه تقسیم بندی صفحات وب به منظور آسان سازی کار سرویس های جستجوی آینده می باشد وبنابراین  توانایی استخراج کردن  اطلاعات  خاص از میان انبوه صفحات وب به اندازه خود صفحات وب مهم می باشد.بنابراین روش های مؤثر و صحیح برای طبقه بندی این حجم عظیم اطلاعات ضروری است

فصل اول

معرفی نامه

  در این فصل به اختصار به معرفی فصول مختلف می پردازیم و با بیان اهداف کلی هر فصل مروری اجمالی بر کل مطالب پایان نامه خواهیم داشت

 معرفی فصل دوم پایان نامه:

1-1- روش های مختلف تقسیم بندی صفحات وب

در این بخش همانگونه که از عنوان آن پیداست به معرفی و مقایسه ی روش های متفاوت تقسیم بندی می پردازیم.این بخش شامل سه قسمت مجزاست که در هر قسمت هر یک از این روش ها به تفصیل مورد بحث قرار گرفته اند

 1-1-1- تقسیم بندی صفحات وب بطور مختصر

با رشد سریع جهان پهنه ی گسترده ی وب  نیاز فزاینده ای به فعالیت های گسترده در جهت کمک به کاربران صفحات وب برای  طبقه بندی و دسته بندی این صفحات وجود دارد . این قبیل کمک ها که در سازمان دهی مقادیر زیاد  اطلاعات که با سیستم های جستجو در ارتباط هستند و یا تشکیل کاتالوگ هایی که تشکیلات وب را سامان دهی می کنند ، بسیار مفید هستند.از نمونه های اخیر آن می توان یاهو و فرهنگ لغت looksmart (http://www.looksmart.com) که دارای کاربران زیادی هستند را نام برد

 شواهد نشان می دهد که طبقه بندی نقش مهمی را در آینده سیستم های جستجو بازی می کند. تحقیقات انجام شده  نشان می دهد که کاربران ترجیح می دهند برای جستجو ، از کاتولوگ های از پیش دسته بندی شده استفاده کنند . از طرفی رسیدن به این قبیل نیاز های اساسی بدون تکنیک های خودکار دسته بندی صفحات وب و تحت ویرایش دستی و طبیعی توسط انسان بسیار مشکل است . زیرا با افزایش حجم اطلاعات طبقه بندی دستی بسیار وقتگیر و دشوار است

    در نگاه اول ، دسته بندی صفحات وب را می توان از برنامه های اداری دسته بندی متون مقتبس نمود.اگر بخواهیم در یک آزمایش ملموس تر به نتایج دقیق برسیم، راه حل مساله بسیار دشوار خواهد شد.صفحات وب ساختار اصلی و اساسی خود را در قالب زبان HTML قرار می دهند که آنها شامل محتویات پر سروصدا مانند تیترهای تبلیغاتی و یا هدایت گرهای راهنما و غیر متنی هستند.اگز روش های خاص طبقه بندی ویژه متون برای این صفحات بکار گرفته شود چون متمایل به یک الگوریتم خاص دسته بندی متون است ، گمراه شده و باعث از دست رفتن تمرکز بر موضوعات اصلی و محتویات مهم می شود.زیرا این محتویات فقط شامل متن نیست

    پس وظیفه و هدف مهم ما طراحی یک کاوشگر هوشمند برای جستجوی مطالب مهم صفحات وب است که هم شامل اطلاعات متنی و هم سایر اطلاعات مهم باشد.در این مقاله ما نشان می دهیم که تکنیک های خلاصه سازی صفحات وب برای جستجوگر ها دسته بندی صفحات وب ، تکنیکی کاربردی و بسیار مفید است. ما همچنین نشان می دهیم که به جای استفاده از تکنیک های خلاصه سازی در فضای وب که عمدتا برای متون طراحی شده ، می توان از برنامه ها و تکنیک های خاص خلاصه سازی صفحات وب استفاده کرد. به منظور جمع آوری شواهد قابل ملموسی که نشان دهیم تکنیک های خلاصه سازی در صفحات وب سودمند هستند، ما ابتدا یک آزمایش موردی ایده آل را بررسی می کنیم که در آن هر صفحه وب ، با خلا صه این صفحه، که توسط انسان خلاصه شده جابجا شده است.پس از انجام این آزمایش در می یابیم که در مقایسه با استفاه از متن کامل صفحه وب ، حالت خلاصه شده رشد چشمگیر 148 درصدی داشته است که پیشرفت قابل ملاحظه ای شمرده می شود.به علاوه در این مقاله ما یک تکنیک جدید خلاصه سازی صفحات وب را پیشنهاد می کنیم که این روش موضوعات اصلی صفحات وب را با روش آنالیز لایه ای صفحات برای بالا بردن دقت دسته بندی استخراج می کند

     سپس عملیات دسته بندی را به همراه الگوریتم اجرای آن ارزیابی می کنیم و آن را با روش های سنتی دسته بندی خودکار متون که شامل روش های نظارتی و غیر نظارتی می باشد مقایسه می کنیم.در آخر ما نشان می دهیم که یک اسمبل از روش خلاصه سازی حدود 129 درصد پیشرفت را می تواند حاصل کند که این عدد بسیار نزدیک به حدود بالایی است که ما در آزمایش ایده آل خود به آن دست یافتیم

    نتیجه کلی این مقاله این است که جستجو گر هایی که فقط برای متون طراحی شده اند در حالت کلی گزینه مناسبی برای جستجو در فضای وب نیستند و ما نیاز به برنامه هاو جستجو گر هایی داریم که صفحات وب را در لایه های مختلف و همچنین سطوح متفاوت بررسی و جستجو کنند. لذا استفاده از مدل هایی که روش های خلاصه سازی و دسته بندی را بادقت بیشتری انجام می دهند، سرعت و دقت جستجو را افزایش خواهد داد

1-1-2- تقسیم یندی صفحات وب با استفاده از الگوریتم اجتماع مورچه ها

در این بخش هدف کشف کردن یک مجموعه  خوب  قوانین  تقسیم  بندی  به  منظور  رده بندی کردن صفحات وب بر اساس موضوعات آنهاست. الگوریتم استفاده شده در این فصل الگوریتم اجتماع مورچه( اولین الگوریتم بهینه سازی اجتماع مورچه) برای کشف  قوانین  تقسیم بندی  در زمینه ی  استخراج مضامین  وب می باشد. همچنین مزایا و معایب  چندین  تکنیک  پیش پردازش متنی  بر اساس زبان شناسی  را  به منظور کاهش مقدار  زیادی از علائم و نشان های به هم پیو سته  با استفاده از استخراج  مضامین وب  بررسی می کند

   نگهداری صفحات وب بسیار چالش پذیر تر است.زیرا شامل متون غیر سازمان یافته و یا نیمه سازمان یافته بسیاری در صفحات وب یافت می شود. به علاوه تعداد زیادی از لغات و خصوصیات در رابطه با صفحات وب بالقوه موجود است . و یک تحلیل تئوری از      الگوریتم مورچه (تحت یک نگاه بدبینانه) نشان می دهد که زمان محاسباتی شدیدا به مقدار توصیفات و خصوصیات حساس است . پس استنباط اینکه این الگوریتم در رابطه با مجموعه داه هایی که در عمل خصوصیت های زیادی دارند  و همچنین در چالش با دنیای وب و نگهداری وب ها چگونه مقیاس بندی می کند ، از اهمیت فراوانی برخوردار است

    در آخر تحقیق در مورد اینکه تکنیک های مختلف جستجوی متون که توصیفات و خصوصیات آنها رو  به افزایش است ، چه تاثیری بر عملکرد الگوریتم خواهد گذاشت دارای اهمیت می باشد

    نتیجه کلی این مقاله این است که باافزایش اطلاعات صفحات وب جهت سهولت در برداشت و جستجو نیازمند دسته بندی و طبقه بندی آنها هستیم.برای دسته بندی نیاز به یک الگوی مناسب وجود دارد که این انتخاب الگو نیز به نوبه خود نیازمند قواعد کلی و مناسب ا ست.قواعد شامل مقدمه ها و نتایج هستند که مارا در جهت ایجاد الگوی مناسب برای دسته بندی یاری می دهند

    هدف ما دسته بندی اطلاعات بر حسب موضوع است که نباید به صورت جزئی و خاص این مهم را انجام داد ، بلکه دسته بندی مناسب و معقول باید عمومی ، مفید و جامعه نگر باشد

1-1-3- تقسیم بندی صفحات وب براساس ساختارپوشه ای

اخیرا در حجم داده های موجود در web یک افزایش نمایی وجود دارد. بر این اساس ، تعداد صفحات موجود در web  در حدود 1 میلیارد است و روزانه تقریبا 15 میلیون به آن اضافه می شود. این حجم وسیع داده علاوه  بر تاثیرات متقابل ،وب رابه شدت مورد توجه عامه مردم قرار داده است

 در هر حال ، در مواردی چون اطلاعات ، محتویات و کیفیت تا حدود زیادی با یکدیگر تفاوت دارند. به علاوه ، سازمان این صفحات اجازه یک تحقیق ساده را نمی دهد. بنابراین ، یک روش دقیق و موثر برای  دسته بندی این حجم از اطلاعات برای بهره برداری از تمام قابلیت های وب بسیار ضروری است. این ضرورت مدت زیادی است که احساس شده است و رویکردهای مختلفی برای حل این مشکل پیشنهاد شده است

برای شروع ، دسته بندی توسط متخصصین شبکه جهانی به صورت دستی انجام شد. اما خیلی سریع ، دسته بندی به صورت اتوماتیک ونیمه اتوماتیک در آمد. تعدادی از رویکردهای مورد استفاده شامل دسته بندی متن بر اساس الگوریتم های آماری است ، رویکرد -Kنزدیکترین همسایه ، یادگیری قوانین القایی ، در خت های تصمیم ، شبکه های عصبی و ماشین های برداری پشتیبان ، از جمله این موارد می باشند. تلاش دیگری که در این زمینه صورت گرفت ، دسته بندی محتویات وب بر اساس ساختمانی وراثتی است

به هر حال ، علاوه بر محتویات متن در صفحات وب ، تصاویر ، نمایش ها و دیگر موارد رسانه ای در کنار هم و در تعامل با ساختمان متن ، اطلاعات زیادی را برای دسته بندی صفحات می دهند

 الگوریتم های دسته بندی موجود که به تنهایی روی محتویات متن برای دسته بندی ، تکیه دارند ، از این جنبه ها استفاده نمی کنند. به تازگی با رویکردی اتوماتیک بر اساس   جنبه ای  برای دسته بندی صفحات وب  روبرو شده ایم

 ما یک رویکرد برای دسته بندی اتوماتیک صفحات وب  توصیف کرده ایم واز تصاویر و ساختمان صفحه برای دسته بندی استفاده می کند.نتایج حاصله کاملا امیدوار کننده است . این رویکرد می تواند در کنار   دیگر رویکرد های مبتنی بر متن توسط موتور های جسنجو گر برای  دسته بندی صفحات وب ، مورد استفاده قرار گیرد

عملیات جاری ما روشی را برای دسته بندی استفاده می کند که در آن وزن اختصاص یافته به هر جنبه به طور دستی چند جنبه ابتکاری دیگر ( مانند قرار دادن یک صفحه به عنوان صفحه ی خانگی ) می تواند دقت دسته بندی را افزایش دهد. در حال حاضر ، ما تنها از تصاویر علاوه بر اطلاعات ساختمان صفحات استفاده کرده ایم و از جنبه هایی چون  صوت و نمایش استفاده نکرده ایم

معرفی فصل سوم پایان نامه:

 1-2- جستجوی وب با استفاده از طبقه بندی خودکار

پهنه  مرزی  جستجوی  مساعد  و  مفید کاربر  برای  صفحات  وب  هنوز  یکی از مهمترین  مبارزه طلبی ها  درسهل  نمودن آن برای عموم  می باشد و در حقیقت  همه ابزارهای  جستجوی اخیر هر یک از ریزه کاری های نا چیز  یا فراخوانی ناچیز دستخوش تغییر می شوند

 ما این مسئله را در این فصل با گسترش پهنه مرزی جستجوی که به طبقه بندی خودکار صفحات وب وابسته است مورد توجه قرار داده ایم. تقسیم بندی ما متکی بر علم رده بندی یاهو! می باشد اما از این نظر که آن خودکار می باشد  و توانایی در برگرفتن سریع تر   همه عظمت وب را در قبال  علم  رده بندی یاهو! دارد  با  هم  متفاوتند .  اعتبار آزمایشات طبقه بندی  ما  در  این  فصل  اطلاعات جانبی  را در  زمینه  قدرت  طبقه بندی  خودکار  ارائه  می کند

همچنین جستجوی  مجدد  ما نشان می دهد که تقسیم  بندی وب و ابزار های جستجو باید برای مهارت هایی نظیر تشخیص هرزنامه ی وب که از موجودی های چنین ابزار هایی  نتیجه شده اند ، پاداشی در نظر بگیرند

تهیه یک روش  تحقیق  و جستجو موثر و مطلوب در وب همچنان یکی از چالش های مهم برای در دسترس عموم قرار دادن آن است . تصور کنید که شما به عنوان یک جستجو گر می خواهید وزن متوسط یوز پلنگ رابدانید. اگر شما تصمیم بگیرید که بوسیله ی کلمات کلیدی “یوز پلنگ” و ” وزن ” جستجو را انجام دهید ، تقریبا 900 متن مطابق با کلمات مورد نظر را خواهید یافت . اما متا سفانه شما به سرعت آن جواب مورد نظر را نخواهید یافت . نتایج جستجو با صفحات زیادی که شامل  ” ماشینهای جاگوار ” ، “آتاری جاگوار ” به عنوان یک سیستم بازی خانگی ، و احتمالا حتی تیم فوتبال ” جاگوار ” ، همراه خواهد شد. از این 900 صفحه ، یافته ایم که بالاترین متن موجود در لیست که شامل اطلاعات مورد نظر ما است ، متن 41 می باشد .  ( وزن متوسط جنس نر ، بین 125 تا 250  پوند است.)

حال سوال این است که آیا ما کم وبیش می توانیم به یک موتور جستجو گر مانند Alta Vista بگوییم که جستجوی ما با این کلمات کلیدی تنها باید محدود به متون مربوط به جانور شناسی و یا موارد دیگری از علوم باشد؟

یک رویکرد برای محدود کردن جستجو استفاده از یک شاخه مانند یاهو! است . متاسفانه این موارد تنها در بخش کوچکی از وب پوشش داده شده اند. در واقع ، تمامی ابزار های جستجو گر موجود در حال حاضر از دو مشکل دقت پایین ( به معنای تعداد بیش از اندازه متن های بدون ارتباط ) و فراخوانی ضعیف ( به این معنی که قسمت کوچکی از وب توسط این ابزار پوشش داده شده است.) رنج می برند

ما بر این مورد یا توسعه یک جستجو که بر دسته بندی اتوماتیک صفحات وب تکیه دارد ، تاکید می کنیم. دسته بندی ما در یاهو! یک طبقه بندی علمی را می سازد ، اما با این تفاوت که اتوماتیک است و بنابراین این قابلیت را دارد که تمامی وب  را تحت پوشش قرار دهد

2-1-  تقسیم بندی صفحات وب بطور مختصر

در این فصل ما به بررسی ساختار مطلقاً پیچیده‌ای که در صفحات وب جاسازی شده است می پردازیم و چگونگی استفاده از اطلاعات را در خلاصه سازی صفحات وب نشان می دهیم . در اینجا هدف ما استخراج کردن مفاهیم مربوطه‌ی بیشتر از صفحات وب و گذراندن آنها از یک الگوریتم تقسیم بندی متنی استاندارد می باشد

 بویژه ما به چهار شیوه‌ی متفاوت اجرای خلاصه سازی صفحات وب رسیدگی می نماییم روش اول مشابه تکنیک خلاصه سازی [1]Luhn می باشد،که در بخش 2-1-1-1- توضیح داده شده است . روش دوم مشابه استفاده از تحلیل معنایی نهفته روی صفحات وب برای خلاصه سازی می باشد . روش سوم پیدا کردن مفاهیم مهم بدنه‌ ی اصلی متن و ترکیب اجزای آن به منظور خلاصه سازی می باشد و در آخر ، روش چهارم نگریستن به خلاصه سازی همانند یک امر یادگیری نظارت شده می باشد

ما نتایج هر چهار روش خلاصه سازی شده را با هم ترکیب کرده و در خلاصه سازی صفحات وب مورد استفاده قرار می دهیم

2-1-1-1- روش خلاصه سازی تعدیل شده Luhn

 ما روش Luhn که به منظور خلاصه سازی متون طراحی شده است را برای خلاصه سازی صفحات وب تغییر می دهیم . روش Luhn یک شیوه‌ی اصولی خلاصه سازی است که در آن هر جمله با یک عامل با معنی ارجاع داده شده است و جملات با بزرگ ترین عاملهای با معنی شان به منظور شکل دادن خلاصه انتخاب شده اند به منظور محاسبه ی عامل با معنی یک جمله نیازمند ساختن یک ” منبع لغات با معنی ” هستیم که کلماتی را که فرآوانی آنها بین بیشترین حد فرآوانی و کمترین حد فرآوانی می باشد را معین می کند . پس از انجام دادن این کار عامل با معنی یک جمله می تواند توسط روش Luhn همانند زیر محاسبه شود

(1) قرار دادن یک حد L برای فاصله بین هر دو کلمه‌ با معنی که از نظر معنی بهم مربوط مطرح شده‌اند

(2) پیدا کردن یک بخش از جمله که مساوی با کلمات با معنی نه بیشتر از L می باشد و از کلمات غیر معنی دار است

(3) شمارش تعداد کلمات معنی دار آن بخش و تقسیم عادلانه‌ی این تعداد توسط کل کلمات این بخش

نتیجه عامل با معنی مربوط به S می باشد

به منظور تغییر دادن این روال برای صفحات وب ما یک سری دستورات را برای الگوریتم Luhn می سازیم . در امر تقسیم بندی صفحات وب ، دسته اطلاعات هر صفحه قبلاً در داده‌های آموزشی معلوم شده است ، بنابراین کلمات با معنی انتخاب شده می تواند بین هر دسته از قبل تولید شده باشد

در این روش ما برای هر دسته با انتخاب کردن کلمات با فرآوانی زیاد و پس از پاک کردن کلمات غیر قابل استفاده در آن بخش یک منبع لغات بامعنی ساختیم و سپس روش Luhn را به منظور محاسبه عامل با معنی به کار گرفتیم

این تغییر دو مزیت دارد اول اینکه دانسته های قبلی بخش ها در خلاصه سازی مورد استفاده قرار می گیرد و دوم اینکه برخی از لغاتی نسبتاً بطور مکرر دریک صفحه‌ی مجزا تکرار می شوند از میان آمار پوشه‌های متعدد پاک خواهند شد

در طول خلاصه سازی صفحات وب در دوره‌ی آموزشی شان با معنی در جمله با توجه به معنی لغات با معنی مطابق بر چسب آن بخش محاسبه خواهد شد

برای تست صفحات وب اطلاعات آن بخش را در دست نداریم در اینجا ما عاملهای با معنی را برای هر جمله با توجه به منابع لغات با معنی متفاوت در سرتا سر بخش‌های مختلف محاسبه می نماییم

نشان با معنی جمله‌ی نهایی میانگین همه‌ی بخش ها خواهد بود و به Luhn S منسوب است . خلاصه‌ی این صفحه با جملاتی که بالاترین نشان را دارند شکل خواهد گرفت

2-1-1-2 – روش تحلیل معنایی نهفته (LSA[2])

تحلیل معنایی نهفته با موفقیت در بازیابی اطلاعات و بسیاری از قلمروهای مربوطه بکار رفته است و توانایی این روش در ارائه کردن واحدها و اجزای مربوط است که به یک “فضای خالی معنایی ” با ابعاد خیلی بزرگ اشاره می کند . در حوزه‌ی خلاصه سازی متنی،روش گنگ[3] یکی از کارهایی است که در متن های محض به روش LSA جواب داده است . در این بخش ما چگونگی به کار بردن LSA را برای خلاصه سازی مرور خواهیم کرد

روش تحلیل معنایی نهفته مبنی بر تجزیه‌ی ارزش منفرد (SVD)[4] می باشد

 SVD تکنیک تجزیه‌ی ماتریس ریاضی است که قابل اجرا بر روی متون توسط انسان های کار آزموده و با تجربه است . به عنوان مثال ماتریس  داده شده است که هر بردار ستون  نماینده‌ی بردار واحد فرآوانی دارای وزن جمله‌ی i در پوشه‌ی تحت ملاحظه می‌باشد ، روش SVD همانند زیر تعریف می‌شود

 در اینجا که یک ماتریس نرمال ستونی است که ستونهای آن بردارهای منفرد طرف چپ نامیده می شوند
، یک ماتریس قطری n n است که عناصر قطری غیر منفی آن با ارزش منفرد ، با ترتیب نزولی ذخیره شده‌اند
یک ماتریس نرمال n n است که ستونهای آن بردارهای منفرد طرف راست نامیده می‌شوند ، روش LSA در خلاصه سازی به دو علت کاربرد پذیر است

ابتدا اینکه ، LSA قابل تعریف و مدلسازی در رابطه‌ی متقابل بین واحدهای طبقه بندی شده از نظر معنا وجملات می باشد . دوم اینکه ، LSA می تواند الگوی ترکیبی کلمات برجسته و تکرار شونده‌ی متن را در پوشه‌ای که یک موضوع خاص را توصیف می کند بدست آورد. در روش LSA ، مفاهیم توسط یکی از بردارهای منفردی که مقدار متناظرشان نمایانگر اهمیت درجه‌ی آن الگو در یک پوشه می باشد ، نشان داده می‌شود. هر جمله ای شامل این الگوی ترکیبی لغات در این بردار منفرد ارائه خواهد شد . هر جمله‌ای که این الگو را بهتر نمایش دهد ،بیشترین مقدار شاخص این بردار را خواهد داشت این شاخص را با  نمایش می دهیم . و جملات با بالاترین شاخص را برای خلاصه سازی انتخاب می کنیم

2-1-1-3- شناسایی  مضمون  بدنه  اصلی  توسط  تجزیه  و تحلیل لایه‌ای

[1].روشی که برای خلاصه سازی متون طراحی شده است

[2] . LSA Latent semantic Analysis

[3] . Gong

[4] . SVD singular Value De composition