الباحثون المشاركون

م. إسلام كحيلان – د. ندى غنيم – د. عمار جوخدار

منشور في

مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية، مجلد 38، عدد 4، خاص معلوماتية (مؤتمر الهندسة المعلوماتية الأول)، تشرين الأول 2022.

الملخص

تقوم مهمة استخراج العلاقات Relation Extraction على إيجاد العلاقات الدلالية بين كيانات النص وتصنيفها حسب نوع العلاقة. تهدف هذه الورقة البحثية إلى استخراج العلاقات من النصوص العربية باستخدام الإشراف عن بعد Distance Supervision، بحيث قمنا في البداية بتجميع مجموعة المعطيات العربية ArRe24k   بشكل آلي باعتماد الإشراف عن بعد، ليتم بعدها تدريب شبكة عصبونية التفافية متقطعة Piecewise Convolutional Neural Network (PCNN) مع طبقة انتباه على مستوى الجمل لتحديد وتصنيف العلاقات بين الكيانات الواردة في النصوص العربية، وتخطي أخطاء التنميط الآلي للبيانات الناتجة عن اعتماد الافتراض القوي للإشراف عن بعد. أظهر النموذج نتائج مقبولة بدقة (71.6%) على مجموعة المعطيات العربية المجمعة باعتماد التقييم اليدوي.

الكلمات المفتاحية: استخراج العلاقات من النصوص، التعلم العميق، الإشراف عن بعد.

رابط البحث كاملاً

http://journal.damascusuniversity.edu.sy/index.php/engj/article/view/6329/1564