نظرکاوی، زیرشاخهای از دادهکاوی است که به حوزه پردازش زبان طبیعی وابسته بوده و با گسترش تجارت الکترونیکی، به یکی از زمینههای محبوب در بازیابی اطلاعات تبدیل شده است. این حوزه بر زیرمجموعههای مختلفی مانند تشخیص قطبیت، استخراج جنبه و تشخیص هرزنظر تمرکز دارد. اگرچه وابست چکیده کامل
نظرکاوی، زیرشاخهای از دادهکاوی است که به حوزه پردازش زبان طبیعی وابسته بوده و با گسترش تجارت الکترونیکی، به یکی از زمینههای محبوب در بازیابی اطلاعات تبدیل شده است. این حوزه بر زیرمجموعههای مختلفی مانند تشخیص قطبیت، استخراج جنبه و تشخیص هرزنظر تمرکز دارد. اگرچه وابستگی نهانی بین این زیرمجموعهها وجود دارد اما طراحی یک چارچوب جامع شامل تمامی این موارد، بسیار چالشبرانگیز است. پژوهشهای موجود در این حوزه اکثراً بر روی زبان انگلیسی بوده و برای تحلیل احساس، بدون توجه به زیرمجموعههای تأثیرگذار، فقط بر روی حالت باینری تمرکز داشتهاند. همچنین استفاده از یادگیری ماشینی برای دستهبندی نظرات بسیار رایج است و در سالهای اخیر، اغلب پژوهشها از یادگیری عمیق با اهداف متفاوت استفاده کردهاند. از آنجا که در ادبیات پژوهشی به چارچوبی جامع با تمرکز بر زیرمجموعههای تأثیرگذار کمتر پرداخته شده است، از این رو در مقاله حاضر با استفاده از راهکارهای نظرکاوی و پردازش زبان طبیعی، چارچوب جامع مبتنی بر یادگیری عمیق با نام RSAD که پیشتر توسط نویسندگان این مقاله در حوزه نظرکاوی کاربران فارسی زبان توسعه داده شده بود برای تشخیص قطبیت در دو حالت باینری و غیر باینری جملات با تمرکز بر سطح جنبه بهبود داده شده که تمام زیرمجموعههای لازم برای تحلیل احساس را پوشش میدهد. مقایسه و ارزیابی RSAD با رویکردهای موجود، نشاندهنده استحکام آن است.
پرونده مقاله
در چند سال اخیر، بیماری سوختگی شمشاد به یکی از مهمترین نگرانیهای مدیران منابع طبیعی کشور و دوستداران محیط زیست تبدیل شده است. به منظور کاهش خطر انقراض این گونه، نیاز به تشخیص زودهنگام و تهیه نقشه پراکنش بیماری است و در این راستا، دادههای سنجش از دور میتوانند ن چکیده کامل
در چند سال اخیر، بیماری سوختگی شمشاد به یکی از مهمترین نگرانیهای مدیران منابع طبیعی کشور و دوستداران محیط زیست تبدیل شده است. به منظور کاهش خطر انقراض این گونه، نیاز به تشخیص زودهنگام و تهیه نقشه پراکنش بیماری است و در این راستا، دادههای سنجش از دور میتوانند نقش مهمی را ایفا کنند. در این پژوهش برای بررسی میزان تخریب از ادغام تصاویر پانکروماتیک با قدرت تفکیک مکانی بالا و چندطیفی با قدرت تفکیک مکانی پایین استفاده گردیده و همچنین به طور همزمان در تصاویر استخراجشده از ماهواره لندست 8، ویژگیهای طیفی و بافتی مورد توجه قرار گرفته و در نهایت با استخراج ویژگیهای مؤثر از فضای توصیف کاندیدا با کمک الگوریتم ژنتیک و به کارگیری طبقهبند مناسب در قالب به کارگیری همزمان خوشهبندی فازی و طبقهبندی بیشینه شباهت، کلاس پوشش منطقه با دقت مطلوبی بین سالهای 2014 تا 2018 استخراج نهایی شده است. نتایج ارزیابی و ضریب تبیین مدلها، اعتبارسنجی روش را در برآوردهای آینده مورد تأیید قرار میدهد.
پرونده مقاله