Cret : a tool for automatic extraction of causal relations
المؤلف
المصدر
Journal of al-Quds Open University for Research and Studies
العدد
المجلد 2014، العدد 32 (28 فبراير/شباط 2014)، ص ص. 9-26، 18ص.
الناشر
جامعة القدس المفتوحة عمادة البحث العلمي و الدراسات العليا
تاريخ النشر
2014-02-28
دولة النشر
فلسطين (الضفة الغربية)
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
هناك اهتمام كبير باستخراج المعرفة، واسترجاع المعلومات بصورة تلقائية من مجموعة المصادر الإلكترونية والأدبيات الأكاديمية الموجودة على الشبكة العنكبوتية.
و قد طورت في هذا البحث أداة برمجية (سيرت CERT) لاستخراج العلاقة السببية، أي استخلاص العلاقات السببية من النصوص.
والأداة البرمجية هي محلل للعلاقات تستخدم لاستخراج انماط العلاقة من الوثائق الطبية.
يكشف عن الأنماط السببية من خلال عملية المطابقة الغامضة بين قاموس العلاقات السببية و بين عملية الكشف الجزئية عن سلسلة الأنماط في الوثائق الطبية الإلكترونية. تخزن المعرفة المستخرجة كفهرسه للوثائق، و كذلك تستخدم خلال نظام شبكي لتقديم الملاحظات و الإطلاع عليها.
يمكن للباحثين من إجراء الاستشارات، والتحقق من صحة قائمة المصلحات والأنماط الحديثة التي أنشئت بصورة أتوماتية من النظام.
إن المساهمة الرئيسة من هذا العمل هو بناء اداة برمجية لاستخراج السبب و تأثير الحالة، واستخراج الظروف باستخدام العلاقة الغامضة. تعتمد طريقة استخراج السببية على اسم المستخرج و العبارات الوصفية المرتبطة بالفعل السببي (الأنماط).
وقد استخدمت المعايير الكمية مثل : الدقة، و الاسترجاع، و نقاط (اف) في علمية التصنيف، و استخراج الأنماط السببية لتقويم أداء النظام و نجاعته، و حسبت لتقويم النتائج لدينا.
فقد اظهرت النتائج ان النظام سيرت يولد ٧٧ % من الكلمات الرئيسة و العلاقات السببية التي عينت من قبل الخبراء يدويا.
الملخص EN
-There is an interest in extracting knowledge and retrieving information automatically from the current availability of a large collection of electronic resources and from the academic literature available on the Web.
In this work a tool called Causal Relation Extraction Tool (CRET) has been developed to extract causal relations from texts.
The tool is a Relation Parser to extract relation patterns from medical documents.
The causal patterns are detected through a fuzzy matching process between the causal patterns database and partial detected string patterns in the electronic medical documents.
The extracted knowledge is stored as an index for the documents and the researchers can consult the indexed databases.
The main contribution of this work is a method for cause, effect and condition extraction using a fuzzy relation.
The causal extraction method is based on extracted noun and adjectival phrases associated with causal verb (patterns).
Quantitative matrices measurements like, Precision, recall, and F-score for the classifiers and the causal pattern extraction were used and computed to evaluate our result.
The results indicate that CRET generates 77% of the keywords and the casual relations which have manually been associated by human expert.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abuzir, Yusuf. 2014. Cret : a tool for automatic extraction of causal relations. Journal of al-Quds Open University for Research and Studies،Vol. 2014, no. 32, pp.9-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-366142
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abuzir, Yusuf. Cret : a tool for automatic extraction of causal relations. Journal of al-Quds Open University for Research and Studies No. 32 (Feb. 2014), pp.9-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-366142
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abuzir, Yusuf. Cret : a tool for automatic extraction of causal relations. Journal of al-Quds Open University for Research and Studies. 2014. Vol. 2014, no. 32, pp.9-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-366142
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 24-26
رقم السجل
BIM-366142
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر