>
Fa   |   Ar   |   En
   ارتباط بین سطح ترکیب در ساختار مدخل های مفاهیم و شمار روابط معنایی در تحلیل عملکرد بازیابی اطلاعات در هستی شناسی کشاورزی سازمان خواروبار کشاورزی سازمان ملل متحد  
   
نویسنده امیرحسینی مازیار
منبع پژوهشنامه پردازش و مديريت اطلاعات - 1400 - دوره : 36 - شماره : 4 - صفحه:1113 -1136
چکیده    ارزیابی ‌های ساختاری به ‌شیوه سامان دادن و نمایش روابط بین مفاهیم در بدنه یک حوزه علمی یا دانش می‌پردازد که در واقع، مبنای شکل‌گیری هستی ‌شناسی است. به این ترتیب، تحلیل سطح ترکیب در ساختار مدخل‌های مفاهیم و تاثیر آن بر میزان روابط بین آن‌ها می‌تواند در ساخت، حفظ و نگهداری هستی ‌شناسی‌ها با تکیه بر ارزیابی ‌های ساختاری حائز اهمیت فراوان باشد. این پژوهش با هدف تبیین ارتباط بین سطح ترکیب در ساختار مفاهیم با شمار روابط معنایی با استفاده از روش ارزیابی کمّی صورت گرفته است. این هدف بر این فرضیه تکیه دارد که بین سطح ترکیب در ساختار مفاهیم و تعداد روابط معنایی آن‌ها رابطه‌ای معنادار وجود دارد. نتایج پیشینه‌پژوهی نشان می‌دهد که در ارتباط بین سطح ترکیب در ساختار مفهوم با روابط معنایی اختصاص‌یافته به آن‌ها در راستای افزایش عملکرد بازیابی اطلاعات، پژوهشی انجام نشده است. داده‌های این پژوهش از هستی ‌شناسی معتبر کشاورزی «سازمان خواروبار کشاورزی سازمان ملل متحد (vocbench) » اخذ شده است. حجم جامعه پژوهش 40000 مفهوم کشاورزی است که حدود 1500 مفهوم از طریق روش نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌ای انتخاب شد. به‌منظور تحلیل سطح ترکیب در ساختار مفاهیم با استفاده از نرم‌افزار «اکسل » و «اس‌پی‌اس‌اس » تحلیل‌های نسبی و تحلیل بسامد صورت گرفت. در بررسی ارتباط بین ساختار مفهوم و روابط معنایی از آمار استنباطی، به‌ویژه از مقایسه تحلیل میانگین و روش همبستگی »پیرسون « با استفاده از گزارش‌های نرم‌افزار »اس‌پی‌اس‌اس » مدد گرفته شده. نتایج نشان می‌دهد که نسبت عامل‌بندی مفاهیم یک کلمه‌ای برابر با 0.58 است؛ به این مفهوم که از هر 100 مفهوم یک و دوکلمه‌ای، 58 مفهوم یک کلمه‌ای در هستی ‌شناسی کشاورزی وجود دارد. مفاهیم مرکب دوکلمه‌ای 38.7 درصد از کل مفاهیم را به خود اختصاص داده است. دلیل کاهش نسبت سادگی در ساختار مفاهیم، شمار قابل توجه مفاهیم مرکب دوکلمه‌ای است. متوسط روابط معنایی ورودی به مفاهیم یک کلمه‌ای و خروجی از آن‌ها برابر با 6.70 یا 7 رابطه معنایی است. بر اساس آنالیز همبستگی «پیرسون» بین شمار روابط تاکسونومیک (0.000 = p value و 1500 = n و 0.98 = r) و نیز شمار روابط غیر ‌تاکسونومیک (0.035 =pvalue و 1500 = n و 0.54 =r) با سطح ترکیب در مفاهیم، ارتباط معنادار معکوس وجود دارد. این ‌بدان معناست که افزایش سطح ترکیب در ساختار مفاهیم، عامل کاهش شمار روابط معنایی آن‌ها می‌شود. بنابراین، کاهش سطح ترکیب در ساختار مفاهیم، عامل افزایش روابط معنایی در هستی ‌شناسی است که در افزایش جامعیت و مانعیت در نظام بازیابی اطلاعات و ایجاد انسجام در شبکه روابط معنایی در هستی ‌شناسی موثر است. نتایج این پژوهش می‌تواند به‌طور مستقیم در تدوین و ارزیابی ساختار سایر نظام‌های سازمان‌ دانش مانند اصطلاحنامه‌ها، به‌منظور افزایش عملکرد در بازیابی اطلاعات و نیز در تدوین هستی ‌شناسی کشاورزی ایران مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه ساختار مفاهیم، روابط معنایی، روابط تاکسونومیک، روابط غیر تاکسونومیک، ارزیابی های ساختاری، ارزیابی کمّی، هستی شناسی کشاورزی (vocbench)
آدرس وزارت جهاد کشاورزی, سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی, دفتر ارتباطات علمی و همکاریهای بین المللی, ایران
پست الکترونیکی mazi_lib@yahoo.com
 
   The Relation between the Combination Levels in the Structure of Concepts Entities and the Amount of Semantic Relations in Improving Information Retrieval Performance in UN, FAO’s Agricultural Ontology  
   
Authors Amirhosseini Maziar
Abstract    This research aims to identify the relations between the combination levels in concepts structure with the amount of semantic relations through applying quantitative evaluation. Research hypotheses emphasize that there is a significant relations between the level of combination in the structure of concepts and the number of their semantic relationships. The results of the research background showed that there is no investigation on the relations between structure of concepts with different number of words in their structure and the semantic relations to increase IR performance. Research data are extracted from VocBench as an authoritative agricultural ontology, produced by Food and Agriculture Organization (FAO), United Nations. The size of the research population is 40,000 agricultural concepts. The sample size is 1,500 concepts selected through stratified random sampling. The analysis of the combination levels of concepts structure has been applied using Excel and SPSS software to operate Proportional Analysis and Frequency Analysis. The relations between concepts structure and semantic relations have been adapted inferential statistics, especially Compare Mean Analysis and Pearson Correlation method using SPSS software reports. The research results show that the results of Factoring Ratio is equal 0.58 between one and twoword concepts, meaning that simple concepts comprise of the dominant domain in ontology. The amount of twoword concepts includes 38.7% of the total concepts. The number of twoword concepts causes decrease of simplicity in concept structure. The average of semantic relations input and output in simple concepts is equal to 6.70 or 7. There is a significant inverse relations between the combination level in concepts structure and the number of taxonomic relations (pvalue = 0.000, N = 1500 and r = 0.98) and the number of nontaxonomic relations (pvalue = 0.035, N = 1500 and r= 0.54) based on Pearson correlation. It means that an increase in the number of words in concepts structure results in decreasing the number of semantic relations. The results showed that reducing the level of composition in the structure of concepts increases the semantic relations which results in increasing recall and precision in IR performance as well as increasing the integration of the conceptual relations network in ontology. The research results can be used in developing and evaluating the structure of knowledge organization systems (KOSs) such as thesauri regarding structural analysis in IR performance as well as in constructing agricultural ontology of Iran.
Keywords : Concept Structure ,Semantic Relations ,Taxonomic Relations ,Non-Taxonomic Relations ,Structural Analysis ,Quantitative Evaluations ,Agricultural Ontology (VocBench)
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved