مدل دو مرحله‎ای شکاف-گلچین برای نمایه‎سازی خودکار متون فارسی

هدف: به علت خاص بودن برخی از مسایل زبانی، لازم است که مدل‎‎های بومی نمایه‎سازی خودکار را با توجه به ویژگی‎های هر زبان طراحی کرد. این مدل‎ها باید به‎گونه‎ای طراحی شود که جامعیت و مانعیت نمایه‎سازی مورد توجه باشد. هدف این مقاله معرفی و سنجش توانمندی مدل دو مرحله‎ای شکاف – گلچین برای نمایه‎سازی خودکار مقالات فارسی است. ابتدا الگوریتم کار به تفصیل توضیح داده می‎شود و سپس همخوانی نتایج حاصل از این الگوریتم با کلیدواژه‎های نویسنده سنجیده خواهد شد. روش: مدل نمایه‎سازی خودکار فارسی به‎همراه توضیح مراحل و مسایل مرتبط با آن معرفی خواهد شد. ارزیابی مدل از طریق شاخص دربردارندگی انجام می‌شود که برای تعیین درصد همخوانی بین نمایه‎سازان مورد استفاده قرار می‎گیرد. برای این کار، میزان همخوانی اصطلاحات نمایه‌ای که از پیاده‎سازی الگوریتم این مدل حاصل شده‎اند، با کلیدواژه‎های نویسندگان مقالات بررسی می‎گردد.یافته‌ها: یافته‎ها نشان داد که در 90 درصد از موارد، اصطلاحی که این مدل در یک مقاله به‎عنوان پروزن‎ترین اصطلاح تشخیص داده است، مشابه اولین کلیدواژه نویسنده آن مقاله است. در کل، بین نتایج این مدل و کلیدواژه‎های نویسندگان 76 درصد همخوانی وجود داشت که در مقایسه با کارهای قبلی، قابل قبول به نظر می‎رسد.اصالت/ارزش: ارزش اولیه این کار پرداختن به نمایه‎سازی خودکار با توجه به ویژگی‎های زبان فارسی است. برای پیاده‎سازی مدل ارایه شده، فرض بر استفاده از زبان عبارات الگودار است که توسط بسیاری از زبان‎های برنامه‎نویسی پشتیبانی می‎شود و نیاز به نصب و استفاده از جدول‎های بانک اطلاعاتی را برای پردازش متن کاهش می‎دهد. همچنین، مشکل تعیین آستانه بالایی اصطلاحات اصلی را حل می‎کند. علاوه بر آن، با الگوریتمی خاص، حد پایینی را نیز تعیین می‎کند؛ به‎گونه‎ای که دیگر تعداد اصطلاحات گلچین شده به طول متن بستگی ندارد. این امکان، جامعیت و مانعیت نمایه‎سازی را تضمین می‎کند.