AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyevin Malayziya Texnologiya Universitetinin Big Data Mərkəzinin direktoru, professor Siti Mariyam Shamsuddin və həmin Mərkəzin elmi işçisi, fəlsəfə doktoru Asad Abdi ilə birgə hazırladığı məqalə “Elsevier” nəşriyyatında dərc olunan “Information Processing & Management” jurnalında çap olunub. Qeyd etmək lazımdır ki, Malayziyalı alimlərlə əməkdaşlığa 2015-ci ildən başlanılmış və bu əməkdaşlıq çərçivəsində hazırlanmış 7 məqalə yüksək impakt fatora malik jurnallarda (Knowledge-Based Systems, Expert Systems with Applications, Soft Computing, PLoS ONE, Information Processing & Management) çap olunmuşdur.

Məqalə mətnlərin avtomatik referatlaşdırılması probleminə həsr olunmuşdur. Məqalədə sorğu əsasında mətnlərin avtomatik referatlaşdırılması üçün yeni metod təklif edilmişdir. Bu metod sentiment analiz yaxınlaşmasından istifadə etməklə sənədlər çoxluğunda ifadə olunan rəyləri sorğu əsasında avtomatik referatlaşdırmağa imkan verir. Burada sentiment analiz yanaşması mətndəki fikirlərin (rəylərin) müsbət, mənfi və neytral çalarlarını avtomatik aşkarlamaq üçün istifadə olunmuşdur. Məlumdur ki, lüğətə əsaslanan yanaşmaların ən böyük problemi sözün ilkin polyarlığı (sözün müsbət, mənfi və neytral yükü) ilə onun xüsusi bir kontekstdəki polyarlığı arasında semantik fərqi təyin edə bilməməsidir. Aydındır ki, sözün polyarlığı onun istifadə olunduğu kontekstdən asılıdır. Həmçinin cümlənin növü də sentiment analiz yanaşmasına öz təsirini göstərə bilər. QMOS metodunda da məhz yuxarıda sadalanan şərtlər nəzərə alınmışdır. Mətndən çıxarılmış fikirlərlə (rəylərlə) istifadəçi sorğuları arasındakı uyğunluğu müəyyən etmək üçün “acğöz” alqoritm (greedy algorithm) və sorğu genişləndirilməsi yanaşmasından (query expansion approach) istifadə olunmuşdur. Eksperimental nəticələr göstərir ki, digər mövcud metodlarla müqayisədə QMOS metodu yüksək dəqiqlik nümayiş etdirir.

Qeyd edək ki, “Information Processing & Management” jurnalı aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:

Impact Factor: 2.391

5-Year Impact Factor: 2.223

CiteScore: 2.83

Quartile in Category: Q1

Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 2.068

SCImago Journal Rank (SJR): 0.717

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.