لدي سؤال ب classification

kiubo كتب:

السلام عليم وحمة الله وبركاته

لدي سؤال ب classification

سأقوم ببناء موقع لانشاء سير الذاتية واريد وضع خاصيه وهي لدينا سيره ذاتية قديمة نريد اعاده كتابتها يقوم بقراءه الملف وفهمه ثم بملئها بالخانات المناسبه لها مثلا الهوايات الموجوده بالسيره القديمه تؤخد وتوضع في خانه الهوايات الموجوده بالموقع ..

كيف تريده ان يفهمها هنا يكمن الحل!!!

اقتباس

سؤالي هل هذا ممكن عملة دون التطرق في تعقيدات ال classification وتفاصيلها وهل يمكني تطبيقها بصوره سهله ..؟؟؟

طبعا ممكن , تستطيع التفكير في طريقه عاديه فقط من خلال تجميع العبارات الرمزيه وتضعها في مجموعات او بما يسمى clusters مثلا , فكر في طريقه وضع افكارك وسنتشارك في تحليلها مع بعض

( HASSAN ) كتب:

كيف تريده ان يفهمها هنا يكمن الحل!!!

طبعا ممكن , تستطيع التفكير في طريقه عاديه فقط من خلال تجميع العبارات الرمزيه وتضعها في مجموعات او بما يسمى clusters مثلا , فكر في طريقه وضع افكارك وسنتشارك في تحليلها مع بعض

الي اعرفه ان classification لها المقدره على تميز الملف النصي وتحديد مجال اذا كان يتكلم مثلا في مجال الحاسب او غيره ,

امم

يعني ممكن اقول اذا رائت كلمة الهويات الكلمات الي بعدها اخذها وضعها في خانتها الموجود(خانة الهوايات ) في الموقع ,,

حيث المستخدم يقوم برفع السيره الذاتية القديمه ويقوم باخذ البيانات من الملف النصي وتعبيأتها في الخانات المناسبه لها ..

لكن يحتاج الي معرفه الكلمات مسبقا وتميزها اذا كانت من الهوايات ام لا ,,وايضا نحتاج الي تعلم في كل مره يقوم بالعملية للنضمين سير العمليه بشكل صحيح,, وهذي كلها من data mining

لااريد ان اتعمق باتفاصيل حيث لايوجد لدى معرفه ولادراسه سابقه..لكن اريد ان اقوم بهذه العمليه بشكل بسهل وبسيط

هل هناك خورازميات معينه تفيد غرضي ..

ليس لدي مانع ان اشاركم بجميع افكاري...فكرت نضع مجموعات وكل مجموعه لها كلمات تدل على فئتها مثلا كلمة السباحه(من المجموعه) تدل على الهوايات(فئه). ..ممكن ان يقوم بهذه العلميه واذا وجد كلمه لم يتعرف عليها يسأل المستخدم ليضعها في التصنيف الصحيح حيث الفئات محدده واهي الخانات المراد تعبتها عند انشاء السيرة الذاتية..

وشكراً جزيلاً لك اخي الفاضل دائما تفيدنا بردودك المفيده جزاك الله خير

رح ريحك من موضوع ال classification وهذه الطريقه هي الغالبا مستخدمه في CV عندك ثلاث خيارات :-

الاول :- keyword based parsers هذه الطريقه ابسط بس مشكلتها اقل دقه بتعمل من خلال تحديد الانماط والكلمات والرموز في النص الموجود وبعدها بس بتعمل خوارزميه اجرائيه بسيطه للعبارات والنصوص حول هذه الانماط والكلمات والرموز اللي تم تحديدها , مثلا :- لما حددنا الرمز البريدي Postal code وبعدها بيصير تحديد العبارت والجمل حوله وبنضعها على اساس انها العنوان وهلما جرا , بس المشكله انه في نصوص ممكن ما يتعرف عليها لانه لم يتم تحديدها من قبل , لذالك هذه الطريقه اقل كفاءه مع انها اسهل والابحاث بتحكي انه نسبة كفاءتها او جودتها قد تصل لافضل حد حتى 70% ومع هيك صعب الوصول لهذه النسبه ز

الثاني :- Grammar-based parsers هون باختصار بتحتوي على كم هائل من القواعد النحويه اللي بتحاول تفهم سياق النصوص وتحليلها وهاي الطريقه معقده اكثر من keyword based parsers لكن دقيتها وكفاءتها افضل بكثير من سابقتها , يعني قد تصل الى 90% لكن مشكلتها اللي جعلتها معقده انه يشترط لعملها تكون مهارتك في اللغه عاليه حتى تبني القواعد والترميزات الخاصه في النصوص حتى يتم بناءا عليها تحليل النصوص وبدك تعمل كثير من التجارب لتحقيق افضل النتائج .

االثالث :- Statistical parsers هون يتم فيها تطبيق شيء يسمى النماذج العدديه وهي بتدخل من ضمن مجموعة ال NLP , وبالاساس هي بتقوم بعمل ربط او انشاء علاقات بين القواعد النحويه مع احتمالات بمعنى انه يختصر الوقت في التحليل بحيث انه من خلال القاعده والاحتمال الموجود يتوقع التحليل الكامل للنص , هذا باختصار جدا , والطريقه هذه كفاءتها افضل من keyword based parsers دائما وقد تكون افضل Grammar-based parsers لكن في حالة زاد التدريب على القواعد واحتمالاتها يعني ممكن تكون GBP افضل في بعض اذا لم نزيد من التدريب لل SP ,,

---------------------------------------------------

فضول مني :- في طريقه اسمها association rule learning وهي احدى طرق ال Data mining اذا امكن تقرأ عنها شوي , رح تساعدك في فهم فكرة الطريقه الثالثه بشكل او بأخر اطلع عليها شوي

تحياتي