فهرست مقالات عباس طلوعی اشلقی

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - تشخيص موضع به زبان فارسی مبتنی بر طبقه بندهای چندگانه
  مژگان فرهودی عباس طلوعی اشلقی
  <p><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-l چکیده کامل

  <p><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">تشخيص موضع (که با عناوبن طبقه</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">&zwnj;</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بندي موضع، تحليل موضع يا پيش</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">&zwnj;</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بيني موضع نيز شناخته شده است) يک موضوع تحقيقاتي اخير است که به يک پارادايم نوظهور تبديل شده است. هدف از تشخيص موضع، شناسايي موضع نويسنده نسبت به يک موضوع يا ادعاي خاص بوده که به جزء کليدي کاربردهايي مانند تشخيص اخبار جعلي، اعتبارسنجي ادعا يا جستجوي استدلال تبديل شده است. در اين مقاله از سه رويکرد يادگيري ماشين، يادگيري عميق و يادگيري انتقالي براي تشخيص موضع فارسي استفاده شده و سپس با بکارگيری طبقه</span><span dir="RTL" lang="AR-SA" style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Times New Roman',serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: AR-SA;">&zwnj;</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بندهای چندگانه، مدلی برای اخذ تصميم نهايي در مورد نتايج خروجي پيشنهاد گرديده است. برای اين منظور از روش اکثريت آرا مبتنی بر صحت طبقه&zwnj;بند</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">&zwnj;</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">های انفرادی براي ترکيب نتايج آنها استفاده گرديد. نتايج آزمايش</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">&zwnj;</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">ها نشان داد که عملکرد مدل پيشنهادي نسبت به عملکرد طبقه</span><span style="font-size: 12.0pt; font-family: 'Arial',sans-serif; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">&zwnj;</span><span dir="RTL" lang="FA" style="font-size: 12.0pt; font-family: Nazanin; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-fareast-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: EN-US; mso-bidi-language: FA;">بندهای انفرادی پيشرفت مناسبی داشته است.</span></p> پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - ارائه مدلی برای پیش بینی بقای بیماران مبتلا به ملانوم بر اساس الگوریتم های داده کاوی
  فریناز صناعی سید عبدالله امین موسوی عباس طلوعی اشلقی علی  رجب زاده قطری
  10.61186/jict.44093.15.57.1
  20.1001.1.27170411.1402.15.57.1.6
  مقدمه: ملانوم جزء شایعترین سرطان تشخیصي و دومین علت مرگ ناشي از سرطان در میان افراد است. تعداد مبتلایان به آن در حال افزایش است. ملانوم، نادرترین و بدخیم ترین نوع سرطان پوست است.در شرایط پیشرفته توانایي انتشار به ارگانهاي داخلي را دارد و ميتواند منجر به مرگ شود. طبق ب چکیده کامل

  مقدمه: ملانوم جزء شایعترین سرطان تشخیصي و دومین علت مرگ ناشي از سرطان در میان افراد است. تعداد مبتلایان به آن در حال افزایش است. ملانوم، نادرترین و بدخیم ترین نوع سرطان پوست است.در شرایط پیشرفته توانایي انتشار به ارگانهاي داخلي را دارد و ميتواند منجر به مرگ شود. طبق برآوردهاي انجمن سرطان آمریکا براي ملانوم در ایالاتمتحده براي سال 2022 عبارتاند از: حدود 99،780 ز افراد مبتلابه ملانوم تشخیص داده شدند و حدود 7،650 نفر در اثر ملانوم جان خود را از دست ميدهند. لذا هدف از این مطالعه، طراحي بهبود دقت الگوریتم براي پیش بیني بقاي این بیماران است. روش پژوهش: روش حاضر کاربردي، توصیفي- تحلیلي و گذشتهنگر است. جامعه پژوهش را بیماران مبتلابه سرطان ملانوم پایگاه داده مرکز تحقیقات کشوري سرطان دانشگاه شهید بهشتي ) 1۳87 تا 1۳91 ( که تا 5 سال مورد پیگیري قرارگرفته بودند، تشکیل داده است. مدل پیشبیني بقاي ملانوم بر اساس شاخص هاي ارزیابي الگوریتم هاي داده کاوي انتخاب شد. یافته ها: الگوریتم هاي شبکه عصبي، بیز ساده، شبکه بیزي، ترکیب درخت تصمیم گیري با بیز ساده، رگرسیون لجستیک، J48 ، ID3 بهعنوان مدل هاي استفاده شده ي پایگاه داده کشور انتخاب شدند . عملکرد شبکه عصبي در همه شاخصهاي ارزیابي ازلحاظ آماري نسبت به سایر الگوریتم هاي منتخب بالاتر بود. نتیجه گیري: نتایج مطالعه حاضر نشان داد که شبکه عصبي با مقدار 97 / 0 ازلحاظ دقت پیش بیني عملکرد بهینه دارد. بنابراین مدل پیش بیني کننده بقاي ملانوم، هم ازلحاظ قدرت تمایز و هم ازلحاظ پایایي، عملکرد بهتري از خود نشان داد؛ بنابراین، این الگوریتم به عنوان مدل پیش بیني بقاي ملانوم پیشنهاد شد پرونده مقاله