loading...

باران فایل

بازدید : 68
يکشنبه 31 تير 1403 زمان : 8:48
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

توضیحات کوتاه و لینک دانلود سورس کد تشخیص زبان یک متننوشته شده با vb.net برای شما کاربران عزیز وبسایت فایل سحرآمیز آماده دانلود قرار داده ایم.

دانلود - Download

لیست فایل های مشابه


رضایت کاربران از دانلود فایل

پیشنهاد

3368

تعداد دانلود

3255

رضایت مندی

91%

کم متوسط زیاد

توضیحات کامل در مورد فایل

دانلود سورس کد تشخیص زبان یک متننوشته شده با vb.net

سورس کد تشخیص زبان یک متننوشته شده با vb.net برای شما کاربران عزیز وبسایت فایل سحرآمیز آماده دانلود قرار داده ایم. تشخیص زبان راه حل داده شده بر اساس n-gram و مقایسه وقوع کلمه است. برای هر زبانی که از کلمات استفاده می کند مناسب است (این در واقع برای همه زبان ها صادق نیست). بسته به مدل و طول متن ورودی، دقت بین 70% (فقط کوتاه نروژی، سوئدیش و دانیش که توسط مدل "همه" طبقه بندی شده اند) و 99.8٪ با استفاده از مدل "پیش فرض" است.

زمینه

تشخیص زبان یک متننوشته شده احتمالاً یکی از اساسی ترین وظایف در پردازش زبان طبیعی (NLP) است. برای هر زبانی که بسته به پردازش یک متن ناشناخته، اولین چیزی که باید بدانید این است که متن به چه زبانی نوشته شده است. خوشبختانه، این یکی از چالش‌های ساده‌تر NLP است. رویکردی که من برای پیاده سازی انتخاب کرده ام به طور گسترده شناخته شده و بسیار ساده است. ایده این است که هر زبان دارای یک مجموعه منحصر به فرد از کاراکترهای (هم) وقوع است.

نمونه از تصاویر در زمان اجرا

اولین قدم جمع آوری آن آمار برای همه زبان هایی است که باید قابل تشخیص باشند. این به آن راحتی که ممکن است در وهله اول به نظر برسد نیست. مشکل جمع آوری مجموعه بزرگی از داده های آزمایشی (متن ساده) است که فقط یک زبان را شامل می شود و مختص دامنه نیست. (فقط مقالات روزنامه ها ممکن است فاقد استفاده از کلمه "I" و گفتار مستقیم باشند. استفاده از نمایشنامه های شکسپیر بهترین رویکرد برای تشخیص متون معاصر نخواهد بود. مقالات پزشکی معمولاً حاوی بسیاری از اصطلاحات خاص دامنه هستند که حتی مختص زبان نیستند (عمده ، مینور، شریان و غیره...) و اگر این کار به اندازه کافی سخت نیست، متون نباید دارای حق چاپ باشند. (من مطمئن نیستم که آیا این یک الزام واقعی است. آیا نتایج تجزیه و تحلیل آماری متون دارای حق چاپ نیز دارای حق چاپ است؟) من انتخاب کردم که از ویکی پدیا به عنوان منبع اصلی خود استفاده کنم. مجبور شدم مقداری فیلتر کنم تا " ویکی‌پدیا حاوی نام‌های مناسب زیادی است (یعنی نام گروه‌ها) که اغلب حاوی یک «the» یا «and» هستند. به همین دلیل است که آن کلمات در بسیاری از زبان ها وجود دارند حتی اگر بخشی از زبان نباشند. این لزوما نباید یک نقطه ضعف باشد، زیرا انگلیسیسم به طور گسترده در بسیاری از زبان ها گسترش یافته است. من برای هر زبان سه آمار ایجاد کردم: ویکی‌پدیا حاوی نام‌های مناسب زیادی است (یعنی نام گروه‌ها) که اغلب حاوی یک «the» یا «and» هستند. به همین دلیل است که آن کلمات در بسیاری از زبان ها وجود دارند حتی اگر بخشی از زبان نباشند. این لزوما نباید یک نقطه ضعف باشد، زیرا انگلیسیسم به طور گسترده در بسیاری از زبان ها گسترش یافته است. من برای هر زبان سه آمار ایجاد کردم:

  • مجموعه کاراکتر
    • برخی از زبان ها دارای یک مجموعه کاراکتر بسیار خاص هستند (مانند چینی، ژاپنی، و روسی). برای دیگران، برخی از شخصیت ها اشاره خوبی به زبان های مورد نظر می دهند (به عنوان مثال، Umlauts آلمان).
  • N-Grams

    • پس از تبدیل متن به کلمات (در صورت لزوم)، تعداد دفعات 1، 2 و 3 گرم شمارش شد. برخی از n-gram ها بسیار خاص زبان هستند (به عنوان مثال، "TH" در انگلیسی).
  • فهرست واژه

    • آخرین منبع ابهام‌زدایی، کلماتی هستند که واقعاً استفاده می‌شوند. برخی از زبان‌ها (مانند پرتغالی و اسپانیایی) در نویسه‌های استفاده شده و همچنین بروز n-gram‌های خاص تقریباً یکسان هستند. با این حال، کلمات مختلف در فرکانس های مختلف استفاده می شود.

به مجموعه آماری مدل می گویند. من زیرمجموعه هایی از مدل "همه" ایجاد کرده ام که بهترین نیازهای من را برآورده می کند (جدول زیر را ببینید). مدل "متداول" شامل 10 زبان پرمکلم در جهان است. "کوچک" و "پیش فرض" بر اساس سناریوهای استفاده من است. اگر اهل بخش دیگری از جهان هستید، ممکن است ترجیحات شما متفاوت باشد. بنابراین لطفاً در انتخاب من از اینکه چه زبان هایی در کدام مدل وجود دارد، توهین نکنید.

تمام آمارها بر اساس وقوع آنها مرتب شده و رتبه بندی می شوند. در برنامه آزمایشی، همه مدل ها را می توان با جزئیات مطالعه کرد. طبقه بندی یک متن ناشناخته ساده است. متن نشانه گذاری می شود و سه جدول برای آمار تولید می شود. جدول نتیجه با تمام جداول مدل مقایسه می شود و فاصله محاسبه می شود. جدول مقایسه مدلی که کمترین فاصله را با متن مجهول دارد به احتمال زیاد زبان متن است.

کد زبان زبان کیفیت پیش فرض مشترک بزرگ کوتاه
nl Dutch 13 x x
en English 13 x x x x
ca Catalan 13
fr French 13 x x x x
es Spanish 13 x x x x
no Norwegian 13 x x
da Danish 13 x x
it Italian 13 x x
sv Swedish 13 x x
de German 13 x x x x
pt Portuguese 13 x x x
ro Romanian 13
vi Vietnamese 13
tr Turkish 13 x
fi Finnish 12 x
hu Hungarian 12 x
cs Czech 12 x
pl Polish 12 x
el Greek 12 x
fa Persian 12
he Hebrew 12
sr Serbian 12
sl Slovenian 12
ar Arabic 12 x
nn Norwegian, Nynorsk (Norway) 12
ru Russian 11 x x
et Estonian 11
ko Korean 10
hi Hindi 10 x
is Icelandic 10
th Thai 9
bn Bengali (Bangladesh) 9 x
ja Japanese 9 x
zh Chinese (Simplified) 8 x
se Sami (Northern) (Sweden) 5

برای شما کاربر عزیز پیشنهاد دانلود داده می شود

">برای دانلود کردن اینجا کلیک فرمایید

نظرات این مطلب

تعداد صفحات : 1485

درباره ما
اطلاعات کاربری
نام کاربری :
رمز عبور :
  • فراموشی رمز عبور؟
  • آرشیو
    خبر نامه


    معرفی وبلاگ به یک دوست


    ایمیل شما :

    ایمیل دوست شما :



    چت باکس




    captcha


    پیوندهای روزانه
    آمار سایت
  • کل مطالب : 1486
  • کل نظرات : 0
  • افراد آنلاین : 3
  • تعداد اعضا : 0
  • بازدید امروز : 215
  • بازدید کننده امروز : 216
  • باردید دیروز : 234
  • بازدید کننده دیروز : 235
  • گوگل امروز : 0
  • گوگل دیروز : 0
  • بازدید هفته : 1004
  • بازدید ماه : 216
  • بازدید سال : 12594
  • بازدید کلی : 374277
  • کدهای اختصاصی