بازنمایی متن مبتنی‌ بر بافت با استفاده از موضوعات پنهان برای دسته‌بندی مقالات علمی - مریم موسویان; مسعود قیومی (زبان پژوهی, 2024)
سالانه، پژوهشگران در حوزه‌های گوناگون علمی یافته‌های پژوهش‌های خود را به‌صورت گزارش‌های فنی یا مقاله‌هایی در مجموعه‌مقالات یا مجله‌ها چاپ می‌کنند. گردآوری این نوع داده توسط موتورهای جست‌وجو و کتابخانه‌های دیجیتال، برای جست‌وجو و دسترسی به نشریه‌های پژوهشی به کار گرفته می‌شود که معمولاً مقاله‌های مرتبط بر اساس کلیدواژه‌های پرسمان به‌جای موضوعات مقاله بازیابی می‌گردد. در نتیجه، دسته‌بندی دقیق مقاله‌های علمی می‌تواند کیفیت جست‌وجوی کاربران را هنگام جست‌وجوی یک سند علمی در پایگاه‌های اطلاعاتی افزایش دهد. هدف اصلی این مقاله، ارائه یک مدل دسته‌بندی برای تعیین موضوع مقاله‌های علمی است. به این منظور، مدلی را پیشنهاد کردیم که از دانش بافتی غنی‌شده مقاله‌های فارسی مبتنی‌بر معناشناسی توزیعی بهره می‌برد. بر این اساس، شناسایی حوزۀ خاص هر سند و تعیین دامنۀ آن توسط دانش غنی‌شدة برجسته، دقت دسته‌بندی مقاله‌های علمی را افزایش می‌دهد. برای دست‌یابی به هدف، ما مدل‌های درونه‌یابی بافتی، اعم از ParsBERT  یا XLM-RoBERTa را با موضوع‌های پنهان در مقاله‌ها را برای آموزش یک مدل پرسپترون چندلایه غنی می‌کنیم. بر اساس یافته‌های تجربی، عملکرد کلیParsBERT-NMF-1HT  72/37 درصد (ماکرو) و 75/21 درصد (میکرو) بر اساس معیار-اف بود که تفاوت عملکرد این مدل در مقایسه با مدل پایه از نظر آماری معنادار (p<0/05) بود.