شماره ركورد
25554
شماره راهنما
LIB2 243
عنوان
ايجاد هستيشناسي مبتني بر متون به روش نيمهخودكار در حوزه منطق با استفاده از سكوهاي هوشمصنوعي مولد
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
علم اطلاعات و دانش شناسي- مديريت اطلاعات
دانشكده
علوم تربيتي و روان شناسي
تاريخ دفاع
1404/07/30
صفحه شمار
146 ص
استاد راهنما
ميترا پشوتني زاده , مرتضي محمدي استاني
كليدواژه فارسي
هستيشناسي , روابط معنايي , منطق , روش نيمهخودكار , نرمافزار پروتژه , سكوهاي هوشمصنوعي مولد
چكيده فارسي
هدف پژوهش حاضر، طراحي و ايجاد هستيشناسي مبتني بر متون به روش نيمهخودكار در حوزه منطق با بهرهگيري از سكوهاي هوشمصنوعي مولد و استفاده از متون اطلاعاتي غيرساختاريافته است. اين پژوهش با تمركز بر مباحث الفاظ در متون منطق و با هدف ساماندهي مفاهيم و روابط مفهومي، در چارچوب نرمافزار پروتژه انجام شد. پژوهش حاضر از نظر هدف، كاربردي و از حيث رويكرد، توصيفي است. جامعه پژوهش شامل چهار كتاب اصلي حوزه منطق و نمونه پژوهش، بخش «مباحث الألفاظ» از كتاب المنطق تأليف محمدرضا مظفر است كه بهلحاظ ساختار مفهومي، پوششدهنده محتواي ساير منابع اصلي اين حوزه ميباشد. همچنين، چهار سكوي هوشمصنوعي مولد شامل: ديپسيك، جميناي، گراك و چتجيپيتي-5 و ويژوال استاديوكد (مبتني بر GPT-4 و GPT-OSS) در فرآيند تحليل دادهها مورد استفاده قرار گرفتند. انتخاب منابع و سكوهاي هوشمصنوعي با استفاده از روش نمونهگيري هدفمند از نوع متجانس انجام شد. ابزار گردآوري دادهها، سياههوارسي محققساخته مبتني بر ساختار هستيشناسي شامل كلاسها، زيركلاسها، روابط، ويژگيهاي روابط و نمونهها و روش گردآوري دادهها مشاهده ساختارمند بود. بهمنظور ايجاد و مدلسازي هستيشناسي، از نرمافزار پروتژه نسخه 5.6.5 استفاده شد و تعامل با سكوهاي هوشمصنوعي مولد از طريق كدنويسي در زبان پايتون و در محيط ويژوال استاديوكد صورت گرفت. يافتهها حاكي از آن بود كه سكوهاي هوش مصنوعي، امكان تشخيص مفاهيم (كلاس و زيركلاس) همچون وجود، لفظ، دلالت، مدلول، اقسام دلالت و اقسام وجود، روابط ميان مفاهيم نظير شمول، نوع، دلالت و تقابل ميان آنها و همچنين ويژگيهاي روابط نظير بازتابي، غيربازتابي، تك مقداري، متعدي يا متقارن بودن آنها را دارند. در ميان سكوهاي هوش مصنوعي، سكوي هوشمصنوعي گراك در كليه مراحل تشكيل يك هستيشناسي در حوزه منطق بهتر عمل كرد. نتايج نشان داد كه بهكارگيري روش نيمهخودكار، امكان استخراج نظاممند مفاهيم اصلي و روابط ميان آنها از متون منطق، بهويژه مباحث الفاظ را فراهم ميسازد و ميتوان اين مفاهيم را در قالب يك ساختار هستيشناسي منسجم ساماندهي كرد. همچنين، رويكرد نيمهخودكار مبتني بر تلفيق توان پردازشي هوش مصنوعي و بازبيني تخصصي انساني، ميتواند روشي كارآمد و قابل اتكا براي طراحي هستيشناسي در حوزه منطق فراهم آورد و زمينهساز توسعه ابزارهاي پيشرفتهتر در بازيابي اطلاعات و تحليل مفهومي متون منطق شود.
كليدواژه لاتين
Ontology , Semantic relations , Logic , Semi-automatic method , protégé , Productive AI platforms
عنوان لاتين
Creating text-based ontology in a semi-automatic manner in the domain of logic using generative artificial intelligence platforms
گروه آموزشي
علم اطلاعات و دانش شناسي
چكيده لاتين
The objective of the present research was to design and create a text-based ontology using a semi-automatic method in the field of logic, by leveraging generative AI platforms and utilizing unstructured informational texts. This research, focusing on the discussions of "terms" (Alfaz) within logic texts and with the aim of organizing concepts and conceptual relationships, was conducted within the framework of the Protégé software. The present study is applied in terms of purpose and descriptive in terms of approach. The research population included four primary books in the field of logic, and the research sample was the "Discussions on Terms" (Mabahith al-Alfaz) section from the book Al-Mantiq authored by Mohammad Reza Mazaher, which, in terms of its conceptual structure, covers the content of other primary sources in this field. Furthermore, four generative AI platforms, namely: DeepSeek, Gemini, Grok, and ChatGPT-5, and Visual Studio Code (based on GPT-4 and GPT-OSS), were employed in the data analysis process. The selection of sources and AI platforms was performed using purposive homogeneous sampling. The data collection tool was a researcher-made checklist based on the ontology structure, including classes, subclasses, relations, relation properties, and instances, and the data collection method was structured observation. For creating and modeling the ontology, Protégé software version 5.6.5 was used, and interaction with the generative AI platforms was carried out through Python coding within the Visual Studio Code environment. The findings indicated that the AI platforms were capable of detecting concepts (classes and subclasses) such as existence, term, signification, significate, types of signification, and types of existence; the relationships between concepts such as inclusion, type, signification, and opposition among them; and also the properties of relations, such as their being reflexive, non-reflexive, single-valued, transitive, or symmetric. Among the AI platforms, the Grok platform performed better across all stages of ontology formation in the field of logic .The results demonstrated that employing the semi-automatic method makes it possible to systematically extract the main concepts and their relationships from logic texts, particularly discussions on terms, and to organize these concepts within the framework of a coherent ontological structure. Furthermore, the semi-automatic approach, based on the integration of AI processing power and specialized human review, can provide an efficient and reliable method for designing ontologies in the field of logic, paving the way for the development of more advanced tools for information retrieval and conceptual analysis of logic texts.
سازمان طرف قرارداد
پژوهشكده مديريت اطلاعات و مدارك اسلامي قم
تعداد فصل ها
5
استاد مشاور خارج از دانشگاه
علي ميرعرب
فهرست مطالب pdf
153454
نويسنده