ايجاد يك طبقه بند خودكار متون زبان فارسي به منظور استفاده در كتابخانه هاي ديجيتال شهر الكترونيك

دسته بندي یا طبقه بندي متون، برچسب زدن متون زبان طبیعی با توجه به طبقهبنديهاي موضوعیِ حاصل از مجموعه هاي از قبل مشخص شده میباشد. دسته بندي خودكار متون و انتساب اسناد به دسته هاي از پیش تعیین شده، در ده سال اخیر توجهات زیادي را به سوي خود جلب كرده است. این مسأله به خاطر رشد سریع متون الكترونیكی و مسأله نیاز به دسترسی اسناد، مد ارك و مقالات علمی، صفحات وب، نامه هاي الكترونیكی و كتابخانه هاي دیجیتال بوده است. در این تحقیق براي پیاده سازي دسته بند خودكار براي متون فارسی،از الگوریتم K-NN كه از روش های یادگیری با ناظر است به منظور دسته بندی متون و اسناد شهر الكترونیك استفاده شده است. به منظور ارزیابی نتایج حاصل از دستهبندي، مجموعه اسناد فارسی پیكره همشهري به عنوان مجموعه هاي آموزشی و آزمایشی بكار رفته است. نتایج آزمایشات كه با استفاده از توابع مشابهت مختلف به دست آمده است، نشان از دقت بسیار بالاي روش دارد.