كتب automatic classification
اذا لم تجد ما تبحث عنه يمكنك استخدام كلمات أكثر دقة.
التصنيف التلقائي (معلومة)
هذا الأسلوب هو الأقدم، حيث يتم تصنيف الوثائق حسب تصنيفات وفروع معينة، ومن ثم البحث بشكل منفصل ضمن كل تصنيف عن المعلومات المطلوبة. فمثلا، عند البحث عن كلمة "نواة" فإن بحثك قد يقودك إلى تصنيف يتعلق بعلوم الزراعة، وأنواع الحبوب، وما إلى ذلك، ولكنه في الوقت نفسه قد يقودك إلى تصنيف يقع ضمن علوم الفيزياء النووية. والحل هنا يكمن في تصنيف الوثائق المتعلقة بأنوية الحبوب والمزروعات في قسم الزراعة مثلا، والوثائق المتعلقة بأنوية الذرات في قسم الفيزياء الذرية. ولكن ماذا لو كانت لدينا وثيقة تتعلق بتأثير التجارب النووية على أنوية الحبوب والمزروعات؟ هل يجب عندها وضع الوثيقة في القسمين، أم ما هو الحل؟ وهنا تنشأ لدينا مشكلة المعنى المزدوج. ومن هنا تأتي أهمية التصنيف التلقائي، حيث يتم استخدام علوم النحو من تصريف وإعراب، واستخدام المكانز والقواميس، بحيث يتمكن النظام من "فهم" المواضيع الرئيسة في وثيقة ما. ويتم ذلك باستخدام أساليب إحصائية تقوم بدراسة تكرار الكلمات ضمن وثيقة ما، ومن ثم تحديد السياق، والذي يساعد في عملية البحث. وكمثال على ذلك لنأخذ كلمة، أو اسم مثل "فهد" أو "ليث" وهي أسماء عربية دارجة. ولنفترض أننا كتبنا موضوعا في مجلتنا عن شخص اسمه "فهد"، ولنفترض أن محرك بحث أراد تصنيف مقالنا هذا. في هذه الحال، وإذا كان محرك البحث يستخدم أسلوب التصنيف التلقائي، فإنه سيقوم من خلال دراسة النص ونوعية الكلمات الموجودة فيه وعلاقاتها وتكرارها، بتحديد أن المقال ينتمي إلى تصنيف علوم الحاسوب والإنترنت وليس الحيوانات والوحوش البرية. وتتبع برمجيات التصنيف التلقائي قواعد معينة يحددها المبرمجون، أو يمكن للآلة نفسها أن تتعلم ذاتيا كيف تقوم بتصنيف الكلمات. أو يمكن استخدام الأسلوبين، بحيث يتم تصنيف الوثائق التي تتبع نمطا معينا بشكل تلقائي، في حين يتم تحويل تلك التي يستحيل تصنيفها إلى عامل بشري كي يقوم بذلك.
