حاصل تحقیق
زبان اللہ تعالیٰ کی عطا کردہ نعمتوں میں سب سے بڑی اور عظیم نعمت ہے۔ اس پر سنجیدگی سے غورکرنے کا سلسلہ روزِ اول سے ہی جاری ہے۔ قبل مسیح کےمفکروں اور دانش وروں نے بھی اس پر بہت غور وخوض کیا اور اس کے متعلق مختلف نظریات قائم کیے، اس سلسلے میں مختلف کتب موجود ہیں جو زبان کے متعلق قبل مسیح کے نظریات سے بھری پڑی ہیں۔
اس کے بعد آنے والے مختلف مفکرین نے اس پر تحقیقی کام جاری رکھا۔ اور زبان کے متعلق اپنے نظریات پیش کرتے رہے۔ ان نظریات سے مختلف ماہرین لسانیات نے لسانیات کےمختلف شعبے تخلیق کیے اور ہر شعبے میں خاطر خواہ کام کیا۔
انیسویں صدی میں لسانیات پر باقاعدہ تحقیقی ادارے بننے شروع ہوئے،مغرب نے اس سلسلے میں بہت کام کیا، لیکن یہ بات عیاں ہے کہ بیسویں صدی میں ادب پر جتنا کام ہوا وہ گزشتہ ایک صدی تک نہ ہو سکا، بلاشبہ اس صدی کو ادب کی صدی کہا جاتا ہے اس میں باقی شعبوں کے ساتھ ساتھ لسانیات جیسے اہم مضمون پر بھی بہت زیادہ خامہ فرسائی کی گئی۔
زبان میں لسانیات کے موضوع کے حوالے سے اگر دیکھا جائے تو یہ مختلف عناوین اور اس کےمسائل ومباحث کو سمیٹے ہوئےہے۔ جہاں اس کا تعلق نطق انسانی سے ہے وہاں زبان کے قواعد اور لغتیات پر بھی بحث کرتی ہے۔ اگر لسانیات کی صرف نطق انسانی کے حوالے سے بات کی جائے تو یہ بات عیاں ہے کہ لسانیات کا کسی مخصوص گروہِ انسانی سے تعلق نہیں بلکہ یہ دنیا کی تمام زبانوں کے مسائل کو زیر بحث لاتی ہے۔ مختلف ماہرین لسانیات نے اس کی تعریف مختلف حوالوں سے کی ہے۔ ان میں چند ایک درج ذیل ہیں:
’’زبان کا سائنسی مطالعہ لسانیات کہلاتا ہے۔
We live in a global village. The cyber world has brought together people and shurnk the distences, yet multi cultural, multi ethinic and multi national has become the norm of the day. There is virtually no such place, no town, no village, city or state where people from diverse backgrounds speaking diffirent lagnuages and professing diffirent creeds live. This diveristy and variety is the essence of life. This paper analyzes various ways of establishing peace in the light of Islamic teachings. It finds out the causes of quarrels and disputes in different nations so that they may be prevented to make the world peaceful.
A large number of research papers are being published and indexed regularly by systems such as search engines, citation indexers, and digital libraries, enabling re searchers to explore through these papers. Most of the users feel frustrated due to the large number of results for similar research papers with many of these results are not similar at all. A careful analysis of these systems to find similar research papers reveals a major problem that research paper based similarity measuring techniques have not been conceptually modelled to find the similarity measures with a reasonable accuracy. In order to solve this problem an ontology to model the domain of research papers similarity measures is required. While surveying content based similarity measuring techniques, it was found that these techniques were not integrated with each other, to formulate a hybrid technique without overlappings and redundancies in methods and features. We have surveyed differ ent ontologies relevant to research paper similarity measures domain, finding that none of these were modeling this domain. In this thesis, content based similarity measuring techniques were modelled in the form of ontology named as COReS (Content based Ontology for Research paper Similarity) which has been evaluated using automated evaluation tools and user study based evaluation techniques. An important application of COReS is finding research paper similarity measures in a comprehensively by using knowledge about relationships between different sim ilarity measuring techniques demonstrated using four use cases. An experiment was also performed on a gold standard data set of research papers to compute comprehensive similarity measures using COReS. The results of Fractional Re gression Coefficient (Percentage Difference) between user study based similarity measure (as a benchmark) and comprehensive similarity measure were computed. It was found that comprehensive similarity measure was more correlated to user study based similarity measure with a value of 47% for Fractional Regression Co efficient as compared to vector space based and InText citation based similarity measuring techniques and their combinations. COReS models only the content based similarity measuring techniques, the model can be extended for other simi larity measuring techniques for example Collaborative Filtering, Item Centric etc. COReS can also be aligned with other relevant ontologies (SPAR) to enhance its adaptation by community.