KWSSWS-IA Approach: An Intelligent Assistant for Scientific PDF Retrieval Using Semantic Analysis and AI-Driven Summarization

المؤلفون

  • Fakroun, E The College Of Industrial Technology, Mısrata, Libya Author
  • Sullabi, M جامعة مصراتة image/svg+xml Author

DOI:

https://doi.org/10.65405/fw7nxs09

الكلمات المفتاحية:

Intelligent search assistant, PDF retrieval, semantic analysis, summarization, NLP.

الملخص

في عصر وفرة المعلومات، غالبًا ما تعجز محركات البحث التقليدية على الإنترنت عن تقديم نتائج دقيقة ومُراعية للسياق في البحث العلمي. تُقدّم هذه الورقة نسخة مُحسّنة من نظام البحث بالكلمات المفتاحية على الإنترنت (KWSSWS)، الذي تطوّر ليصبح مساعدًا ذكيًا (KWSSWS-IA) يتجاوز الاسترجاع القائم على البيانات الوصفية ليُجري تحليلًا دلاليًا عميقًا لنصوص ملفات PDF الكاملة. يستخرج النظام المقترح ويُحلّل مُكوّنات الوثيقة الداخلية، بما في ذلك العنوان والملخص والكلمات المفتاحية والاستنتاجات، باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على المُحوّلات. يُولّد النظام تلقائيًا مُلخصات دقيقة وموجزة؛ ويُحدّد الكيانات العلمية الرئيسية مثل المؤلفين وسنة النشر والمجلة والمصطلحات الخاصة بالمجال؛ ويُرتب النتائج حسب أهميتها العلمية بدلًا من مجرد تكرار الكلمات المفتاحية. على عكس واجهات البحث التقليدية التي تعرض روابط فقط، يقدم نظام KWSSWS-IA بطاقات نتائج منظمة ومتكاملة، تعرض رابط التحميل، ومطابقة الكلمات المفتاحية التي أدخلها المستخدم، وملخصًا مُولّدًا بواسطة الذكاء الاصطناعي، وسنة النشر، والعنوان، والمؤلفين، والمجلة المصدر، كل ذلك على شاشة واحدة. تُظهر التقييمات التجريبية تحسينات ملحوظة في الدقة والاستدعاء وكفاءة المستخدم مقارنةً بعمليات البحث القياسية في جوجل سكولار. يُعدّ هذا النظام ذا قيمة خاصة للباحثين الذين يسعون للحصول على مراجع عالية الجودة وذات صلة بمجالهم ضمن قيود زمنية..

 

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Q. Ai, T. Bai, Z. Cao, Y. Chang, J. Chen, Z. Chen, et al., “Information retrieval meets large language models: A strategic report from Chinese IR community,” AI Open, vol. 4, pp. 80–90, 2023.

[2] I. Beltagy, K. Lo, and A. Cohan, “SciBERT: A pretrained language model for scientific text,” in Proc. Conf. Empirical Methods Natural Lang. Process. (EMNLP), 2019, pp. 3616–3621.

[3] M. Lewis et al., “BART: Denoising sequence-to-sequence pre-training for natural language generation, translation, and comprehension,” in Proc. Annu. Conf. Assoc. Comput. Linguistics (ACL), 2020, pp. 7871–7880.

[4] E. Fakroun and M. Sullabi, “Improving Web Search Results Using KWSSWS System,” Int. J. Eng. Innov. Technol. (IJEIT), vol. 13, no. 5, pp. 45–52, 2024.

[5] A. Hamoud and E. Atwell, “Quran QA Corpus for Data Mining with WEKA,” in Proc. Int. Conf. Smart Grids Commun. Adv. Comput. (SGCAC), 2016, pp. 112–117.

[6] C. Shah and E. M. Bender, “Envisioning information access systems,” ACM Trans. Web, vol. 18, no. 3, pp. 1–24, 2024.

[7] R. Kinney et al., “The Semantic Scholar Open Data Platform,” arXiv:2301.10140 [cs.IR], 2023.

[8] L. O. F. Ben Dalla, T. D. Medeni, I. T. Medeni, and M. Ulubay, “Enhancing healthcare efficiency at Almasara Hospital: Distributed data analysis and patient risk management,” Econ.: Strategy Pract., vol. 19, no. 4, pp. 54–72, 2025. [Online]. Available: https://doi.org/10.51176/1997-9967-2024-4-54-72

[9] S. Brin and L. Page, “The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine,” Comput. Netw., vol. 30, no. 1–7, pp. 107–117, 1998.

[10] J. Beel, B. Gipp, S. Langer, and C. Breitinger, “Research-paper recommender systems: A literature survey,” Int. J. Digit. Libr., vol. 17, no. 4, pp. 305–338, 2016.

[11] W. Ammar et al., “Construction of the Semantic Scholar Corpus,” arXiv:1811.01462 [cs.CL], 2018.

[12] Z. Shen, H. Ma, and K. Wang, “A web-scale system for scientific knowledge exploration,” arXiv:1805.12216 [cs.IR], 2018.

[13] P. Lopez, “GROBID: Combining automatic bibliographic data recognition and term extraction for scholarship publications,” in Proc. Int. Conf. Theory Pract. Digit. Libr. (TPDL), 2009, pp. 470–472.

[14] L. O. B. Dalla, Ö. Karal, A. Degirmenci, M. A. M. El-Sseid, M. Essgaer, and A. Alsharif, “Edge intelligence for real-time image recognition: A lightweight neural scheduler via using execution-time signatures on heterogeneous edge devices,” Sahara J. Public Health Res. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 74–85, 2025. [Online]. Available: https://sjphrt.com.ly/index.php/sjphrt/en/index

[15] D. Tkaczyk, P. Szostek, M. Fedoryszak, P. J. Dendek, and Ł. Bolikowski, “CERMINE: Automatic extraction of structured metadata from scientific literature,” Int. J. Doc. Anal. Recognit. (IJDAR), vol. 18, no. 4, pp. 317–335, 2015.

[16] P. Dasigi et al., “ScienceParse: A dataset for parsing scientific papers,” in Proc. Int. Conf. Lang. Resour. Eval. (LREC), 2019, pp. 5462–5468.

[17] Ben Dalla, L, O, F. Medeni, T, Medeni, I.(2024). Evaluating the Impact of Artificial Intelligence-Driven Prompts on the Efficacy of Academic Writing in Scientific Research

[18] M. Neumann, D. King, I. Beltagy, and W. Ammar, “ScispaCy: Fast and robust models for biomedical NLP,” in Proc. Workshop Biomed. Natural Lang. Process. (BioNLP), 2019, pp. 148–156.

[19] T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” arXiv preprint arXiv:1301.3781, 2013.

[20] I. Beltagy, K. Lo, and A. Cohan, “SciBERT: A pretrained language model for scientific text,” in Proc. Conf. Empirical Methods Natural Lang. Process. (EMNLP), Hong Kong, China, 2019, pp. 3605–3611.

[21] A. Cohan et al., “SPECTER: Document-level representation learning using citation-informed transformers,” in Proc. Annu. Conf. Assoc. Comput. Linguistics (ACL), 2020, pp. 227–237.

[22] Y. Bai et al., “Semantic search in millions of equations,” in Findings ACL, 2021, pp. 1234–1245.

[23] C. Raffel, N. Shazeer, A. Roberts, K. Lee, S. Narang, M. Matena, et al., “Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer,” J. Mach. Learn. Res., vol. 21, no. 140, pp. 1–67, 2020.

[24] S. Aswani, K. Choudhary, S. Shetty, and N. Nur, “Automatic text summarization of scientific articles using transformers—A brief review,” J. Auton. Intell., vol. 7, no. 5, 2024.

[25] B. Shneiderman, Human-Centered AI. Oxford, U.K.: Oxford Univ. Press, 2020.

[26] A. G. Sutcliffe, M. Ennis, and J. Hu, “Evaluating the effectiveness of visual user interfaces for information retrieval,” Int. J. Hum.-Comput. Stud., vol. 53, no. 5, pp. 741–763, 2000.

[27] N. F. Liu et al., “Evaluating verifiability in generative search engines,” arXiv:2304.09848 [cs.IR], 2023.

[28] N. J. van Eck and L. Waltman, “Software survey: VOSviewer,” J. Informetr., vol. 4, no. 4, pp. 578–580, 2010.

[29] C.-Y. Lin, “ROUGE: A package for automatic evaluation of summaries,” in Text Summarization Branches Out: Proc. ACL Workshop, Barcelona, Spain, 2004, pp. 74–81.

[30] S. Lloyd, “Least squares quantization in PCM,” IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 28, no. 2, pp. 129–137, Mar. 1982.

[31] M. Yumuş, M. Apaydın, A. Değirmenci, and Ö. Karal, "Missing data imputation using machine learning based methods to improve HCC survival prediction," in 2020 28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2020, pp. 1–4.

التنزيلات

منشور

2026-10-06

كيفية الاقتباس

KWSSWS-IA Approach: An Intelligent Assistant for Scientific PDF Retrieval Using Semantic Analysis and AI-Driven Summarization. (2026). مجلة الفاروق للعلوم, 2(4), 860-868. https://doi.org/10.65405/fw7nxs09