ابزارهای موجود در بازار سرمایه ایران

اختصاصی از کوشا فایل ابزارهای موجود در بازار سرمایه ایران دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

مقاله حسابداری و مدیریت با عنوان ابزارهای موجود در بازار سرمایه ایران در فرمت ورد در 23 صفحه و حاوی مطالب زیر می باشد:
* مهندسی مالی و طراحی ابزارهای مالی جدید
* ارتباط ابزارها و بازارها
* راهى آسان و کاهلانه
* راهى دشوار و عالمانه
* نیاز به طراحی اوراق بهاءدار، منطبق با بازار سرمایه ایران
* سیستم اقتصادی کشور
* بازار دارائی‌های واقعی و خدمات (The Market for Assets and Services)
* بازار دارائی‌های مالی (The Market for Financial Assets)
* شیوه‌های تأمین مالی
* منابع داخلی شرکت
* منابع خارجی شرکت
* اوراق قرضه
* سهام ممتاز
* سهام عادی
* منابع مالی بدون هزینه
* بستانکاران تجاری
* هزینه‌های پرداختی
* پیش‌دریافت از مشتریان

ابزارهای مالی مشتقه در بازار سرمایه

اختصاصی از کوشا فایل ابزارهای مالی مشتقه در بازار سرمایه دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

مقاله حسابداری و مدیریت با عنوان ابزارهای مالی مشتقه در بازار سرمایه در 10 صفحه در فرمت ورد و حاوی مطالب زیر می باشد:
* مقدمه
* مشتقه
* مهمترین گونه مشتقه ها عبارتند از
* قراردادهای سلف(FORWARD CONTRACT)
* قراردادهای آینده
* قراردادهای معاوضه ای
* قراردادهای اختیار
* تحلیل اختیار خرید از دیدگاه خریدار
* تحلیل اختیار خرید از دیدگاه فروشنده
* خرید و فروش اختیار فروش
* (PUT POTION) - تحلیل اختیار فروش از دیدگاه
* تحلیل اختیار فروش از دیدگاه فروشنده
* قراردادهای فور وارد
* قیمت سلف
* قراردادهای آتی
* رابطه قیمت قرارداد آتی با قیمت نقدی
* الگوی قیمت قراردادهای آتی
* سلف آتی
* قرارداد غیراستاندارد قرارداد استاندارد
* منابع

پایان نامه ابزارهای انگیزشی برای خبرنگاران و خبرگزاران

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه ابزارهای انگیزشی برای خبرنگاران و خبرگزاران دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

پایان نامه چه ابزارها و عواملی باعث انگیزش خبرنگاران خبرگزاری ها برای فعالیت بهتر می شود

تعداد صفحات:167

فرمت فایل:doc

موارد، اخبار ارسالی برروی خروجی خبرگزاری ها از اهمیت بسیاری برخوردار است و از آنجا که عوامل اصلی تامین کننده این اخبار، خبرنگاران هستند، به نظر می رسد تامین ابزارها و عوامل انگیزشی برای آنها جهت ارائه ی اخباری با کیفیت بالا از مهمترین مواردی است که باید مورد توجه مدیران خبرزگزاری ها قرار بگیرد، چرا که تأمین این ابزارها عمدتاً بر عهده و در حیطة اختیارات آنهاست. این تحقیق قصد دارد علاوه بر شناسایی ابزارهای انگیزشی خبرنگاران از دیدگاه خود آنها، وجود یا عدم وجود این ابزارها در خبرگزاری های مورد بررسی و میزان رضایت خبرنگاران این ابزارها را نیز مورد توجه قرار دهد.

3) بیان ضرورت و اهمیت موضوع

در دنیای امروز نقش وسایل ارتباط جمعی در همة شؤون زندگی اجتماعی، سیاسی، اقتصادی و حتی فردی غیرقابل انکار است.

در تمامی متون علم ارتباطات معمولاً از چهار وسیله ی مطبوعات، رادیو، تلویزیون و سینما به عنوان وسایل ارتباط جمعی نام برده می شود که در دهه های اخیر با توجه به کاهش شدید نقش خبری سینما، سه وسیله ی مطبوعات، رادیو و تلویزیون را می توان وسایل ارتباط جمعی اصلی دانست. در این میان نامی از خبرگزاری به عنوان یک وسیلة ارتباطی برده نمی شود. در این تحقیق سعی شده است بر اساس دلایل مستند ثابت شود که خبرگزاری به عنوان منبع تغذیه ی دیگر رسانه ها، خود یک وسیلة ارتباط جمعی است که در فصل های بعد در این مورد توضیحات کاملی داده شده است. اما آن چه در این بحث قابل طرح است این که اگر خبرگزاری را یک سازمان خبری بدانیم که وظیفه اش جمع آوری و ارسال اخبار است و به عنوان یک وسیلة ارتباط جمعی نقش مؤثری در جامعه ایفا می کند، شاید بتوان مهم ترین رکن این رسانه را خبرنگاران دانست، کسانی که از ابتدایی ترین مرحله تا نهایی ترین آن – به جز ارسال اخبار روی سایت – در جریان این روند، تأثیر گذارند. خبرنگاری از جمله مشاغل سخت دنیا تعریف شده است و از این رو شاید بتوان گفت خبرنگار، نسبت به شاغلین حرفه های دیگر به عوامل برانگیزاننده ی بیشتری برای فعالیت خود همان تهیة اخبار است، احتیاج دارد؛ عواملی که هم از جنبه ی درونی و معنوی و هم از نظر بیرونی و مادی قابل بررسی است. از این رو این که خبرنگاران، چه عوامل و ابزارهایی را باعث پیشرفت در کارشان، یعنی ارتقاء کیفی اخبار می دانند و این که این ابزارها تا چه میزان در خبرگزاری های مورد بررسی - به عنوان نمونه ای از خبرگزاریهای موجود در کشور – وجود دارد دو مقوله ای که اهمیتشان با توجه به مباحث مطرح شده، روشن است، با این تأکید که بیشترین کاربرد شناخت این مسأله، برای مدیران خبرگزاری هاست.

) تشریح فرایند تاریخی موضوع

آن چه تا به حال در مورد مبحث انگیزش در زمینه ارتباطات مطرح شده بیشتر مربوط به مخاطبان وسایل ارتباط جمعی بوده است؛ و بررسی ابزارهایی که می تواند باعث انگیزش خبرنگاران برای ارائه اخبار با کیفیت هرچه بیشتر شود، تا به حال مورد توجه قرار نگرفته است.

با توجه به آن چه در قسمت ضرورت و اهمیت موضوع بیان شد، به نظر می رسد بررسی و تأمین نیازهای انگیزشی خبرنگاران، برای ارتقاء کیفی اخبار و درنتیجه، بالا رفتن کیفیت اخبار به طور کلی از اهمیت بسیاری برخوردار است.

در مورد موضوع این تحقیق، در بررسی هایی که نگارنده انجام داده است، با وجود تعدادی تحقیق در مورد خبرگزاری ها، به عنوانی که ارتباطی با موضوع این تحقیق داشته باشد برخورد نکرده است.

5) اهداف تحقیق

خبرنگاران، اصلی ترین ارکان تهیه خبر هستند که شناختن و تأمین ابزارهایی که انگیزش آنها را در جهت ارتقاء کیفیت اخبار بیشتر کند، می تواند بر روند اطلاع رسانی که یکی از پایه های توسعة هر کشوری است، تأثیر بسزایی داشته باشد.

هدف از این تحقیق، از سویی شناختن ابزارهایی است که از نظر خود خبرنگاران برایشان انگیزه ایجاد می کند که کیفیت کار و در واقع میفیت اخبارشان بالا رود، و از سوی دیگر آشنا کردن دست اندرکاران، بخصوص مدیران خبرگزاری ها با عوامل و موانع پیشرفت خبرگزاری متبوعشان در امر اطلاع رسانی است.

از دیگر اهداف این تحقیق می توان به موارد زیر اشاره کرد:

-شناخت میزان رضایت خبرنگاران از حرفة خود.

-شناخت میزان رضایت خبرنگاران از محیط کاری، روش های مدیریتی، درآمد و امکانات رفاهی خود.

-میزان وجود ابزارهای انگیزشی در هرکدام از خبرگزاری‌های مورد بررسی.

-مقایسه خبرگزاری ها از لحاظ دارا بودن بیشترین و کمترین ابزارهای انگیزشی برای خبرنگاران.

ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی

اختصاصی از کوشا فایل ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

ابزارهای لازم برای پردازش متن در زبان فارسی

تشخیص دهنده ی جمله: این ابزار باید با توجه به کاراکترهای جداکننده ی جمله در زبان فارسی، توانایی تشخیص جملات را در متن ورودی داشته باشد. برای ایجاد این ابزار باید ابتدا تمامی کاراکترها، نماد ها و احیاناً قواعد دستوری که باعث شکسته شدن جملات می شوند، شناسایی گردند. با توجه به پایه بودن جمله در بسیاری از پردازش های زبانی، خروجی دقیق این ابزار از درجه ی اهمیت بالایی برخوردار است. از نمونه های انگلیسی آن می توان به OpenNLP، Stanford NLP، NLTK و Freeling اشاره کرد.

Tokenizer: ابزاری برای شکستن یک متن بر اساس واحدهای با معنی مانند کلمه، پاراگراف، نمادهای معنادار مانند space و  tab و … . لازمه ی ایجاد این ابزار جمع آوری واحد هایی است که در زبان فارسی به عنوان واحد های مستقل معنایی شناخته می شوند. سپس بر اساس انتخاب هر کدام از این واحدها متن بر اساس آن شکسته خواهد شد. از نمونه های انگلیسی آن می توان به Flex، JLex، JFLex، ANTLR، Ragel و Quex اشاره کرد.

Named entity recognition: ابزاری برای تشخیص اسامی و نوع آنها اعم از اسامی افراد، اماکن، مقادیر عددی و … . برای تشخیص اینکه یک کلمه اسم است، راه های مختلفی وجود دارد که از جمله ی آنها مراجعه به لغتنامه، مراجعه به word-net، در نظر گرفتن ریشه ی کلمه، استفاده از قواعد نحوی ساخت واژه و … می باشد. در این ابزار پس از تشخیص اسم ها با استفاده یک لغتنامه از اسامی افراد، مکان ها، مقادیر عددی و … نوع اسم تشخیص داده می شود. به نظر می رسد که این لغتنامه در فارسی موجود نمی باشد.

از جمله نمونه های انگلیسی این ابزار می توان به Stanford NER و Illinois NER اشاره کرد.

Word-net: مجموعه ای از لغات و ارتباط میان آنها به لحاظ معنایی. ارتباطات معنایی در داخل این مجموعه شامل ۱۶  رابطه  می باشد. این مجموعه به عنوان یک مرجع در بسیاری از پردازش های زبانی مورد استفاده قرار می گیرد. ار نمونه های انگلیسی آن می توان به Princeton Wordnet و EuroWordnet اشاره کرد. آزمایشگاه فناوری وب دانشگاه فردوسی مشهد نیز یک نمونه از این مجموعه با نام فردوس نت را تولید کرده است.

Stemmer: ابزاری برای ریشه یابی لغات و تشخیص نوع کلمه ساخته شده از آن ریشه (اسم مکان، اسم زمان، حالت فاعلی، مفعولی و …). معمولاً ریشه یابی لغات بر اساس قواعد ساخت واژه ای و سپس حذف پسوندها می باشد. تاکنون روش مؤثری برای حذف پیشوندها ارائه نشده است. در تلاشی که در آزمایشگاه فناوری وب انجام شده است، سعی شده تا بر اساس آنالیزهای آماری و داده کاوی پسوندها حذف گردند، که این روش هم می تواند راهی برای تشخیص ریشه باشد.

معروفترین الگوریتم ریشه یابی در انگلیسی porter می باشد.

Similarity recognition: ابزاری برای تشخیص میزان شباهت میان دو عبارت بر اساس پارامترهای مختلف مانند نوع اسامی مشابه به کار رفته، استفاده از word-net و… . در این ابزار پس از تشخیص نوع کلمات به کار رفته در یک جمله و سپس بر اساس جایگاه آن کلمات در جمله، کلماتی که در جایگاه های یکسان قرار دارند، مورد مقایسه قرار می گیرند. از نمونه های انگلیسی آن می توان به Illinois NESim و Illinois WNSim اشاره نمود.

Chunker: ابزاری برای تشخیص گروه های اسمی، فعلی و …. در یک جمله. جهت تقویت الگوریتم های وابسته به SRL لازم است نه تنها نقش های کلمات مشخص گردند، بلکه باید وابستگی های کلمات به لحاظ نقشی در جمله مشخص گردند. از جمله نمونه های انگلیسی آن می توان به Illinois Chunker  اشاره کرد.

Semantic role labeler: ابزاری برای تشخیص نقش گرامری کلمه در جمله. این ابزار یکی از مهمترین نقش ها را در پردازش های زبانی بر عهده دارد. دقت در این ابزار بسیار حائز اهمیت است. این ابزار باید نقش های گرامری کلمات در جمله ها مانند فعل، فاعل، مفعول مستقیم، مفعول غیر مستقیم و …. را تشخیص دهد. از جمله نمونه های انگلیسی آن می توان به OpenNlP، Illinois SRL، Swirl و LTHSRL  اشاره کرد. این ابزارها از الگوریتم پارسینگ charniak استفاده می کنند.

Annotator: ابزاری برای ایجاد یک نمونه از یک آنتولوژی در یک سند داده شده. از ابزارهای موجود در انگلیسی می توان به Illinois Curator و Stanford Annotator اشاره کرد.

Coreference resolution: ابزاری برای تعیین مرجع اسمی یک اسم یا یک ضمیر در جملات. این ابزار در زبان انگلیسی معادل ابزاری است که مرجع ضمیر را که به صورت اسم در جمله های قبلی آمده است، مشخص می کند. استفاده از ضمایر به جای اسامی در زبان انگلیسی بسیر رایج می باشد. اما در زبان فارسی این امر چندان رایج نیست. اما در زبان فارسی عنوان یک مفهوم اسمی با اصطلاحات مختلف بسیار رایج می باشد. عملاً ما به دنبال ابزاری هستیم که مرجع خاص یک سری از عنوان ها ی مختلف اسمی را مشخص کند. از نمونه های انگلیسی این ابزار می توان به Illinois Coreference package  اشاره کرد.

Pos tagger: ابزاری برای مشخص کردن نوع کلمات از قبیل اسم، صفت، قید، فعل و … . یکی از روش های کاری برای ایجاد این ابزار، ایجاد یک rule base که معمولاً به صورت دستی تشکلیل می شود، برای تشخیص نوع کلمه است. از نونه های فارسی آن می توان به ابزار آزمایشگاه آقای دکتر بیجن خان، و ابزار آزمایشگاه فناوری وب دانشگاه فردوسی مشهد اشاره کرد. از نمونه های انگلیسی آن می توان به Illinois Part Of Speech Tagger و Stanford POS Tagger اشاره کرد.

————————————————————————-

نرمالسازی متن

در ابتدا بایستی همه‌ی نویسه‌های (کاراکترهای) متن با جایگزینی با معادل استاندارد آن، یکسان‌سازی گردند. در اولین گام باید متون برای استفاده در گام‌های بعدی به شکلی استاندارد درآیند. از آنجایی که متون مختلف ممکن است بسیار به هم شبیه باشند اما به دلیل تفاوت‌های ساده ظاهری از نظر ماشین متفاوت باشند؛ به همین دلیل سعی شده است این تفاوت­های ساده‌ی ظاهری برطرف گردد. همچنین اصلاحات دیگری نیز به منظور پردازش دقیق­تر متون در این مرحله صورت می­گیرد.

در اولین گام باید متون برای استفاده در گام­های بعدی به شکلی استاندارد درآیند. از آنجایی که متون مختلف ممکن است بسیار به هم شبیه باشند اما به دلیل تفاوت‌های ساده ظاهری از نظرماشین متفاوت باشند؛ به همین دلیل سعی شده است این تفاوت‌های ساده­ی ظاهری برطرف گردد. برای رسیدن به این هدف، قبل از مقایسه متون، پیش‌پردازش‌هایی روی آنها آنجام می‌شود. طبیعتا هر چه این پیش‌پردازش‌ها قوی‌تر باشد، نتایج حاصل ازمقایسه متون قابل اطمینان­تر خواهد بود. لازم به ذکر است که از آن جایی که زبان فارسی جزو زبان‌های غیر ساختیافته است با مشکلات بسیار بیشتری نسبت به سایر زبان‌ها مواجه خواهیم شد. متون غیرساخت‌یافته، متونی هستند که پیش فرض خاصی در مورد قالب آنها نداریم و آنها را به صورت مجموعه‌ای مرتب از جملات در نظر می‌گیریم.

در ابتدا بایستی همه­ی نویسه‌های (کاراکترهای) متن با جایگزینی با معادل استاندارد آن یکسان­سازی گردند. در پردازش رسم الخط زبان فارسی، با توجه به قرابتی که با رسم الخط عربی دارد، همواره در تعدادی از حرف­ها مشکل وجود دارد که از جمله آن­ها می­توان به حروف “ک”، “ی”، همزه و … اشاره نمود. در اولین گام باید مشکلات مربوط به این حروف را برطرف ساخت. علاوه بر این، اصلاح و یکسان سازی نویسه‌ی نیم‌فاصله و فاصله در کاربردهای مختلف آن و همچنین حذف نویسه­ی «ـ» که برای کشش نویسه­های چسبان مورد استفاده قرار می­گیرد و مواردی مشابه برای یکسان­سازی متون، از اقدامات لازم قبل از شروع فاز‌های مختلف می­باشد. در این فاز مطابق با یک سری قاعده دقیق و مشخص، فاصله­ها و نیم­فاصله­های موجود در متن برای علاماتی نظیر “ها” و “ی” غیرچسبان در انتهای لغات و همچنین پیشوندها و پسوندهای فعل­ساز نظیر “می”، “ام”، “ایم”، “اید” و موارد مشابه جهت استفاده در فازهای بعدی، اصلاح می­گردند. در ادامه به چند نمونه از این اصلاحات، اشاره شده است.

با استفاده از این ویژگی نرم‌افزار می‌توان همه­ی نویسه‌های (کاراکترهای) متن را استاندارد نمود. اگر نویسه‌ی غیر استانداردی یافت شد، با معادل استاندارد آن جایگزین می‌شود. برخی از این اصلاحات در ذیل آورده شده است:

• اصلاح انواع حرف «ک» به معادل فارسی آنان.
• اصلاح انواع حرف «ی» به معادل فارسی آنان.
• بررسی همزه و انواع مختلف املاهای موجود و اصلاح هر کدام (به عنوان مثال تبدیل ؤ به و ، ئ به ی ، أ به ا ، إ به ا و…)
• حذف شناسه‌ی همزه از انتهای واژه‌هایی مثل شهداء
• حذف شناسه «آ» به «ا» مانند: آب به اب
• اصلاح نویسه‌ی «طور» در واژه‌هایی مانند به طور، آن طور، این طور و …
• بررسی وجود حرف «ی» در انتهای لغاتی مانند خانه‌ی ما و اصلاح آنان
• حذف تشدید از واژه‌ها
• تبدیل ارقام عربی و انگلیسی به معادل فارسی.
• اصلاح نویسه‌ی نیم‌فاصله
• اصلاح اعراب و حذف فتحه، کسره و ضمه و همچنین تنوین‌ها
• حذف نیم‌فاصله‌های تکراری
• حذف نویسه‌ی «ـ» که برای کشش نویسه­های چسبان مورد استفاده قرار می­گیرد. مانند تبدیل«بــــــــر» و «بـــر» به «بر»
• چسباندن پسوندهای «تر»، «ترین» و … به آخر واژه‌ها
• اصلاح فاصله‌گذاری «ها» در انتهای واژه‌ها و همچنین پسوندهای «های»، «هایی»، «هایم»، «هایت»، «هایش» و …
• اصلاح فاصله‌گذاری «می»، «نمی»، «درمی»، «برمی»، «بی» در ابتدای واژه‌ها
• تبدیل «‍ة» به «‍ه‌ی»
• تبدیل «ب» متصل به ابتدای واژه‌ها به «به»
• اصلاح فاصله‌گذاری پسوندها
• حذف فاصله‌ها و نیم‌فاصله‌های اضافه بکار رفته در متن
• تصحیح فاصله‌گذاری در مورد علائم سجاوندی بدین صورت که علائم سجاوندی به لغات قبل از خود می‌چسبند و با لغت بعد از خود فاصله خواهند داشت.

برای اعمال اصلاحات اولیه قبل از هر عملیاتی، بایستی متون مورد پردازش توسط ابزار Normalizer طراحی شده، مورد اصلاح قرار گیرند.

——————————————————————–

ریشه‌یابی معنایی در زبان فارسی

هدف از انجام  پروژه ریشه یابی معنایی در زبان فارسی، جداسازی کلمات از متن و بازگرداندن کلمات به ریشه اصلی تشکیل دهنده آنهاست. تفاوت اصلی این پروژه با سایر پژوهش‌های انجام شده در زمینه ریشه‌یابی، قابلیت بازگرداندن کلمات به ریشه بدون از بین رفتن معنای آنها در جمله می‌باشد. بدین منظور به نقش کلمات در جمله توجه ویژه‌ای شده است. در این طرح از مجموعه افعال گرداوری شده توسط گروه دادگان و لغات پرکاربرد پیکره همشهری استفاده شده است.

 ——————————————————————– 

برچسب گذار نقش کلمات فارسی

برچسب گذاری اجزای واژگانی کلام (Part of Speech tagging) عمل انتساب برچسب های واژگانی به کلمات و نشانه های تشکیل دهنده یک متن است؛ به صورتی که این برچسب ها نشان دهنده نقش کلمات و نشانه ها در جمله باشد. درصد بالایی از کلمات از نقطه نظر برچسب واژگانی دارای ابهام هستند، زیرا کلمات در جایگاههای مختلف برچسب های واژگنی متفاوتی دارند. بنابراین برچسب گذاری واژگانی عمل ابهام زدایی از برچسب ها با توجه به زمینه (متن) مورد نظر است. برچسب گذاری واژگانی عملی اساسی برای بسیاری از حوزه های دیگر پردازش زبان طبیعی(NLP) از قبیل ترجمه ماشینی، خطایاب و تبدیل متن به گفتار می باشد. تا کنون مدل ها و روش های زیادی برای برچسب گذاری در زبان های مختلف استفاده شده است. بعضی از این روش ها عبارتند از:

•   مدل مخفی مارکوف (Markov Hidden Model)
•   برچسب گذاری مبتنی بر تبدیل یا قانون (Transformation/Rule -based tagger)
•   سیستم های مبتنی بر حافظه (Memory-basedSystem
•   سیستم های ماکزیمم آنتروپی (Maximum Entropy System)

——————————————————————–

پارسر زبان فارسی

به موازات پیشرفت و تحولات نظری در زبان‌شناسی جدید، روش‌های تحلیل متون و دستورات زبان بوسیلهی رایانه نیز تحول یافته است. منظور از گرامر هر زبان، در دست داشتن یک سری دستورات زبانی قابل فهم برای رایانه است که به کمک آنها بتوان اجزای نحوی یک جمله را به طور صحیح تفکیک نمود. تجزیه و تحلیل جمله و شکستن آن به اجزای تشکیل دهنده مانند گروه های اسمی، فعلی، قیدی و غیره توسط ابزاری به نام پارسر صورت می گیرد که نقش اساسی در طراحی و یا افزایش دقت سایر ابزارهای پردازش متن دارد.

پارسر طراحی شده برای زبان فارسی در این پروژه، از ساختار لغات، موقعیت و ترتیب لغات در جمله، حروف یا عبارات قبل و بعد از آنها و نوع لغات، درخت نحوی یا پارسینگ را برای جملات متن تشکیل می دهد. در واقع عملیات پارسینگ با توجه به ریختشناسی (مطالعه ساختار و حالتهای مختلف یک کلمه) و همچنین دستورات نحوی گرامر زبان فارسی صورت میگیرد. بدیهی است هر چقدر نگارش بکار رفته در جملات و همچنین رعایت علائم سجاوندی طبق اصول و با دقت بیشتری صورت گرفته باشد، عملیات پارسینگ با کیفیت بهتری صورت خواهد گرفت و اجزای تشکیل دهنده ی جمله با عملیات کمتر و ساده تری برچسب زده خواهند شد.

یک فایل فشرده حاوی  فایل EXE (شامل ابزارهای پیش پردازش متون زبان فارسی : نرمالسازی – ریشه یابی – برچسب زنی نحوی – پارسر )

کد سی شارپ همراه با کتابخانه های مورد نیاز جهت ریشه یابی کلمات فارسی:

در این نمونه کد، که به زبان سی شارپ نوشته شده است، کتابخانه های لازم برای استفاده از کد ریشه یاب زبان فارسی که در آزمایشگاه فناوری وب دانشگاه فردوسی مشهد تولید شده است، به کد اضافه شده و چگونگی استفاده از این کتابخانه ها در کد مشخص است و در قالب ابزاری جهت دادن ورودی و مشاهده خروجی آماده شده است.

در کد موجود در فایل ضمیمه سه کتابخانه (فایل dll) اضافه شده اند که امکان شناسایی افعال و ریشه یابی کلمات را فراهم می آورند…

برای استفاده از نرم افزار در صورت اجرا نشدم برنامه در فایل EXE، ابتدا بسته نرم افزاری دات نت فریمورک ۴.۵ را نصب نمایید.

پایان نامه بررسی تأثیر ابزارهای بازاریابی سیاسی بر رفتار رأی دهندگان و اولویت‌بندی آنها در یازدهمین دوره ....

اختصاصی از کوشا فایل پایان نامه بررسی تأثیر ابزارهای بازاریابی سیاسی بر رفتار رأی دهندگان و اولویت‌بندی آنها در یازدهمین دوره .... دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

امروزه مبارزان سیاسی همواره با مشکلات و فرصتهای بازاریابی روبرو هستند. بازاریابی سیاسی بر روند رو به رشد فعالیت‌های بازاریابی تخصصی در مبارزات سیاسی تاکید دارد. در این تحقیق تلاش شد که به بررسی تأثیر ابزارهای بازاریابی سیاسی بر رفتار رأی‌دهندگان و اولویت‌بندی آنها، در یازدهمین دوره انتخابات ریاست جمهوری ایران پرداخته شود. جامعه آماری مردم شهر مشهد و روش نمونه‌گیری خوشه‌ای تصادفی و تعداد نمونه 384 نفر بوده است. نتایج بدست آمده حاکی از تاثیرگذاری برخی از ابزارهای سیاسی بر رفتار رأی‌دهندگان است که اولویت‌بندی آنها عبارت است از: استفاده از تبلیغات تلویزیونی، استفاده از تبلیغات شبکه‌ای، استفاده از مچ‌گیری، استفاده ازپیام‌های خودکار، استفاده از تبلیغات پیش‌انتخاباتی، استفاده از چهره‌های مشهور، استفاده از تبلیغات مقایسه‌ای. و استفاده از نظرسنجی‌های ساختگی و طرح‌های تبلیغاتی تخریبی و تصویر سازی ویدئویی بر رفتار رأی‌دهندگان بی‌اثر می‌باشند. نتایج این تحقیق می‌تواند کارگشای تصمیم‌گیری نامزدهای انتخابات، گروه‌های سیاسی، مشاوران تبلیغات و مشخصاً کارشناسان بازاریابی و علوم سیاسی درگیر در فرآیند انتخابات باشد.