Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Применение масштабных лингвистических ресурсов для расширения онтологии предметной области (на примере области "Радиационная безопасность")(Технологический центр, 2014) Оробинская, Елена Александровна; Шаронова, Наталья Валерьевна; Дорошенко, Анастасия Юрьевна; Шоша, Жан-ЮгВ статье описан полуавтоматический метод расширения базовой онтологии для предметной области "радиационная безопасность", основанный на принципах NLP. Метод позволяет расширить онтологию новыми экземплярами и отношениями. Для решения проблемы неоднозначности слов был использован словарь синонимов. В работе представлены результаты эксперимента, выполненного для расширения онтологии новыми экземплярами, обнаруженными в специализированном текстовом корпусе.Документ Логико-лингвистическая модель извлечения фактов из слабоструктурированной текстовой информации(Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, 2013) Хайрова, Нина Феликсовна; Шаронова, Наталья ВалерьевнаОдним из перспективных направлений информационного поиска является фактографический поиск и разработка фактографических баз данных. Существующие сегодня модели и алгоритмы фактографического поиска в своем большинстве направлены на излечение фактов из хорошо формализованной информации, в том числе из хорошо формализованной текстовой информации. В работе предлагается модель извлечения фактографической информации из динамически меняющихся слабоформализованных текстовых потоков, не ограниченных определенными предметными областями. Для извлечения некоторого факта используется шаблон "агент-предикат-значение", отображающий отношения, формально выражаемые семантическими падежами партиципантов предложения. В предлагаемой логико-лингвистической модели семантические роли именных групп определяются отношением четко выделенных множеств морфологических, синтаксических и семантически категорий, описываемым с помощью базового аппарата алгебры конечных предикатов. В работе рассмотрена реализация данной модели для извлечения фактографической информации о дате, месте рождения и роде деятельности персоналии из русскоязычных слабоформалзованных текстов. Экспериментальная проверка программной имплементации модели показала правильность выделения факта примерно в 94,3% случаев.Документ Основные проблемы обработки текстов в интегрированных корпоративных информационных системах(НТУ "ХПИ", 2015) Гаутам, Аджит Пратап Сингх; Шаронова, Наталья Валерьевна