Методи автоматизованого семантичного аналізу природномовної інформації

  • Оксана Комарницька Національна академія Державної прикордонної служби України імені Богдана Хмельницького
Ключові слова: автоматизований семантичний аналіз, природномовна інформація, лінгвістичний аналіз, латентно-семантичний аналіз, метод, онтологія

Анотація

У статті розглянуто особливості автоматизованого семантичного аналізу тексту, досліджено проблеми створення автоматизованих лінгвістично-програмних засобів, придатних для застосування в системах екстракції семантики з тексту. Автором систематизовано та здійснено порівняльний аналіз результатів наукових досліджень у галузі розробки моделей і методів семантичного аналізу природномовної інформації. Визначено два основні підходи в напрямку комп’ютерної обробки природномовних текстів: лінгвоаналітичний і статистичний. Автором аргументовано, що найбільш перспективними та ефективними з них є, відповідно, експліцитні методи семантичного аналізу текстової інформації (алгоритми онтологічного семантичного аналізу) та методи латентно-семантичного аналізу. Окреслено можливі шляхи удосконалення існуючих комп’ютерних засобів діагностування релевантності природномовної інформації; обгрунтовано, що найпопулярнішими методами обробки природномовної інформації з метою екстракції та репрезентації семантики мають бути системи, що ґрунтуються на ефективному поєднанні лінгвістичних технологій аналізу (графематичного, морфологічного, синтаксичного, семантичного), зокрема із застосуванням онтологій, та методу латентно-семантичного аналізу. Доведено, що інтеграція технологій експліцитного семантичного аналізу, латентно-семантичного аналізу, методів теорії нечіткої логіки, штучного інтелекту та ін. є перспективним шляхом розв’язання проблеми автоматизованого семантичного аналізу природномовної інформації.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографія автора

Оксана Комарницька, Національна академія Державної прикордонної служби України імені Богдана Хмельницького

кандидат філологічних наук, доцент кафедри перекладу

Посилання

Jones K., Bright W. (ed.) Natural language processing: a historical review. International encyclopedia of linguistics. New York: Oxford University Press, 1992. Vol. 3. P. 53–59.

Комарницька О. І. Моделі та методи лінгвістичного аналізу тексту інтелектуальної системи оцінювання знань: дис. … канд. філол. наук: 10.02.21 / Комарницька Оксана Іванівна. Хмельницький, 2015. 209 с.

Марченко О. О. Порівняння методів онтологічного семантичного аналізу та алгоритмів латентного семантичного аналізу. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Сер. : фізико-математичні науки. Київ, 2012. № 2. С. 169−174.

Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текста: системы, модели, ресурсы: учеб. пособ. Москва: Академия, 2006. 304 с.

Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл↔Текст». Москва: Издательство: Школа «Языки русской культуры», 1999. 346 с.

Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособ / Е. И. Большакова, Э. С. Клышинский, Д. В. Ландэ и др. Москва: МИЭМ, 2011. 272 с.

Даревич Р. Р. Підвищення ефективності інтелектуального аналізу тексту шляхом зважування понять у моделі онтології. Искусственный интеллект. 2005. № 3. С. 571−577.

Комп’ютерні онтології та їх використання у навчальному процесі. Теорія і практика: [моногр.] / С. О. Довгий, В. Ю. Велічко, Л. С. Глоба та ін. Київ: Інститут обдарованої дитини, 2013. 310 с.

Знання-орієнтований підхід до автоматизації інформаційно-аналітичної діяльності / І. В. Замаруєва, А. О. Рось, О. Ю. Губайдулін та ін. Проблемы программирования. Киев: ИПС НАНУ, 2000. № 1–2. С. 601−614.

Ландэ Д. В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа. Москва: Издательский дом «Вильямс», 2005. 272 с.

Landauer T., Foltz P., Laham D. An introduction to latent semantic analysis. Discourse Processes. 1998. №25. P. 259–284.

Опубліковано
2018-04-30
Розділ
Літературознавство