RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерная оптика // Архив

Компьютерная оптика, 2017, том 41, выпуск 3, страницы 461–471 (Mi co406)

Эта публикация цитируется в 8 статьях

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Выделение знаний и языковых форм их выражения на множестве тематических текстов анализом связей слов в составе n-грамм

Д. В. Михайлов, А. П. Козлов, Г. М. Емельянов

Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, Новгород, Россия

Аннотация: Статья посвящена взаимосвязанным проблемам выделения единиц знаний из множества (корпуса) тематических текстов анализом релевантности исходной фразе и полноты отражения в исходных фразах выделяемого фактического знания. Данные проблемы актуальны для построения систем обработки, анализа, оценивания и понимания информации. Конечной практической целью здесь является поиск наиболее рационального варианта передачи смысла средствами заданного естественного языка для последующей фиксации фрагментов знаний в тезаурусе и онтологии предметной области. При этом релевантность текста по описываемому фрагменту знания (включая формы выражения в языке) определяется совместным использованием оценки силы связи встречающихся в его фразах сочетаний слов исходной фразы и разбиением этих слов на классы по значению меры TF-IDF относительно текстов корпуса. В настоящей работе рассматривается расширение связей слов от традиционных биграмм до трёх и более элементов для выделения составляющих образа исходной фразы в виде сочетаний связанных по смыслу слов (с привлечением базы известных синтаксических отношений и без использования таковой). С целью более полного описания выделяемого в текстах корпуса фрагмента экспертного знания вводятся в рассмотрение совокупности исходных фраз, взаимно эквивалентных либо дополняющих друг друга по смыслу и представляющих единый образ. По сравнению с поиском составляющих рассматриваемого образа на готовом синтаксически размеченном текстовом корпусе предложенный метод позволяет в среднем в 17 раз сократить выход фраз, не релевантных исходным ни по описываемому фрагменту знания, ни по языковым формам его выражения.

Ключевые слова: распознавание образов, интеллектуальный анализ данных, теория информации, тест открытой формы, языковое представление экспертных знаний, контекстно-зависимое аннотирование, поисковое ранжирование документов.

Поступила в редакцию: 10.04.2017
Принята в печать: 01.06.2017

DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-3-461-471



© МИАН, 2024