RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, выпуск 2, страницы 27–35 (Mi iipr62)

Анализ текстовой и графической информации

Методы кросс-языкового поиска тематически похожих нормативно-правовых документов на основе машинного обучения

В. В. Жебельa, Д. А. Девяткинb, Д. В. Зубаревb, И. В. Соченковbcd

a Общество с ограниченной ответственностью "Технологии системного анализа", Москва, Россия
b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва, Россия
c Университет Иннополис, Казань, Россия
d Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, Москва, Россия

Аннотация: Необходимость изучения мирового опыта для изменения законодательства и нормотворчества вызывает потребность в инструментах информационного поиска нормативно-правовых документов, написанных на разных языках. Одним из аспектов информационного поиска является выявление тематически похожих документов по заданному эталону. В этом контексте возникает важная задача кросс-языкового поиска, когда пользователь информационной системы задает эталонный документ на одном языке, а поисковая выдача содержит релевантные документы на других языках. В настоящем исследовании рассмотрены различные подходы к решению этой задачи: от использования коллекций-медиаторов до более современных методов, опирающихся на дистрибутивную семантику. В качестве тестовой коллекции была использована электронная библиотека ООН, содержащая как оригиналы документов на английском языке, так и их переводы на русский.

Ключевые слова: кросс-языковой поиск документов, дистрибутивная семантика, информационный поиск нормативно-правовых документов.

DOI: 10.14357/20718594220203


 Англоязычная версия: , 2023, 50:5, 494–499

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024