Розглядається широке коло питань машинного перекладу (МП). Вивсітлюється історія створення та розвитку систем МП. Системи МП показані як невід'ємна частина систем автоматичної обробки текстів на природній мові. Основна увага приділяється викладенню методів графемного, морфологічного, синтаксичного й семантичного аналізу і синтезу природномовних текстів. Особливо важливим є розгляд історії перспектив розробок систем автоматичного перекладу. Міститься велика кількість наочних схем та прикладів.

В статті розглянуто напрямки удосконалення сучасних систем автоматичного реферування. На основі їх аналізу зроблено висновки, подано характеристики.

Розглянуто модель управління інтелектуальними активами знань, що є досить актуальною задачею для великих організацій і підприємств. Розглянуто модель корпоративної бази інтелектуальних активів компанії, що дозволяє розв'язувати такі задачі управління знаннями, як переклад знань з неявної форми в явну та динамічна систематизація знань компанії з урахуванням генерації нових знань.

Дисертацію присвячено питанням розробки інформаційних технологій, які базуються на моделях та алгоритмах семантичної обробки документів автоматизованих інформаційно-бібліотечних систем (АІБС). Вперше використано метод компараторної ідентифікації для моделювання процедур аналітико-синтетичної обробки документів. Введено дескрипторно-текстовий предикат, а також функції розуміння тексту і ключових термінів, які дозволили розробити алгоритми процесів систематизації та предметизації. Побудовано моделі обробки текстових повідомлень на графемному, морфологічному і семантико-синтаксичному рівнях роботи лінгвістичного процесора інформаційної системи. Створено програмний комплекс Texs, що є підсистемою систематизації та предметизації АІБС. Наведено інформацію щодо практичної реалізації й ефективності розроблених методів та алгоритмів.

Предложен метод автоматизированного построения семантической сети терминов предметной области. В качестве исходной информации для построения сети можно использовать терминологический словарь предметной области. В основу метода положено формализованное описание семантического поля и процедура вычисления силы семантических связей между терминами предметной области. Процедура вычисления силы семантических связей использует результаты компонентного анализа терминов и их дефиниций. Использование метода позволяет создавать матричное представление семантической сети. Метод может быть полезен при разработке онтологий для корпоративных баз знаний.

Освещена история развития компьютерной техники. Описаны основные этапы развития информационных и компьютерных технологий, дана периодизация развития электронно-вычислительной техники и определено место информатики в общем ряду научных знаний. Рассмотрены основы работы с операционной системой Windows XP. Описана технология создания документов, начиная от самых простых (тезисы конференций, аннотаций, ведомостей и др.) до документов большого объема, имеющих структурную и внешнюю разметку, оглавления, алфавитные указатели и другие элементы, включающие различные объекты. Изложены вопросы подготовки Web-страниц и интеграции

Індекс рубрикатора НБУВ: З970.50

Рубрики:

Бази знань

Шифр НБУВ: Ж14024 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Проанализированы возможности представления технологий обучения онтологическими моделями. Рассмотрены общие принципы построения лингвистической онтологии технологии обучения, предложены методы лингвистических технологий в обучении и образовании. Среди них: метод структурной разметки документов учебно-методического назначения, метод выделения ключевых понятий учебной дисциплины, метод содержательного анализа (выделение и анализ текстов дефиниций), метод формирования и анализа семантических сетей ключевых понятий учебных дисциплин. Охарактеризована терминологическая модель организации и функционирования ВУЗ.

Висвітлено актуальні науково-практичні проблеми розроблення методологічного апарату автоматизації семантичної обробки слабкоструктурованої текстової інформації на основі динамічної реалізації моделей ідентифікації знань. Розроблено концепцію ідентифікації змісту елементів зв'язного тексту, яку реалізовано в формальних моделях ідентифікації семантичних відношень елементів природномовної системи з використанням алгебри скінченних предикатів та логічних мереж. Використовуючи метод формалізації семантичних парадигматичних відношень змістових одиниць слабкоструктурованої текстової інформації, запропоновано застосування логіко-лінгвістичних моделей опису семантичних відношень концептів фрази та надфразової єдності. Розроблено поетапні лінгвістичні технології динамічного видобування змістових понять текстового репозиторію та семантично орієнтованої ідентифікації тональності різномовних текстів розширюваних і змінюваних предметних областей, які на етапі семантичної обробки реалізовують модель кореляції концепту знака лінгвістичної одиниці та інсайтного розуміння елемента зв'язного тексту. Експериментально підтверджено достовірність підвищення ефективності семантичного аналізу систем автоматизованої обробки природної мови, які комплексно реалізують запропонований методологічний апарат ідентифікації знань з природномовних текстів.

Розглянуто необхідність включення неструктурованої інформації у процес інформаційно-аналітичного забезпечення управління військовими частинами, який об'єднує технології Data Mining та Text Mining. Показано необхідність використання технології OLAP-кубів для представлення багатовимірного простору об'єктивних та достовірних знань колекції документів. Запропоновано використання методу компараторної ідентифікації для виділення семантичних ідентифікаторів ієрархії понять колекції. Розроблено технологію створення атрибуту інформаційних понять OLAP-куба колекції.

Показана необходимость использования специализированного тезауруса для повышения полноты и точности работы интегрированной информационно-криминалистической системы. Рассмотрены основные этапы автоматического формирования объектно-ориентированного динамически наполняемого тезауруса оперативно-розыскной деятельности. Предложено использование метода компараторной идентификации для выделения общих содержательных признаков ключевых слов, что позволило автоматизировать этап дескрипторизации словарных статей тезауруса.

Предложенная технология позволяет определять единое информационное пространство акторов социальных сетей за счет идентификации семантической эквивалентности коллокаций в текстах. Технология включает модель формального описания семантико-грамматических характеристик коллокатов, идентификацию коллокаций и определение предиката семантической эквивалентности двухсловных коллокаций.

Рассмотрены особенности идентификации знаний веб-страниц. Предложена технология Web Content Mining, включающая выделение основного контента страницы, извлечение смысловых понятий и контентный анализ, использующий регулярные выражения. Разработанные регулярные выражения позволяют выделить отношения таксономии и репрезентативности между концептами веб-страницы.

Описаны принципы функционирования ЭВМ, раскрыто понятие алгоритма. Изложены основы программирования на С++. Дана информация об операторах и структуре кода в С++, многомерных и символьных массивах, а также указателях. Рассмотрены особенности модульного программирования. Освещены вопросы обработки символьных данных. Отдельное внимание уделено функциям ввода / вывода в языке С++.

Рассмотрены основные составляющие технологии семантического веба: технологическая платформа XML, пространство имен, универсальный идентификатор ресурсов URI, XML Schema, XSL, RDF, RDF Schema и OWL. Особое внимание при изложении рекомендаций W3C к расширяемому языку разметки XML уделено технологиям разработки валидных XML документов, включающих схемы DTD и XML Schema, а также модели DOM-документа XML. Подробно рассмотрены технологии средств выражения семантики данных и их связей языками RDF и OWL, использование которых позволяет разрабатывать онтологии, базы знаний и системы управления знаниями.

Наведено матеріал, що охоплює широке коло питань, пов’язаних з використанням сучасних інформаційних технологій при вирішенні завдань прикладної та теоретичної лінгвістики. Викладення теоретичних положень супроводжується прикладами застосування інформаційних технологій, що істотно сприяє розумінню вирішення професійних лінгвістичних задач. Розкрито прикладні аспекти корпусної лінгвістики, вміщено аналіз сучасних корпусних технологій. Досліджено комп'ютерні технології в лексикографії , розглянуто класифікацію словників та їх структурні елементи.

Надано розгорнуте визначення динамічного сайта та сервера, наведено характерні особливості обробки статичних та динамічних Web-сторінок, установлювання сервера Apache, описано основні переваги та недоліки сучаних Web-технологій. Висвітлено особливості мови РНР, розглянуто основи синтаксису, можливості виведення даних. Наведено типи масивів у РНР, способи створення та функції для роботи з ними, розкрито поняття функції. Описано основні функції РНР, подані особливості використання регулярних виразів та квантифікаторів. Розглянуто способи обробки даних форм у РНР, маніпулювання та завантаження файлів на сервер.

Виконано порівняння сучасних метрик оцінювання узгодженості (agreement coefficients) між результатами експериментів та експертною думкою та оцінено можливість використання цих метрик під час проведення експериментальних досліджень у галузі автоматичного оброблення текстів методами машинного навчання. Обгрунтовано вибір коефіцієнта каппа Коена (ККК) як міри оцінювання узгодженості думок експертів у задачах NLP та Text Mining. Наведено приклад застосування ККК для оцінювання рівня узгодженості між думкою експерта та результатами ML класифікації та міри узгодженості думок експертів у випадку вирівнювання речень казахсько-російського паралельного корпусу. На підставі наведеного аналізу доведено, що завдяки зручності у використанні, простоті обчислення та високій точністі результатів ККК є одним из найкращих статистичних методів визначення рівня узгодженості в експериментальних дослідженнях текстів.