|
|
 |
• Содержание выпуска •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математические основы программирования •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Математическое моделирование •
Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Ответственные за рубрику: д.т.н. Хачумов В.М., к.т.н Куршев Е.П.
Слева для каждой статьи показаны: присвоенный статье порядковый номер;
дата поступления статьи в
редакцию; количество страниц статьи в
формате А5; ссылка на полный текст статьи в формате PDF
/r1/pdf.jpg) .
|
8
Поступила в редакцию 30.12.2015
Подписана в печать 15.03.2016
18 с.
/r2/pdf.jpg)
PDF |
Трофимов И.В.
Особенности задачи мелкогранулярного извлечения фактографической
информации из текста
В работе сформулирована постановка задачи
мелкогранулярного извлечения фактографической информации из текста.
Рассматриваются проблемы, дополнительно возникающие при такой
формулировке задачи.
Ключевые слова: анализ естественного языка, извлечение информации,
MUC, фрейм, имплицитная информация в тексте. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_1_135-152.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-1-135-152 |
|
9
Поступила в редакцию 02.02.2016
Подписана в печать 15.03.2016
18 с.
PDF |
Власова Н.А., Подобряев А.В.
К вопросу об определении границ именных групп при решении задач
автоматического извлечения информации из текстов на русском языке
Рассматривается задача выделения сложных именных
групп в русскоязычных публицистических текстах в приложении к
задачам автоматического извлечения информации. Под сложными именными
группами понимаются длинные именные группы, содержащие генитивные,
предложные конструкции, а также имена собственные. Предлагается
схема поиска границ именных групп, начиная с фрагмента текста,
заведомо содержащего именную группу. Разработан алгоритм выделения
таких фрагментов. Произведена их классификация на основании частоты
встречаемости типов фрагментов, количества слов фрагмента, их
частеречного состава, наличия уже выделенных именованных сущностей
разных видов, информации о вхождении частей фрагментов в списки
сложных предлогов и устойчивых сочетаний. Приводится первоначальная
система признаков для построения алгоритма автоматического выделения
именных групп в границах построенных на первом этапе анализа
фрагментов. В экспериментальной части исследования произведено
выделение фрагментов (58032 фрагмента) из коллекции текстов
общественно-политической тематики (1000 документов), произведен
анализ сложных случаев.
Ключевые слова: автоматическое извлечение информации, выделение
именованных сущностей, извлечение ситуаций, выделение именных групп,
синтаксический анализ. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_1_153-170.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-1-153-170 |
• Содержание выпуска •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
• Математические основы программирования •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Математическое моделирование •
|
