|
32
Поступила в редакцию 06.11.2016
Подписана в печать 26.12.2016
19 с.
/r2/pdf.jpg)
PDF |
Н. А. Власова, А. В. Подобряев
Извлечение сложных временных выражений из текстов в рамках задачи
автоматического выявления ситуаций
В рамках проблемы автоматического
выявления ситуаций в публицистических текстах на русском языке
рассматривается задача поиска сложных временных выражений. Выделение
именных групп, содержащих временные выражения, понимается как
подзадача частичного синтаксического анализа (shallow parsing).
Предлагается алгоритм, состоящий из предварительной сегментации и
последующего поиска границ именных групп в выделенном сегменте с
помощью машинного обучения (CRF-модели).
Приводятся результаты экспериментов.
Ключевые слова:
автоматическое извлечение информации, выделение именованных
сущностей, извлечение ситуаций, выделение именных групп, временные
выражения, синтаксический анализ, CRF. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_177-195.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-177-195 |
|
33
Поступила в редакцию 16.11.2016
Подписана в печать 26.12.2016
20 с.
PDF |
Е. А. Сулейманова
О двух видах
текстовых временных координат
В статье предложена систематизация текстовых
выражений, которые в рамках задачи автоматического извлечения
темпоральной информации из текста принято рассматривать в качестве
временных координат событий. Выделены два типа показателей времени,
различающихся способом референции к временным сущностям. Исследована
специфика нормализации (определения абсолютного значения) выражений
каждого типа.
Ключевые слова: автоматическая обработка текста, анализ темпоральной
информации, нормализация контекстно-зависимых показателей времени. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_209-229.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-209-229 |
|
35
Поступила в редакцию 16.11.2016
Подписана в печать 26.12.2016
17 с.
PDF |
Н. С. Ландо
TimeML для разметки русскоязычных текстов. Оценка перспектив
Статья посвящена анализу возможности
применения языка TimeML для разметки временных выражений и их связей
с упоминаниями событий в русскоязычных текстах. Выявлен ряд
специфических для русского языка конструкций, требующих внесения
корректив в инструкцию для аннотаторов, предложены варианты
изменений отдельных пунктов инструкции.
В заключении делается вывод о целесообразности практического
приложения доработанной версии языка TimeML к русскоязычным текстам
как в качестве языка разметки, так и в качестве формата
представления извлекаемой автоматически темпоральной информации.
Ключевые слова: автоматическая обработка текста, извлечение
информации, разметка корпусов текстов, темпоральные выражения. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_249-265.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-249-265 |
|
36
Поступила в редакцию 16.11.2016
Подписана в печать 26.12.2016
20 с.
PDF |
С. Р. Егикян, Е. А. Сулейманова
Модальность достоверности в задаче извлечения фактографической
информации из текстов на естественном языке
Данная статья посвящена проблеме анализа
достоверности фактографической информации при извлечении событий из
текстов. В первой части статьи оговорены основные понятия, такие как
целевая пропозиция, модальность и субъект речи. Во второй части
определяется понятие «достоверность» и описана его структура. В
третьей части перечислены самые типичные контексты для базового
случая достоверности.
Ключевые слова: анализ
естественного языка, автоматическое извлечение информации,
модальность, достоверность. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_267-286.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-267-286 |
|
37
Поступила в редакцию 26.11.2016
Подписана в печать 28.12.2016
17 с.
PDF |
Д. Н. Степанов
Параллельная программная система для проведения полунатурных
экспериментов по визуальной навигации беспилотных летательных
аппаратов
Статья посвящена разработке
программной системы, предназначенной для решения навигационной
задачи для беспилотных летательных аппаратов с использованием
методов и алгоритмов компьютерного зрения, обработки и анализа
изображений. Система функционирует на кластерной вычислительной
установке (КВУ). Источниками данных для решения задачи визуальной
навигации являются полунатурные данные — результаты генерации
видеорядов с виртуального БПЛА, для чего служит подсистема
моделирования полета и генерации видео. Разработаны алгоритмы
решения задачи визуальной навигации БПЛА как при полете над плоской
местностью, так и над местностью с рельефом. Представлены результаты
экспериментов, демонстрирующие эффективность применения КВУ в задаче
предварительной подготовки эталонных изображений местности для
последующего решения визуальной навигации, а также в задаче
параллельной обработки нескольких независимых
идеопоследовательностей, поступающих от разных БПЛА.
Ключевые слова:
визуальная навигация, программная система, кластерная вычислительная
установка, БПЛА, моделирование, GPU, параллельные вычисления. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_287-303.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-287-303 |
|
38
Поступила в редакцию 24.11.2016
Подписана в печать 28.12.2016
12 с.
PDF |
Е. С. Иванов
Использование
модульной системы обработки потоковых данных, поступающих с камер
наблюдения для выделения объектов с помощью сегментации
В статье описаны методы обработки потоковых данных,
реализованные в системе блочно-параллельной обработки данных.
Рассмотрены основные методы сегментации изображений и подход к
сегментации с использованием сверточных нейронных сетей, опирающийся
на текстурную и цветовую информацию. Результаты сегментации
изображений используются в задаче выделения фона на изображении.
Ключевые слова: сегментация изображений, потоковые данные, нейронные
сети, камеры наблюдения. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_305-316.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-305-316 |
|
39
Поступила в редакцию 26.11.2016
Подписана в печать 28.12.2016
13 с.
PDF |
А. Е. Кирюшина
Выделение и классификация знаков пожарной безопасности с
использованием нейронных сетей
В данной статье описывается метод
распознавания знаков пожарной безопасности на фото и видео кадрах,
полученных с камер, находящихся на борту беспилотного летательного
аппарата или подвижного транспортного средства. В работе освещается
алгоритм выделения знаков пожарной безопасности с использованием
сканирующего окна; показаны результаты обучения и классификации
знаков с помощью сверточной нейронной сети.
Ключевые слова: БПЛА, передвижное транспортное средство,
масштабирование изображений, сверточная нейронная сеть,
распознавание объектов, сканирующее окно, классификация объектов. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_317-329.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-317-329 |
|
40
Поступила в редакцию 24.11.2016
Подписана в печать 28.12.2016
16 с.
PDF |
А. В. Смирнов, А. Ю. Беззубцев
Обход препятствий подвижными техническими средствами с
использованием стереозрения
В статье предложен метод обхода
препятствий на пути подвижного технического средства (ПТС) с
использованием алгоритмов стереозрения и системы распределённой
блочно параллельной обработки данных. Также в статье описывается
разработанный алгоритм генерации карты исследуемого помещения,
рассматривается применение алгоритма A* для расчёта пути обхода, и
выдвигается концепция создания реального ПТС для тестирования
алгоритмов.
Ключевые слова:
подвижно техническое средство(ПТС), карта глубины, сетереозрение,
ректификация, А*, распределенная система, Raspberry Pi. |
|
Ссылка на статью обязательна |
http://psta.psiras.ru/read/psta2016_4_331-346.pdf |
|
цифровой идентификатор
статьи DOI |
https://doi.org/10.25209/2079-3316-2016-7-4-331-346 |
|
|
|
/r1/pdf.jpg){kind=small}
.