350 руб
Журнал «Системы высокой доступности» №3 за 2014 г.
Статья в номере:
Семантическая структуризация текстовых знаний для систем аналитического мониторинга больших объемов информации в социальной сфере
Ключевые слова: мониторинг социальных медиа семантико-ориентированный лингвистический процессор извле¬чение именованных сущностей морфологический анализ онтология предметной области тональный анализ текстов большие данные
Авторы:
Ю. И. Морозова - науч. сотрудник, ИПИ РАН. E-mail: yulia-ipi@yandex.ru Е. Б. Козеренко - к.филол.н., зав. лабораторией, ИПИ РАН. E-mail: kozerenko@mail.ru В. И. Будзко - д.т.н., зам. директора по научной работе, ИПИ РАН. E-mail: vbudzko@ipiran.ru К. И. Кузнецов - науч. сотрудник, ИПИ РАН. E-mail: k.smith@mail.ru М. М. Шарнин - к.т.н., ст. науч. сотрудник, ИПИ РАН. E-mail: mc@keywen.com
Аннотация:
Представлены методы и инструменты семантической структуризации данных больших объемов; центральным компо¬нентом технологического комплекса является семантико-ориентированный лингвистический процессор (СОЛП). Дано описание новой системы аналитического мониторинга в социальной сфере.
Страницы: 21-34
Список источников

  1. Будзко В.И. Развитие систем высокой доступности с применением технологии «большие данные» // Системы высокой доступности. 2013. Т. 9. № 4. С. 3-11.
  2. Козеренко Е.Б., Кузнецов И.П. Когнитивно-лингвистические представления в системах обработки текстов // Информатика и ее применения. 2010. Т. 4. Вып. 3. С. 69-76.
  3. Kuznetsov I.P., Kozerenko E.B., Matskevich A.G. Intelligent extraction of knowledge structures from natural language texts // Proceedings - 2011 IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Workshops. WI-IAT 2011. P. 269-272.
  4. Kuznetsov I.P., Kozerenko E.B. Semantic approach to explicit and implicit knowledge extraction // Proceedings of ICAI-11, WORLDCOMP-11. July 18-21, 2011. Las Vegas, Nevada, USA. CRSEA Press. USA. 2011. P. 882-887.
  5. Морозова Ю.И. Построение семантических векторных пространств различных предметных областей // Информатика и ее применения. 2013.Т. 7. Вып. 1.С. 90-93.
  6. Список систем мониторинга социальных медиа на английском языке. URL: http://wiki.kenburbary.com/social-meda-monitoring-wiki (дата обращения: 2014-06-28).
  7. Онлайн-система мониторинга социальных медиа «Ходят слухи». URL: http://hodyat-sluhi.ru/ (дата обращения: 2014-07-02).
  8. Онлайн-система мониторинга социальных медиа «IQBuzz». URL: http://www.iqbuzz.ru (дата обращения: 2014-07-02).
  9. Онлайн-система мониторинга социальных медиа «Brandspotter». URL: www.brandspotter.ru (дата обращения: 2014-07-07).
  10. Онлайн-система мониторинга социальных медиа «Socialbakers». URL: http://www.socialbakers.com (дата обращения: 2014-07-07).
  11. Система семантического серфинга по интернет-текстам «Keywen». URL: http://www.keywen.com (дата обращения: 2014-07-07).
  12. Pang B., Lee L. Opinion mining and sentiment analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval. 2008. № 2. P. 1-135.
  13. Pang B., Lee L. Seeing stars: exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales // Proceedings of the 43rd annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). University of Michigan, USA. 2005. P. 115-124.
  14. Snyder B., Barzilay R. Multiple aspect ranking using the good grief algorithm // Proceedings of the Joint Human Language Technology/North American Chapter of the ACL Conference (HLT-NAACL). 2007. P. 300-307.
  15. Blinov P.D., Kotelnikov E.V. Using distributed representations for aspect-based sentiment analysis // Computational Linguistics and Intellectual Technologies, Papers form the Annual International Conference «Dialogue». 2014. Iss. 13(20). P. 64-75.
  16. Liu B., Hu M., Cheng J. Opinion observer: Analyzing and comparing opinions on the web // Proceedings of WWW. 2005.
  17. Pang B., Lee L., Vaithyanathan S. Thumbs up - sentiment classification using machine learning techniques // EMNLP. 2002. P. 79-86.
  18. Turney P. Thumbs up or thumbs down - semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews // Proceedings of the Association for Computational Linguistics. 2002. P. 417-424.
  19. Рабочая среда для создания лингвистической разметки текстов GATE. URL: http://gate.ac.uk (дата обращения: 2014-07-07).