Г. В. Рыбина1

1 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва, Россия)
 

Рассмотрены проблемы приобретения, представления и обработки темпоральных знаний для автоматизированного построения баз знаний в динамических интегрированных экспертных системах, разработка которых осуществляется на основе задачно-ориентированной методологии и комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Представлены модели, методы и программные средства реализации комбинированного метода приобретения темпоральных знаний из различных источников знаний (эксперты, ЕЯ-тексты, БД).

Рыбина Г.В. Динамические интегрированные экспертные системы: технология автоматизированного получения, представления и обработки темпоральных знаний // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2018. Т. 16. № 7. С. 20–31. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-201807-03

1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. Монография. М.: Научтехлитиздат. 2008. 482 с.
2. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в 3 книгах. Книга 2. Интеллектуальные диалоговые системы. Динамические интеллектуальные системы. М.: Научтехлитиздат. 2015. 160 c.
3. Рыбина Г.В., Мозгачев А.В. Реализация темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 1. С. 34–45.
4. Рыбина Г.В. Комбинированный метод приобретения знаний для построения баз знаний интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. № 8. С. 19–41.
5. Rybina G.V., Danyakin I.D. Combined Method of Automated Temporal Information Acquisition for Development of Knowledge Bases of Intelligent Systems. Proceedings of the 2017 2nd International Conference on Knowledge Engineering and Applications, 2017. London: IEEE. P. 117–123.
6. Allen J.F. Maintaining knowledge about temporal intervals // Communications of the Association for Computing Machinery. 1983. V. 22. P. 832–843.
7. Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 47–54.
8. Заболеева-Зотова А.В., Дмитриев А.С., Орлова Ю.А., Розалиев В.Л. Processing of Spatial and Temporal Information in the Text // World Applied Sciences Journal (WASJ). 2013. V. 24. Spec. Is. 24: Information Technologies in Modern Industry, Education & Society.
9. Pan E. Learning Temporal Information from Text // Encyclopedia of Data Warehousing and Mining, Second Edition, Montclair State University, USA, 2009. P. 1146–1149.
10. Schilder F. Temporal Relations in English and German Narrative Discourse. University of Edinburgh. College of Science and Engineering. School of Informatics. 1997. 216 p.
11. Yoshikawa K., Riedel S., Asahara M., Y. Matsumoto Y. Jointly Identifying Temporal Relations with Markov Logic // In Proceedings of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the ACL and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the AFNLP. Suntec, Singapore. 2009. P. 405–413.
12. Pustejovsky J., Castano J., Ingria R., Sauri R., Gauzauskas R., Setzer A., Katz G. TimeML: Robust Specification of Event and Temporal Expression in Text // In Proceedings of New Directions in Question Answering. 2003. P. 28–34.
13. Aggarwal C. C., Zhai C. Mining Text Data. Springer. 2012. 535 p.
14. Kaufmann M., Manjili A., Vagenas P., Fischer P., Kossmann D., Faerber F., May N. Timeline Index: A Unified Data Structure for Processing Queries on Temporal Data in SAP HANA. In: SIGMOD. 2013.
15. Wan Ishak, Wan Hussain, Ku-Mahamud, Ku Ruhana, Md Norwawi, Norita. Mining temporal reservoir data using sliding window technique. CiiT International Journal of Data Mining and Knowledge Engineering. 2011. № 3(8). P. 473–478.
16. Tzacheva A.A., Bagavathi A., Ganesan P.D. MR – Random Forest Algorithm for Distributed Action Rules Discovery // In International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP). 2016. V. 6. № 5. P. 15–30.
17. Ефименко И.В. Семантика времени: модели, методы и алгоритмы идентификации в системах автоматической обработки естественного языка //Вестник Московского государственного областного университета. Сер. Лингвистика. 2007. № 2.
18. Арутюнова Н.Д., Янко Т.Е. Логический анализ языка: Язык и время / Отв. ред. Н.Д. Арутюнова, Т.Е. Янко. М.: Индрик. 1997.