Формирование семантической сети для получения знаний в информационно-аналитических системах

А.Т. Миргалеев

Формирование семантической сети для получения знаний в информационно-аналитических системах

научная статья Страницы: 29-36

¹ к.т.н., доцент, начальник отдела НИЦ ФГУП «18ЦНИИ» МО РФ (г. Курск)

Ключевые слова: информационно-аналитическая система онтология подонтология естественно-языковые данные семантическая сеть логический вывод оценка релевантности данных тезаурус предметной области граф мультиграф

Аннотация

Предложен метод формирования семантической сети для описания связей между фактами, представленными в информационно-аналитических системах (ИАС). Метод основан на реализации оценки релевантности извлеченных из документов фактов онтологии ИАС, которая выступает основой для дальнейшего построения семантической сети. Представленный метод позволяет сформировать логический вывод на основе семантических сетей по извлеченным фактам из различных текстовых документов, содержащихся в базе данных ИАС в рамках задаваемой тематической группы.

Для цитирования

Миргалеев А.Т. Формирование семантической сети для получения знаний в информационно-аналитических системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. № 2. С. 29–36.

Список источников

Миргалеев А.Т. Метод формирования распределенных онтологий в многоагентных системах поддержки принятия решений органов власти субъектов России // Дисс. - канд. техн. наук. 2005.
Карпенко А.П. Оценка релевантности документов онтологической базы знаний // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2010. № 10.
Miller G.A., and etc. Wordnet: a lexical database for the english language // http://wordnet.princeton.edu/.
Gabrilovich E., Markovitch S. Computing semantic relatedness using wikipedia-based explicit semantic analysis //Proceedings of the Twentieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-07). Hyderabad, India. January 6-12 2007. Р. 1606-1611.
Целых Ю.А. Теоретико-графовые методы анализа нечетких социальных сетей // http://swsys.ru/print/articleprint. php-id=742.
Бувайло Д.П., Толок В.А. Быстрый высокопроизводительный алгоритм для разделения нерегулярных графов // Вюник Запорiзького державного ушверситету. 2002. № 2. С. 1-10.
Markov K., Velychko V., Voloshin O.Information models of knowledge // ITHEA. Kiev - Sofia, Bulgaria. 2010.

[1] Миргалеев А.Т. Метод формирования распределенных онтологий в многоагентных системах поддержки принятия решений органов власти субъектов России // Дисс. - канд. техн. наук. 2005.

[2] Карпенко А.П. Оценка релевантности документов онтологической базы знаний // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. 2010. № 10.

[3] Miller G.A., and etc. Wordnet: a lexical database for the english language // http://wordnet.princeton.edu/.

[4] Gabrilovich E., Markovitch S. Computing semantic relatedness using wikipedia-based explicit semantic analysis //Proceedings of the Twentieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-07). Hyderabad, India. January 6-12 2007. Р. 1606-1611.

[5] Целых Ю.А. Теоретико-графовые методы анализа нечетких социальных сетей // http://swsys.ru/print/articleprint. php-id=742.

[6] Бувайло Д.П., Толок В.А. Быстрый высокопроизводительный алгоритм для разделения нерегулярных графов // Вюник Запорiзького державного ушверситету. 2002. № 2. С. 1-10.

[7] Markov K., Velychko V., Voloshin O.Information models of knowledge // ITHEA. Kiev - Sofia, Bulgaria. 2010.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи