Создание нового поколения интеллектуальных систем семантической обработки текста
- 1 к.т.н., доцент кафедры АСУ, зам. директора ИЭиИ по науке, НИТУ МИСИС
- 2 д.ф.-м.н., профессор, проректор по информатизации, Высшая школа информационных технологий, Казанский (Приволжский) федеральный университет
- 3,4 аспирант, НИТУ МИСиС
Ключевые слова:
компьютерная лингвистикасемантическая обработка текстатокенизацияморфоанализсинтаксический анализчанкингонтологии
Аннотация
Представлены результаты первого этапа НИОКР, направленного на создание нового поколения интеллектуальных систем семантической обработки текста. Сформулированы принципы, архитектура, состав задач, результаты выбора инструментальных средств для создания программной библиотеки.
Для цитирования
Поляков В.Н., Соловьев В.Д., Анисимов И.С., Пономарев А.Д. Создание нового поколения интеллектуальных систем семантической обработки текста // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 1. С. 31–39.
Список источников
- АОТ. Автоматическая Обработка Текста. www.aot.ru
- RCO. RussianContextOptimizer. Технологии анализа и поиска текстовой информации. www.rco.ru
- DICTUM. «Диктум» - инновационная компания, создающая технологии анализа текстов на естественном языке. www.dictum.ru
- GATE. General Architecture for Text Engineering. http://gate.ac.uk/
- Apache UIMA. Unstructured Information Management applications.http://uima.apache.org/
- Apache OpenNLP. The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for the processing of natural language text. http://opennlp.apache.org/
- Анализ популярности языков программирования в 2011 году. http://www.opennet.ru:8101/opennews/art.shtml-num=32812
- Сравнительное тестирование производительности платформ .Net, Java и Mono. http://www.ketzer.ru/?p=70
- Update For Java Benchmark. URL:http://www.stefankrause.net/wp/?p=9
- Производительность C++ vs. Javavs. PHP vs. Python. Тест «в лоб». http://habrahabr.ru/post/66562/
- Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука. 1982.
- Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Dan Jurafsky, James H. Martin. Prentice Hall, 2009.988 p.
- Handbook of Natural Language Processing. 2nd Edition.Edited by NitinIndurkhya, Fred J. Damerau.CRC Press. 2010.
- Кузьмин Ю. Г., Поляков В. Н., Шмагина Е. В. Метод лексико-синтаксических портретов и задача разрешения лексической многозначности // Труды Казанской школы по компьютерной и когнитивной лингвистике (TEL-2006). Казань: Отечество. 2007. С. 139-147.
- Polyakov, V., Sinitsyn, V.,Method for automatic classification of web-resource by patterns in text processing and cognitive technologies // In: Text Collection.2001.№ 6.Publ. House Otechestvo.P. 120-126
- Polyakov, V., Sinitsyn, V.,RUBRYX: technology of text classification using lexical meaning based approach // In: Proc. of Intern. Conf. Speech and Computing (SPECOM-2003). Moscow. MSLU. 2003. P. 137-143.
- Поляков В. Н., Сидякин О. А., Сидякин Д. А., Пермяков Е. M. Модель параллельных вычислений в задаче с интенсивным обменом с дисковой системой (на примере индексирующего модуля лингвопроцессора) // Труды Казанской школы по компьютерной и когнитивной лингвистике (TEL-2007). Казань: Отечество. 2008.
- Рожнов А. В., Энеев О. О. Основы формирования новых методов интеллектуальной обработки данных информационно-управляющих систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 2.