Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/2884
Назва: Relevance of research of programs for semantic analysis of texts and review of methods of their realization
Інші назви: Актуальність дослідження програм семантичного аналізу текстів та огляд методів їх реалізації
Автори: Зеленський, Аркадій Анатолійович
Ключові слова: semantics
applied linguistics
text processing
семантика
прикладна лінгвістика
обробка текстів
Дата публікації: 27-гру-2018
Видавництво: Arnold E. Kiv, Serhiy O. Semerikov, Vladimir N. Soloviev, Andrii M. Striuk
Бібліографічний опис: Zelenskyi A. A. Relevance of research of programs for semantic analysis of texts and review of methods of their realization / Arkadii A. Zelenskyi // Computer Science & Software Engineering : Proceedings of the 1st Student Workshop (CS&SE@SW 2018), Kryvyi Rih, Ukraine, November 30, 2018 / Edited by : Arnold E. Kiv, Serhiy O. Semerikov, Vladimir N. Soloviev, Andrii M. Striuk. – P. 63-69. – (CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), Vol. 2292). – Access mode : http://ceur-ws.org/Vol-2292/paper05.pdf
Короткий огляд (реферат): One of the main tasks of applied linguistics is the solution of the problem of high-quality automated processing of natural language. The most popular methods for processing natural-language text responses for the purpose of extraction and representation of semantics should be systems that are based on the efficient combination of linguistic analysis technologies and analysis methods. Among the existing methods for analyzing text data, a valid method is used by the method using a vector model. Another effective and relevant means of extracting semantics from the text and its representation is the method of latent semantic analysis (LSA). The LSA method was tested and confirmed its effectiveness in such areas of processing the native language as modeling the conceptual knowledge of the person; information search, the implementation of which LSA shows much better results than conventional vector methods. Одним із найголовніших завдань прикладної лінгвістики є розв’язання проблеми якісної автоматизованої обробки природної мови. Найпопулярнішими методами обробки природномовних текстових відповідей з метою екстракції та репрезентації семантики мають бути системи, які ґрунтуються на ефективному поєднанні лінгвістичних технологій аналізу та методів аналізу. Серед існуючих методів аналізу текстових даних чинне місце посідає метод з використанням векторної моделі. Іншим ефективним і актуальним засобом вилучення семантики із тексту та її представлення є метод латентно-семантичного аналізу (ЛСА). Метод ЛСА пройшов випробування та підтвердив свою ефективність у таких напрямках обробки природної мови, як моделювання концептуальних знань людини; інформаційний пошук, при реалізації якого ЛСА показує набагато кращі результати порівняно із звичайними векторними методами.
Опис: 1. Семеріков С. О. Мобільне навчання: історія, теорія, методика / Сергій Семеріков, Ілля Теплицький, Світлана Шокалюк // Інформатика та інформаційні технології в навчальних закладах. – 2008. – № 6. – С. 72-82 ; 2009. – № 1. – С. 96-104. 2. Семеріков С. О. Мобільне навчання : історико-технологічний вимір / Семеріков С. О., Стрюк М. І., Моісеєнко Н. В. // Теорія і практика організації самостійної роботи студентів вищих навчальних закладів : монографія / кол. авторів; за ред. проф. О. А. Коновала. – Кривий Ріг : Книжкове видавництво Киреєвського, 2012. – С. 188- 242. 3. Semerikov S. O. Computer Simulation of Neural Networks Using Spreadsheets: The Dawn of the Age of Camelot [Electronic resource] / Serhiy O. Semerikov, Illia O. Teplytskyi, Yuliia V. Yechkalo, Arnold E. Kiv // Augmented Reality in Education : Proceedings of the 1st International Workshop (AREdu 2018). Kryvyi Rih, Ukraine, October 2, 2018 / Edited by : Arnold E. Kiv, Vladimir N. Soloviev. – P. 122-147. – (CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), Vol. 2257). – Access mode : http://ceur-ws.org/Vol-2257/paper14.pdf. 4. Markova O. M. СoCalc as a Learning Tool for Neural Network Simulation in the Special Course “Foundations of Mathematic Informatics” [Electronic resource] / Oksana Markova, Serhiy Semerikov, Maiia Popel // ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer 2018 : Proceedings of the 13th International Conference on ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer. Volume II: Workshops (ICTERI, 2018). Kyiv, Ukraine, May 14-17, 2018 / Edited by : Vadim Ermolayev, Mari Carmen Suárez-Figueroa, Vitaliy Yakovyna, Vyacheslav Kharchenko, Vitaliy Kobets, Hennadiy Kravtsov, Vladimir Peschanenko, Yaroslav Prytula, Mykola Nikitchenko, Aleksander Spivakovsky. – P. 388-403. – (CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), Vol. 2104). – Access mode : http://ceur-ws.org/Vol-2104/paper_204.pdf. 5. Анисимов А. В. Система обработки текстов на естественном языке / А. В. Анисимов, А. А. Марченко // Искусственный интеллект. – 2002. – № 4. – С. 157-163. 6. Анисимов А. В. Компьютерная лингвистика для всех: Мифы. Алгоритмы. Язык / А. В. Анисимов. – К. : Наук. думка, 1991. – 208 с. 7. Литвиненко О. Є. Інженерно-лінгвістичні принципи аналізу текстів / О. Є. Литвиненко, Д. А. Бурко // Наукоємні технології. – 2009. – Том 3, № 3. – С. 60- 62. – DOI : 10.18372/2310-5461.3.5130 8. Заболеева-Зотова А. В. Латентный семантический анализ: новые решения в Internet / А. В. Заболеева-Зотова, А. Ю. Пастухов, П. В. Сердюков, Н. А. Козлова, С. А. Чернов // Информационные технологии. – 2001. – № 6. – С. 67-82. 9. Ландэ Д. В. Поиск знаний в Internet / Д. В. Ландэ. – М. : Вильямс, 2005. – 272 с. – (Профессиональная работа)
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elibrary.kdpu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/2884
https://doi.org/10.31812/123456789/2884
ISSN: 1613-0073
Розташовується у зібраннях:Кафедра інформатики та прикладної математики

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
paper05.pdfArticle481.01 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.