Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38669
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorLierler, Y.-
dc.contributor.authorOlson, C.-
dc.date.accessioned2020-03-09T12:48:33Z-
dc.date.available2020-03-09T12:48:33Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationLierler, Y. An Architecture of Semantic Information Extraction Tool Text2ALM / Yuliya Lierler, Craig Olson // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2020) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. – Минск, 2020. – Вып. 4. – С. 229–234.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/38669-
dc.description.abstractIn this work we design a narrative understanding tool TEXT2ALM. This tool uses an action language ALM to perform inferences on complex interactions of events described in narratives. The methodology used to implement the TEXT2ALM system was originally outlined by Lierler, Inclezan, and Gelfond [11] via a manual process of converting a narrative to an ALM model. It relies on a conglomeration of resources and techniques from two distinct fields of artificial intelligence, namely, natural language processing and knowledge representation and reasoning. The effectiveness of system TEXT2ALM is measured by its ability to correctly answer questions from the bAbI tasks by Facebook Research in 2015. This tool matched or exceeded the performance of state-of-the-art machine learning methods in six of the seven tested tasks.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectnarrative TEXT2ALMru_RU
dc.subjectSemantic Informationru_RU
dc.titleAn Architecture of Semantic Information Extraction Tool Text2ALMru_RU
dc.title.alternativeАрхитектура приложения Text2ALM для семантической обработки языкаru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationПриложения Text2ALM ориентируется на семантическую обработку текста с глаголами действия. Эта система использует язык программирования действий под названием ALM для выполнения выводов о сложных взаимодействиях событий, описанных в тексте. Система опирается на ресурсы и методы из двух различных областей искусственного интеллекта, а именно: обработка естественного языка и представление знаний. Эффективность приложения Text2ALM измеряется по ее способности правильно отвечать на вопросы из задач babi (Facebook Research, 2015). Text2ALM соответствовал или превышал производительность современных методов машинного обучения в шести из семи протестированных заданий.-
Appears in Collections:OSTIS-2020

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lierler_An.pdf138.93 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.