| Title: | Интеллектуальный анализ текстовой информации в специализированных областях в системе электронного правительства |
| Other Titles: | Intellectual Analysis of Textual Information in Domain Fields in the System of e-Government |
| Authors: | Макаревич, Т. И. |
| Keywords: | цифровая трансформация;электронное правительство;терминология;текстовая информация |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | ГИАЦ |
| Citation: | Макаревич, Т. И. Интеллектуальный анализ текстовой информации в специализированных областях в системе электронного правительства = Intellectual Analysis of Textual Information in Domain Fields in the System of e-Government / Т. И. Макаревич // Цифровая трансформация. – 2019. – № 2(7). – С. 46–52. – DOI : https://doi.org/10.38086/2522-9613-2019-2-46-52. |
| Abstract: | Настоящая статья посвящена изучению применения технологии text mining в научных исследованиях
как одного из методов интеллектуального анализа текстовой информации в специализированных областях системы электронного правительства. Значимость работы объясняется тем, что в настоящее время в Республике Беларусь не существует исследований, аналогичных проведенному. Продемонстрировано применение программного пакета Rapid Miner и языка R как сред для глубинного анализа текста. Оптимальной формой изучения предметных онтологий признано так называемое концептуальное индексирование. Обозначены оптимальные подходы к его рассмотрению: формальный и лингвистический. Выявлены проблемы избыточности и многозначности слов. Разработка данной проблематики нацелена на согласование разрозненности русскоязычных и иноязычных терминологических систем специализированных онтологий на основе технологий искусственного интеллекта. |
| Alternative abstract: | The given paper considers application of data mining technology in scientific research as one of intellectual analysis methods in the domain field of e-Government. The topicality of the issue is stipulated by the current absence of the researches of the kind in the Republic of Belarus. The paper illustrates how the programme package Rapid Miner and the language R have been applied in text mining. Concept indexing has been admitted as the most resultative form of analyzing domain field ontologies. Formal and linguistic approaches are found most effective in analyzing domain field ontologies. The paper identifies the problems of word redundancy and word polysemy. The prognosis for the further research investigation is in interconnectivity of specialized ontologies studying heterogeneous terms on the basis of artificial intelligence (AI). |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48820 |
| Appears in Collections: | №2(7)
|
