DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Лунвэй Цянь | - |
dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
dc.date.accessioned | 2023-04-03T11:03:29Z | - |
dc.date.available | 2023-04-03T11:03:29Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Лунвэй Цянь. Онтологический подход к приобретению знаний из текстов естественного языка=Ontology-Based Knowledge Acquisition Method for Natural Language Texts / Лунвэй Цянь // Цифровая трансформация. – 2023. – Т. 29, № 1. – С. 57–63. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/50828 | - |
dc.description.abstract | Главная задача приобретения знаний (также называемая извлечением знаний) из текстов естественного языка – это извлечение знаний из текстов естественного языка в фрагмент базы знаний интеллектуальной системы. С учетом ознакомления с соответствующей литературой о приобретении знаний
в стране и за рубежом в статье анализируются преимущества и недостатки классического подхода к извлечению знаний. После тщательного исследования технологии извлечения знаний на основе правил и методов построения онтологий лингвистики предложено решение для реализации извлечения знаний на основе
технологии OSTIS. Основной особенностью этого решения является построение единой семантической
модели, которая может использовать онтологии лингвистики (в основном синтаксический и семантический аспекты) и интегрировать различные модели решения задач (например, модели на основе правил,
модели нейронных сетей) для решения извлечения знаний из текстов естественного языка. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | цифровая трансформация | ru_RU |
dc.subject | онтология | ru_RU |
dc.subject | обработка естественных языков | ru_RU |
dc.subject | интеллектуальные системы | ru_RU |
dc.title | Онтологический подход к приобретению знаний из текстов естественного языка | ru_RU |
dc.title.alternative | Ontology-Based Knowledge Acquisition Method for Natural Language Texts | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
dc.identifier.DOI | http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-1-57-63 | - |
local.description.annotation | The main task of knowledge acquisition (also named knowledge extraction) from natural language
texts is to extract knowledge from natural language texts into fragment of knowledge base of intelligent system.
Through the induction of the related literature about knowledge acquisition at a home country and abroad, this
paper analyses the strengths and weaknesses of the classical approach. After emphatically researching the rulebased know ledge extraction technology and the method of building ontology of linguistics, this article proposes
a solution to the implementation of knowledge acquisition based on the OSTIS technology. The main feature
of this solution is to construct a unified semantic model that is able to utilize ontologies of linguistics (mainly,
syntactic and semantic aspect) and integrate various problem-solving models (e. g., rule-based models, neural
network models) for solving knowledge extraction process from natural language texts. | ru_RU |
Appears in Collections: | Том 29, № 1
|