Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/50828
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЛунвэй Цянь-
dc.coverage.spatialМинскru_RU
dc.date.accessioned2023-04-03T11:03:29Z-
dc.date.available2023-04-03T11:03:29Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationЛунвэй 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.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/50828-
dc.description.abstractГлавная 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.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectцифровая трансформацияru_RU
dc.subjectонтологияru_RU
dc.subjectобработка естественных языковru_RU
dc.subjectинтеллектуальные системыru_RU
dc.titleОнтологический подход к приобретению знаний из текстов естественного языкаru_RU
dc.title.alternativeOntology-Based Knowledge Acquisition Method for Natural Language Textsru_RU
dc.typeArticleru_RU
dc.identifier.DOIhttp://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-1-57-63-
local.description.annotationThe 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

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lunvei_Ontologicheskii.pdf1.33 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

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