vdgtuВестник Дагестанского государственного технического университета. Технические наукиHerald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences2073-61852542-095XDaghestan State Technical University10.21822/2073-6185-2018-45-1-172-180vdgtu-502Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ. ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕTECHNICAL SCIENCE. COMPUTER SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND MANAGEMENTПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ФОРМИРОВАНИЯ ОНТОЛОГИИAPPLICATION OF DATA ANALYSIS METHODS FOR AUTOMATION OF ONTOLOGY FORMATIONЮрковаО. Н.YurkovaO. N.

Юркова Ольга Николаевна – кандидат экономических наук, доцент, кафедра информационных технологий.

241037 Брянская обл., Брянск, пр. Станке Димитрова, 3

Olga N. Yurkova – Cand. Sci.(Economics), Assoc. Prof., Department of Information Technologies.

3 Stanke Dimitrova Ave., Bryansk  241037

yurkova_olga@mail.ruБрянский государственный инженерно-технологический университетРоссияBryansk State Engineering and Technology UniversityRussian Federation201814062018451172180Copyright © Юркова О.Н., 20182018Юркова О.Н.Yurkova O.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/502Цель

Цель. Целью данной работы является разработка методов автоматизированного анализа текста и извлечения из полнотекстовых документов релевантных данных, а также применение методов семантического анализа текста – использованию лингвистических онтологий как формализованных моделей представления предметной области. Использование в качестве основы для построения лингвистических онтологий электронных энциклопедий, в первую очередь Википедии, с тем, чтобы извлечь из них максимум семантической информации о понятиях, их словарном выражении, взаимосвязях, а также иерархии.

Метод

Метод. Предпосылкой появления новейших технологий, которые позволили бы ее решить - это поиск решений на основе методов системного анализа, как самого текста, так и объекта исследования, которые должны быть решены в результате такой обработки. При создании современных систем искусственного интеллекта или их компонентов, разработчики и исследователи зачастую сталкиваются с необходимостью формализации определенной предметной области с целью автоматизации обработки фраз, словосочетаний и предложений, поступающих в систему на естественном языке. В настоящее время наиболее популярный подход к формальному описанию предметной области заключается в построении еѐ онтологии.

Результат

Результат. Описаны подходы по извлечению информации, представлена архитектура автоматизированной системы, а также приведены результаты ее применения.

Вывод

Вывод. Применены методы семантического анализа данных, использованы лингвистические онтологии как формализованные модели представления предметной области. В работе описаны подходы по извлечению информации из Википедии, представлена архитектура автоматизированной системы, а также приведены результаты ее применения.

Objectives

Objectives. The aim of this work is to develop methods for automated text analysis and the retrieval of relevant data from full-text documents, as well as applying semantic text analysis methods for using linguistic ontologies as formalised models of subject area representation. Another aim is the use of electronic encyclopedias, primarily Wikipedia, as the basis for constructing the linguistic ontologies in order to derive maximum semantic information about their concepts, vocabulary expressions, interrelations and hierarchy.

Methods

Methods.The search for solutions based on system analysis methods is based on the emergence of new technologies that for solving both the text itself and the object of research that is to be solved as a result of such processing. When creating contemporary artificial intelligence systems or their components, developers and researchers often face the need to formalise a certain subject area in order to automate the processing of phrases, word collocations and sentences entering the system in natural language form. Currently, the most popular approach to the formal description of a subject area is to construct an ontology.

Results

Results. Established approaches to the retrieval of information are described along with the architecture of the automated system and the results of their application.

Conclusion

Conclusion. Semantic data analysis methods are applied with linguistic ontologies used as the formalised models of subject area representation. Approaches to retrieving information from Wikipedia are described along with the architecture of the automated system and results of its application.

автоматизированная системаонтологияпредметная областьавтоматизированное построение онтологииВикипедиясемантикаautomated systemontologysubject areaautomated ontology constructionwikipediasemanticsReferencesАверченков В.И. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет: монография / Аверченков, В.И., Рощин, C.M. //Брянск: БГТУ, 2006. - 160 с.Averchenkov V.I., Roshchin C.M. Monitoring i sistemnyi analiz informatsii v seti Internet. Bryansk: BGTU; 2006. 160 s. [Averchenkov V.I., Roshchin C.M. Monitoring and system analysis of information on the Internet. Bryansk: BGTU; 2006. 160 p. (In Russ.)]Барсегян А.А. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И // СПб.: БХВ-Петербург, 2007.– 384 с.: ил.Barsegyan A.A., Kupriyanov M.S., Stepanenko V.V., Kholod I.I. Tekhnologii analiza dannykh. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. SPb.: BKhV-Peterburg; 2007. 384 s. [Barsegyan A.A., Kupriyanov M.S., Stepanenko V.V., Kholod I.I. Technologies of data analysis. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. SPb.: BKhV-Peterburg; 2007. 384 p. (In Russ.)]Гаврилова Т. А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем / Т.А. Гаврилова // «Новости искусственного интеллекта». 2003. №2. С. 24-30Gavrilova T.A. Ontologicheskii podkhod k upravleniyu znaniyami pri razrabotke korporativnykh informatsionnykh sistem. Novosti iskusstvennogo intellekta. 2003;2:24-30. [Gavrilova T.A. Ontological approach to knowledge management in the development of corporate information systems. Novosti iskusstvennogo intellekta. 2003;2:24-30. (In Russ.)]Копелиович Д.И. Принципы построения автоматизированных систем мониторинга социальноэкономических объектов / Копелиович Д.И., Юркова О.Н.//Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика, 2015- № 1 - С. 98104.Kopeliovich D.I., Yurkova O.N. Printsipy postroeniya avtomatizirovannykh sistem monitoringa sotsial'noekonomicheskikh ob"ektov. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika. 2015;1:98-104. [Kopeliovich D.I., Yurkova O.N. Principles of constructing automated monitoring systems for socio-economic objects. Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Engineering, Computer Science. 2015;1:98104. (In Russ.)]Копелиович Д.И. Функциональное моделирование процесса мониторинга данных/Копелиович Д.И., Рыженков Д.А.//Мониторинг. Наука и технологии. 2016. № 1. С. 49-53Kopeliovich D.I., Ryzhenkov D.A. Funktsional'noe modelirovanie protsessa monitoringa dannykh. Monitoring. Nauka i tekhnologii. 2016;1:49-53. [Kopeliovich D.I., Ryzhenkov D.A. Functional modeling of the data monitoring process.. Monitoring. Nauka i tekhnologii. 2016;1:49-53. (In Russ.)]Кравцов Д.В. Автоматизированная система для построения онтологий предметных областей / Кравцов Д.В., Коростелѐв Д.А., Юркова О.Н.// МОНИТОРИНГ. Наука и Технологии, 2017. № 1 (30). – С. 46-50Kravtsov D.V., Korostelev D.A., Yurkova O.N. Avtomatizirovannaya sistema dlya postroeniya ontologii predmetnykh oblastei. Monitoring. Nauka i Tekhnologii, 2017;1(30):46-50. [Kravtsov D.V., Korostelev D.A., Yurkova O.N. Automated system for constructing ontologies of subject areas. Monitoring. Nauka i Tekhnologii, 2017;1(30):46-50. (In Russ.)]Найханова Л.В. Основные аспекты построения онтологий верхнего уровня и предметной области // В сборнике научных статей ―Интернет-порталы: содержание и технологии‖. Выпуск 3. / Редкол.: А.Н. Тихонов (пред.); ФГУ ГНИИ ИТТ ―Информатика‖. – М.: Просвещение, 2005. – С. 452-479Naikhanova L.V. Osnovnye aspekty postroeniya ontologii verkhnego urovnya i predmetnoi oblasti. Sbornik nauchnykh statei ―Internet-portaly: soderzhanie i tekhnologii‖. FGU GNII ITT ―Informatika‖. M.: Prosveshchenie. 2005;3:452-479. [Naikhanova L.V. The main aspects of constructing ontologies of the top level and subject domain. Collection of scientific articles ―Internet portals: content and technology‖. FGU GNII ITT ―Informatika‖. M.: Prosveshchenie. 2005;3:452-479. (In Russ.)]Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах/ В.А. Лапшин. - М.: Научный мир. 2010.- 222 с.Lapshin V.A. Ontologii v komp'yuternykh sistemakh. M.: Nauchnyi mir; 2010. 222 s. [Lapshin V.A. Ontologies in computer systems. M.: Nauchnyi mir; 2010. 222 p. (In Russ.)]Теслинова Е.А. Разработка онтологии системы управления знаниями организации с использованием методологии концептуального проектирования / Е.А. Теслинова// Успехи современного естествознания. – 2006. – № 9. – С. 96-98Teslinova E.A. Razrabotka ontologii sistemy upravleniya znaniyami organizatsii s ispol'zovaniem metodologii kontseptual'nogo proektirovaniya. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya. 2006;9:96-98. [Teslinova E.A. Development of the ontology of the organisation's knowledge management system using the conceptual design methodology. Advances in current natural sciences. 2006;9:96-98. (In Russ.)]Евгенев Г.Б. Интеллектуальные системы проектирования / Г.Б. Евгенев. – М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 334 с.Evgenev G.B. Intellektual'nye sistemy proektirovaniya. M.: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2009. 334 s. [Evgenev G.B. Intelligent design systems. M.: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana; 2009. 334 p. (In Russ.)]Gruber T. A translation approach to portable ontologies / T. Gruber // Knowledge Acquisition. – 1993. – Vol. 5. – P. 199220.Gruber T. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition. 1993;5:199-220.Studer, R. Knowledge Engineering: Principles and methods / R. Studer, R. Benjamins, D. Fensel // Data and knowledge engineering. – 1998. Vol. 25. – P. 161-197.Studer R., Benjamins R., Fensel D. Knowledge Engineering: Principles and methods. Data and knowledge engineering. 1998;25:161-197.Yildiz В., Miksch S. Ontology-Driven Information Systems: Challenges and Requirements / B.Yildiz, S.Miksch // International Conference on Semantic Web and Digital Libraries. – Indian Statistical Institute Platinum Jubilee Conference Series. –2007. – P. 35-44.Yildiz V., Miksch S. Ontology-Driven Information Systems: Challenges and Requirements. International Conference on Semantic Web and Digital Libraries. Indian Statistical Institute Platinum Jubilee Conference Series. 2007. P. 35-44.Мирошников В.В. Онтологическая модель системы управления знаниями в области качества / В.В.Мирошников, Д.И.Булатицкий // Вестн. БГТУ. – 2009. № 4. – С. 100-106.Miroshnikov V.V., Bulatitskii D.I. Ontologicheskaya model' sistemy upravleniya znaniyami v oblasti kachestva. Vestnik BGTU. 2009;4:100-106. [Miroshnikov V.V., Bulatitskii D.I. Ontological model of the knowledge management system in the field of quality. Vestnik BGTU. 2009;4:100-106. (In Russ.)]Аверченков В.И. Формализация описания предметной области «Обеспечение технологичности конструкций изделий в интегрированных САПР» на основе онтологии / В.И.Аверченков, В.А.Шкаберин // Справочник. Инженерный журнал. – Брянск. 2009. – № 10. –C. 32-38.Averchenkov V.I., Shkaberin V.A. Formalizatsiya opisaniya predmetnoi oblasti ―Obespechenie tekhnologichnosti konstruktsii izdelii v integrirovannykh SAPR‖ na osnove ontologii. Spravochnik. Inzhenernyi zhurnal. 2009;10:32-38. [Averchenkov V.I., Shkaberin V.A. Formalisation of the description of the ―Ensuring the manufacturability of product designs in integrated CAD systems‖ subject area on the basis of ontology. Handbook. Engineering Journal. 2009;10:32-38. (In Russ.)]Смирнов С.В. Онтологический анализ предметных областей моделирования / С.В.Смирнов// Известия Самарского научного центра РАН. – 2001. Т. 3.№ 1.– C.6270.Smirnov S.V. Ontologicheskii analiz predmetnykh oblastei modelirovaniya. Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra RAN. 2001;3(1):62-70. [Smirnov S.V. Ontological analysis of modeling subject areas. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2001;3(1):62-70. (In Russ.)]Антонов И.В. Формирование онтологических моделей предметной области для электронных обучающих систем / И.В.Антонов, М.В.Воронов// Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования. Сборник научных статей. – Кн. 2. – М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов. 2010. – С. 48–55.Antonov I.V., Voronov M.V. Formirovanie ontologicheskikh modelei predmetnoi oblasti dlya elektronnykh obuchayushchikh sistem. Informatsionnye tekhnologii v obespechenii novogo kachestva vysshego obrazovaniya. Sbornik nauchnykh statei. Kn. 2. M.: Issledovatel'skii tsentr problem kachestva podgotovki spetsialistov. 2010. S. 48–55. [Antonov I.V., Voronov M.V. Formation of ontological models of the subject area for electronic learning systems. Information technology in ensuring a new quality of higher education. Collection of scientific articles. Book 2. M.: Issledovatel'skii tsentr problem kachestva podgotovki spetsialistov. 2010. S. 48–55. (In Russ.)]Buitelaar P., Cimiano P., Magnini B. Ontology Learning from Text: Methods //Evaluation and applications. IOS Press. – 2005.Buitelaar P., Cimiano P., Magnini B. Ontology Learning from Text: Methods. Evaluation and applications. IOS Press. 2005.Korshunov, A. A Category-Driven Approach to Deriving Domain Specific Subset of Wikipedia / A.Korshunov, D.Turdakov, J.Jeong, M.Lee, C.Moon // SYRCoDIS. – 2011. –P.43-53.Korshunov A.A., Turdakov D., Jeong J., Lee M., Moon C. Category-Driven Approach to Deriving Domain Specific Subset of Wikipedia. SYRCoDIS. 2011. P.43-53.Варламов М.И. Расчет семантической близости концептов на основе кратчайших путей в графе ссылок Википедии / М.И.Варламов, А.В.Коршунов// Машинное обучение и анализ данных. – 2014. Т.1, №8. – C. 1107– 1125.Varlamov M.I., Korshunov A.V. Raschet semanticheskoi blizosti kontseptov na osnove kratchaishikh putei v grafe ssylok Vikipedii. Mashinnoe obuchenie i analiz dannykh. 2014;1(8):1107–1125. [Varlamov M.I., Korshunov A.V. Calculation of semantic proximity of concepts based on shortest paths in the Wikipedia link graph. Machine Learning and Data Analysis. 2014;1(8):1107–1125. (In Russ.)]

The authors declare that there are no conflicts of interest present.