ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ФОРМИРОВАНИЯ ОНТОЛОГИИ

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

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.

1. Аверченков В.И. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет: монография / Аверченков, В.И., Рощин, C.M. //Брянск: БГТУ, 2006. - 160 с.

2. 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.

3. Гаврилова Т. А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем / Т.А. Гаврилова // «Новости искусственного интеллекта». 2003. №2. С. 24-30

4. 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.

5. Копелиович Д.И. Функциональное моделирование процесса мониторинга данных/Копелиович Д.И., Рыженков Д.А.//Мониторинг. Наука и технологии. 2016. № 1. С. 49-53

6. 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. 46-50

7. 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. 452-479

8. Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах/ В.А. Лапшин. - М.: Научный мир. 2010.- 222 с.

9. Теслинова Е.А. Разработка онтологии системы управления знаниями организации с использованием методологии концептуального проектирования / Е.А. Теслинова// Успехи современного естествознания. – 2006. – № 9. – С. 96-98

10. Евгенев Г.Б. Интеллектуальные системы проектирования / Г.Б. Евгенев. – М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 334 с.

11. Gruber T. A translation approach to portable ontologies / T. Gruber // Knowledge Acquisition. – 1993. – Vol. 5. – P. 199220.

12. Studer, R. Knowledge Engineering: Principles and methods / R. Studer, R. Benjamins, D. Fensel // Data and knowledge engineering. – 1998. Vol. 25. – P. 161-197.

13. 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.

14. Мирошников В.В. Онтологическая модель системы управления знаниями в области качества / В.В.Мирошников, Д.И.Булатицкий // Вестн. БГТУ. – 2009. № 4. – С. 100-106.

15. 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.

16. Смирнов С.В. Онтологический анализ предметных областей моделирования / С.В.Смирнов// Известия Самарского научного центра РАН. – 2001. Т. 3.№ 1.– C.6270.

17. 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.

18. Buitelaar P., Cimiano P., Magnini B. Ontology Learning from Text: Methods //Evaluation and applications. IOS Press. – 2005.

19. 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.

20. 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.