Ontology-Based Knowledge Acquisition Method for Natural Language Texts

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

A New Open Information Extraction System Using Sentence Difficulty Estimation

The World Wide Web has a considerable amount of information expressed using natural language. While unstructured text is often difficult for machines to understand, Open Information Extraction (OIE) is a relation-independent extraction paradigm designed to extract assertions directly from massive and heterogeneous corpora. Allocation of low-cost computational resources is a main demand for Open Relation Extraction (ORE) systems. A large number of ORE methods have been proposed recently, covering a wide range of NLP tools, from ``shallow'' (e.g., part-of-speech tagging) to ``deep'' (e.g., semantic role labeling). There is a trade-off between NLP tools depth versus efficiency (computational cost) of ORE systems. This paper describes a novel approach called Sentence Difficulty Estimator for Open Information Extraction (SDE-OIE) for automatic estimation of relation extraction difficulty by developing some difficulty classifiers. These classifiers dedicate the input sentence to an appropriate OIE extractor in order to decrease the overall computational cost. Our evaluations show that an intelligent selection of a proper depth of ORE systems has a significant improvement on the effectiveness and scalability of SDE-OIE. It avoids wasting resources and achieves almost the same performance as its constituent deep extractor in a more reasonable time

Цифровая трансформация : научный журнал

В журнале «Цифровая трансформация» публикуются статьи в области технических и экономических наук. Он посвящен анализу процессов цифровой трансформации экономики и, в частности, системы образования

Некоторые аспекты технологии идентификации криминально значимой информации в многоязычных текстовых массивах

В монографии рассмотрены проблемы в области поиска криминально окрашенных текстов и вопросы зависимости между лингвистическими формализмами текстов веб-контента и реальной сущностью общественно значимого события. Описана логико-лингвистическая модель извлечения фактов из текстовых массивов казахского, русского и английского языков. Приведены особенности формирования выравненного казахско-русского паралельного корпуса текстов криминальной тематики

Некоторые аспекты технологии идентификации криминально значимой информации в многоязычных текстовых массивах

В монографии рассмотрены проблемы в области поиска криминально окрашенных текстов и вопросы зависимости между лингвистическими формализмами текстов веб-контента и реальной сущностью общественно значимого события. Описана логико-лингвистическая модель извлечения фактов из текстовых массивов казахского, русского и английского языков. Приведены особенности формирования выравненного казахско-русского паралельного корпуса текстов криминальной тематики