Метод визначення семантичної зв’язності

Роботу присвячено вивченню проблеми визначення семантичної зв’язності понять англійської мови на базі текстових корпусів. На початку роботи ми наводимо короткий огляд існуючих підходів до вирішення проблеми, розглядаємо основні еталонні корпуси, що розмічено експертами. Далі переходимо до опису влас...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2016
Автор:	Никоненко, А.О.
Формат:	Стаття
Мова:	Ukrainian
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2016
Назва видання:	Штучний інтелект
Теми:	Системи розпізнавання і сприйняття образів
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/132067
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Метод визначення семантичної зв’язності / А.О. Никоненко // Штучний інтелект. — 2016. — № 3. — С. 32-42. — Бібліогр.: 24 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-132067
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1320672018-04-11T03:03:08Z Метод визначення семантичної зв’язності Никоненко, А.О. Системи розпізнавання і сприйняття образів Роботу присвячено вивченню проблеми визначення семантичної зв’язності понять англійської мови на базі текстових корпусів. На початку роботи ми наводимо короткий огляд існуючих підходів до вирішення проблеми, розглядаємо основні еталонні корпуси, що розмічено експертами. Далі переходимо до опису власного методу та основних класів гіпотез, на яких він базується. В роботі запропоновано і описано більше 70 гіпотез, що можуть бути використаними при обчисленні семантичної зв’язності, а також нову, високоефективну модель вимірювання зв’язності на базі машинного навчання і запропонованих гіпотез. Модель дозволяє гнучко обирати серед гіпотез підмножини і показує високу ефективність на різних наборах еталонних тестів. The work is dedicated to the problem of semantic relatedness calculation based on text corpora. At the beginning of the work, we present a brief overview of existing approaches to solve the problem and consider the basic benchmark corpora. Then we describe our own method and main hypotheses on which it is based. The paper presents more than 70 hypotheses that can be used in the calculation of semantic relatedness and a new, high-performance relatedness measure model based on machine learning. The model can flexibly switch between subsets of hypotheses and demonstrate high efficiency on different benchmarks sets. 2016 Article Метод визначення семантичної зв’язності / А.О. Никоненко // Штучний інтелект. — 2016. — № 3. — С. 32-42. — Бібліогр.: 24 назв. — укр. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/132067 68T50 uk Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Системи розпізнавання і сприйняття образів Системи розпізнавання і сприйняття образів
spellingShingle	Системи розпізнавання і сприйняття образів Системи розпізнавання і сприйняття образів Никоненко, А.О. Метод визначення семантичної зв’язності Штучний інтелект
description	Роботу присвячено вивченню проблеми визначення семантичної зв’язності понять англійської мови на базі текстових корпусів. На початку роботи ми наводимо короткий огляд існуючих підходів до вирішення проблеми, розглядаємо основні еталонні корпуси, що розмічено експертами. Далі переходимо до опису власного методу та основних класів гіпотез, на яких він базується. В роботі запропоновано і описано більше 70 гіпотез, що можуть бути використаними при обчисленні семантичної зв’язності, а також нову, високоефективну модель вимірювання зв’язності на базі машинного навчання і запропонованих гіпотез. Модель дозволяє гнучко обирати серед гіпотез підмножини і показує високу ефективність на різних наборах еталонних тестів.
format	Article
author	Никоненко, А.О.
author_facet	Никоненко, А.О.
author_sort	Никоненко, А.О.
title	Метод визначення семантичної зв’язності
title_short	Метод визначення семантичної зв’язності
title_full	Метод визначення семантичної зв’язності
title_fullStr	Метод визначення семантичної зв’язності
title_full_unstemmed	Метод визначення семантичної зв’язності
title_sort	метод визначення семантичної зв’язності
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2016
topic_facet	Системи розпізнавання і сприйняття образів
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/132067
citation_txt	Метод визначення семантичної зв’язності / А.О. Никоненко // Штучний інтелект. — 2016. — № 3. — С. 32-42. — Бібліогр.: 24 назв. — укр.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT nikonenkoao metodviznačennâsemantičnoízvâzností
first_indexed	2023-10-18T21:03:33Z
last_indexed	2023-10-18T21:03:33Z
_version_	1796151815910195200

Метод визначення семантичної зв’язності

Репозитарії

Схожі ресурси