Система аналізу кореферентних зв’язків у текстах

У статті описана побудована система аналізу кореферентних зв’язків у текстах природною мовою. У роботі були реалізовані два алгоритмічні підходи для моделювання кореферентних відношень тексту та машинного навчання системи визначення та аналізу зв’язків – із застосуванням методу максимальної ентропії...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2015
1. Verfasser: Марченко, О.О.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2015
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117200
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Система аналізу кореферентних зв’язків у текстах / О.О. Марченко // Штучний інтелект. — 2015. — № 3-4. — С. 9–16 . — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:У статті описана побудована система аналізу кореферентних зв’язків у текстах природною мовою. У роботі були реалізовані два алгоритмічні підходи для моделювання кореферентних відношень тексту та машинного навчання системи визначення та аналізу зв’язків – із застосуванням методу максимальної ентропії та з використанням методу опорних векторів. В статье описана разработанная система анализа кореферентных связей в текстах на естественном языке. В работе были реализованы два алгоритмических подхода для моделирования кореферентных отношений в тексте и машинного обучения системы определения и анализа связей – с применением метода максимальной энтропии и с использованием метода опорных векторов. The article describes a developed system for co-reference analysis of natural language texts. Two algorithmic approaches for modeling coreferential relations in natural language texts and for training the system for determination and analysis of relationships – Maximum Entropy and Support Vector Machine were used.
ISSN:1561-5359