Алгоритмічна модель асоціативно-семантичного контекстного аналізу текстів природною мовою

• Datum: 2008
• Hauptverfasser: Анісімов, А.В., Марченко, О.О., Никоненко, А.О.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainian
• Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2008
• Schlagworte: Моделі і засоби систем баз даних і знань
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1505
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Алгоритмічна модель асоціативно-семантичного контекстного аналізу текстів природною мовою / А.В. Анісімов, О.О. Марченко, А.О. Никоненко // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 379-384. — Бібліогр.: 7 назв. — укp.

Роботу присвячено розробці та обґрунтуванню ефективних методів семантичного аналізу та смислової обробки природномовних текстів. За результатами досліджень існуючих методів семантичної обробки текстів сформульовано концептуальний підхід до контекстного асоціативно-семантичного аналізу природної мови. В основі підходу лежить моделювання природномовного контексту за допомогою аналізу семантично близьких концептів в онтологічних семантичних базах знань із застосуванням алгоритмів пошуку найкоротших шляхів в графі. Процес семантичного аналізу стає більш потужним і ефективним та підпорядковує собі інші рівні лінгвістичної обробки тексту. The paper deals with developing and basing efficient methods of the semantic analysis and semantic processing of natural language texts. Based on the results of analyses of the existing methods of semantic text processing, a conceptual approach to the context associative-semantic analysis of the natural language was worked out. It is realized through developing new modifications of existing methods and algorithms and creating the corresponding software. The approach is based on modeling the natural language context by means of analysis of semantically close concepts in ontological semantic databases. The algorithms of search of the shortest path in the graph render the process of the semantic analysis more powerful, efficient, with subordinating other levels of the linguistic text processing.