Оцінювання когерентності тексту за допомогою побудови графу семантичної та лексико-граматичної узгодженості словосполучень речень

• Veröffentlicht in: Кибернетика и системный анализ
• Datum: 2020
• Hauptverfasser: Погорілий, С.Д., Крамов, А.А.
• Format: Artikel
• Sprache: English
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
• Schlagworte: Кібернетика
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/190513
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Оцінювання когерентності тексту за допомогою побудови графу семантичної та лексико-граматичної узгодженості словосполучень речень / С.Д. Погорілий, А.А. Крамов // Кибернетика и системный анализ. — 2020. — Т. 56, № 6. — С. 38–45. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.

Запропоновано метод оцінювання когерентності текстів за допомогою побудови графу семантичної та лексико-граматичної узгодженості словосполучень речень. Виконано експериментальну перевірку ефективності методу на англомовному корпусі. Отримані результати розрахованих метрик пропонованого методу перевищують відповідні значення інших сучасних підходів. Метод може бути застосований до іншомовних текстів шляхом заміни лінгвістичних моделей відповідно до особливостей певної мови. Предложен метод оценки когерентности текстов с помощью построения графа семантической и лексико-грамматической согласованности словосочетаний предложений. Осуществлена экспериментальная проверка эффективности метода на англоязычном корпусе. Полученные результаты рассчитанных метрик предложенного метода превышают соответствующие значения других современных подходов. Метод может быть применен к текстам других языков путем замены лингвистической модели в соответствии с особенностями конкретного языка. The graph-based method of coherence evaluation of texts based on the analysis of semantic, grammatical, and lexical consistency of sentence phrases has been suggested. The experimental verification of the efficiency of the method has been performed on the English-language corpus. The metrics obtained can indicate that the suggested method outperforms other state-of-the-art approaches. The method can be applied to other languages by replacing the linguistic models according to the features of a certain language.