Модели оценивания семантической схожести естественно-языковых текстов с использованием онтологической базы знаний WordNet

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2011
• ISSN: 1561-5359
• Main Authors: Анисимов, А.В., Лиман, К.С., Лупийчук, Р.И., Марченко, А.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2011
• Subjects: Интеллектуальные речевые технологии. Компьютерная обработка естественно-языковых текстов и семантический поиск
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60254
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Модели оценивания семантической схожести естественно-языковых текстов с использованием онтологической базы знаний WordNet / А.В. Анисимов, К.С. Лиман, Р.И. Лупийчук, А.А. Марченко // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 74-79. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

В данной статье описывается разработанная модель оценивания семантической схожести естественно-языковых текстов, которая использует в качестве базы знаний онтологию WordNet. Основной чертой данной модели является использование кластерного анализа, а также возможность одновременно обрабатывать несколько текстов. Проводится сравнительный анализ с другими схожими моделями. В даній статті описується розроблена модель оцінювання семантичної схожості природно-мовних текстів, яка використовує в якості бази знань онтологію WordNet. Основною рисою даної моделі є використання кластерного аналізу, а також можливість одночасно обробляти декілька текстів. Наводиться порівняльний 
 аналіз з іншими моделями такого ж ґатунку. The developed model of text semantic similarity estimation that uses WordNet ontology as knowledge base is described in this article. The main feature of this model is involving of the cluster analysis and multitext processing ability. The comparative analysis of this model to other similar models is performed.