Cybernetics And Systems Analysis logo
Информация редакции Аннотации статей Авторы Архив
КИБЕРНЕТИКА И СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
Международний научно-теоретический журнал
Том 57 >>> № 3 МАЙ — ИЮНЬ 2021
-->

УДК 004.822
Г.И. Гогерчак, Н.П. Дарчук, С.Л. Крывый

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ, АНАЛИЗ И ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ
ЕСТЕСТВЕННОЯЗЫЧНЫХ ТЕКСТОВ

Аннотация. Приведен обзор средств дескриптивных логик для представле-ния знаний из естественноязычных текстов, классификация дескриптивных логик по конструкторам концептов и ролей, а также описаны основные концепции темпоральных дескриптивных логик. Рассмотрен подход к по-строению систем анализа естественноязычных текстов на основе задач определения частей речи, поиска грамматических зависимостей и корефе-рентностей. Приведены примеры использования естественноязычных баз знаний для решения прикладных задач, в частности для проверки целос-тности текста, поиска противоречий.

Ключевые слова: дескриптивные логики, базы знаний, алгоритм семанти-ческого табло, извлечение знаний, обработка естественного языка, семанти-ческий анализ.



ПОЛНЫЙ ТЕКСТ

Гогерчак Григорій Іванович,
аспірант Київського національного університету імені Тараса Шевченка,
 gogerchak@gmail.com

Дарчук Наталя Петрівна,
доктор філол. наук, професор, професор Київського національного університету імені Тараса Шевченка,  NataliaDarchuk@gmail.com

Кривий Сергій Лук’янович,
доктор фіз.-мат. наук, професор, професор Київського національного університету імені Тараса Шевченка,  sl.krivoi@gmail.com


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Baader F., Calvanese D., McGuinness D., Nardi D., Patel-Schneider P. The description logic handbook. Cambridge University Press, 2007. 578 p.

  2. Кривий С.Л., Гогерчак Г.І. Логіка в математиці і інформатиці. Праці першої української конференції «Логіка та її застосування» (Київ, 26–28 листопада 2019 р.). Київ: АВАНПОСТ-ПРИМ, 2019. С. 47–55.

  3. Lutz C., Wolter F., Zakharyaschev M. Temporal description logics: A survey. Proc. of the 15th International Symposium on Temporal Representation and Reasoning (Montreal, Canada, June 16–18, 2008). IEEE Computer Society, 2008. P. 3–14. https://doi.org/10.1109/TIME.2008.14.

  4. Lutz C., Sturm H., Wolter F., Zakharyaschev M. Tableaux for temporal description logic with constant domains. Proc. of First International Joint Conference, IJCAR 2001: Automated Reasoning (Sienna, Italy, June 18–22, 2001). Springer, 2001. P. 121–136. https://doi.org/10.1007/3-540-45744-5_10.

  5. Lai S., Leung K. S., Leung Y. SUNNYNLP at SemEval-2018 Task 10: A Support-Vector-Machine-based method for detecting semantic difference using taxonomy and word embedding features. Proc. of The 12th International Workshop on Semantic Evaluation (New Orleans, USA, June 5–6, 2018). 2018. P. 741–746. http://doi.org/10.18653/v1/S18-1118.

  6. Zhan J., Zhao H. Span model for open information extraction on accurate corpus. Proc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2020. Vol. 34, Iss. 5. P. 9523–9530. https://doi.org/10.1609/ aaai.v34i05.6497.

  7. Gangemi A., Presutti V., Reforgiato Recupero D., Nuzzolese A., Draicchio F., Mongiovi M. Semantic Web machine reading with FRED. Semantic Web. 2017. Vol. 8, Iss. 6. P. 873–893. https://doi.org/10.3233/SW-160240.

  8. Reforgiato Recupero D., Nuzzolese A., Consoli S., Presutti V., Mongiovi M., Peroni S. Extracting knowledge from text using SHELDON, a Semantic Holistic framEwork for LinkeD ONtology data. Proc. of the 24th International Conference on World Wide Web (WWW’15 Companion) (Florence, Italy, May 2015). Association for Computing Machinery, 2015. P. 235–238. https://doi.org/10.1145/ 2740908.2742842.

  9. Hoherchak H. Knowledge bases and description logics applications to natural language texts analysis. Problems in Programming. 2020. N 2–3. P. 259–269. https://doi.org/10.15407/pp2020.02-03.259.

  10. Кривий С.Л., Дарчук Н.П., Провотар О.І. Онтологоподібні системи аналізу природномовних текстів. Проблеми програмування. 2018. № 2–3. С. 132–139.

  11. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Знание-ориентированные информационные системы с обработкой естественно-языковых объектов: основы методологии и архитектурно-структурная организация. УСиМ. 2009. № 3. С. 42–55.

  12. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Об автоматизации процесса извлечения знаний из естественно-языковых текстов. Natural and Artificial Intelligence Intern. Book Series. Inteligent Processing. Sofia: ITHEA, 2012. N 9. P. 44–52.

  13. Палагин А.В., Крывый С.Л., Бибиков Д.С. Обработка предложений естественного языка с использованием словарей и частоты появления слов. Natural and Artificial Intelligence Intern. Book Series. Inteligent Processing. Sofia: ITHEA, 2010. N 9. P. 44–52.

  14. McDonald R., Nivre J., Quirmbach-Brundage Y., Goldberg Y., Das D., Ganchev K., Hall K., Petrov S., Zhang H., Tckstrm O., Bedini C., CastellЛ N.B., Lee J. Universal dependency annotation for multilingual parsing. Proc. of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Sofia, Bulgaria, August 4–9, 2013). Association for Computational Linguistics, 2013. (Vol. 2: Short Papers) P. 92–97.

  15. Mrini K., Dernoncourt F., Bui T., Chang W., Nakashole N. Rethinking self-attention: An interpretable self-attentive encoder-decoder parser. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2020. Association for Computational Linguistics, 2020. P. 731–742. http://doi.org/10.18653/v1/2020.findings-emnlp.65.

  16. Che W., Lui Y, Wang Y., Zheng B., Liu T. Towards better UD parsing: Deep contextualized word embeddings, ensemble, and treebank concatenation. Proc. of the CoNLL 2018 Shared Task: Multilingual Parsing from Raw Text to Universal Dependencies (Brussels, Belgium, October 31 – November 1, 2018). Association for Computational Linguistics, 2018. P. 55–64. http:// doi.org/ 10.18653/v1/K18-2005.

  17. Дарчук Н. Автоматичний синтаксичний аналіз текстів корпусу української мови. Українське мовознавство. 2013. № 43. С. 11–19.

  18. Vilain M., Burger J., Aberdeen J., Connolly D., Hirschman L. A model-theoretic coreference scoring scheme. Proc. of the 6th Message Understanding Conference (MUC-6) (Maryland, USA, November 6–8, 1995). Association for Computational Linguistics, 1995. P. 45–52. https://doi.org/10.3115/ 1072399.1072405.

  19. Stoyanov V., Gilbert N., Cardie C., Riloff E. Conundrums in noun phrase coreference resolution: Making sense of the state-of-the-art. Proc. of the Joint Conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing (Singapore, August 2–7, 2009). Association for Computational Linguistics, 2009. P. 656–664. http://doi.org/10.3115/1690219.1690238.

  20. Luo X. On coreference resolution performance metrics. Proc. of the Conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing, HLT ’05 (Vancouver, Canada, October, 2005). Association for Computational Linguistics, 2005. P. 25–32. http://doi.org/10.3115/ 1220575.1220579.

  21. Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proc. of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Minneapolis, USA, June 2–7, 2019). Association for Computational Linguistics, 2019. Vol. 1 (Long and Short Papers). P. 4171–4186. http://dx.doi.org/10.18653/v1/N19-1423.

  22. Xu L., Choi J.D. Revealing the myth of higher-order inference in coreference resolution. Proc. of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (online, November 16–20, 2020). Association for Computational Linguistics, 2020. P. 8527–8533. http://dx.doi.org/ 10.18653/v1/2020.emnlp-main.686.

  23. Лукашевич Н.В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. Москва: Изд-во Моск. ун-та, 2011. 512 с.




Информация редакции Аннотации статей Авторы Архив
Журнал Тематические разделы Редакция Редакц. коллегия Документы Подписка Контакты
© 2021 Kibernetika.org. All rights reserved.