КОГНІТИВНІ ЕЛЕМЕНТИ ІНФОРМАЦІЙНИХ СЕРЕДОВИЩ
DOI:
https://doi.org/10.32347/2412-9933.2022.51.49-57Ключові слова:
когнітивність, онтологія, поняття, тезаурус, інформаційний об'єкт, ізоморфність, аналіз, семантична модельАнотація
Найважливішою проблемою автоматизованої побудови онтологій на основі семантичного аналізу текстів природною мовою є інтелектуалізація і пов'язані з цим інтеграція даних та якісний пошук інформації. Однак ці технології припускають наявність якісних джерел семантичних даних, джерела даних не є доволі досконалими, щоб їх можна було із зручністю використовувати або інтегрувати. У зв'язку з цією проблемою завдання автоматизованого формування онтологій на основі аналізу текстів природною мовою в будівництві є актуальним. Поширений критерій якості онтології засновано на оцінці зручності й ефективності роботи з нею, а також наявності зв'язку когнітивних процесів із семантичними для її побудови і актуалізації у сфері будівництва. Основною відмінністю проведеного дослідження, результати якого наведено в пропонованій роботі, є когнітивно-семантичний аналіз на основі теорії категорій, математичної логіки і універсальної алгебри, алгебри множин, алгебри кортежів і реляційної алгебри, а саме – побудова онтологічного словника, онтологічних конструкцій, відповідних до тексту на відкритих мовах, подання знань. У роботі проведено класифікацію і визначення інформаційних одиниць, їхніх джерел, а також визначено особливості інформаційного ресурсу.
Посилання
Bolshakova E. I. et al. (2017). Automatic processing of texts in natural language and data analysis: study guide. Moscow: NIUHSE Publ., 269.
Gorda, O. V. (2019). Application of BIM technologies on the construction site in project management information technologies: International. scientist-practitioner conf. of young scientists "BUILDING MASTER CLASS-2019", Kyiv, November 29-31. Kyiv: KNUBA, pp.424–425.
Grigorovskyi, P. E., Gorda, O. V., Chukanova, N. P. (2019). Information environments in construction. Construction production, 68, 15–19.
Gorda, O. V. (2020). Analysis of models in the information space of construction. International scientist-practitioner conf. of young scientists "BUILDING MASTER CLASS-2020", Kyiv. November 25-27. Kyiv: KNUBA, 306–308.
Gorda, O. V. (2020). Specificity of information environments in construction. VII International scientist-practitioner conf. "Technology Development Management". Kyiv: KNUBA, P. 55–56.
Gorda, O. V. (2020). Topology of information space in construction. Construction production, 70, 39–44.
Gorda, O. V. (2020). Field of tasks of the construction object. Management of the development of complex systems, 44, 78–83.
Chekharin, E. E. (2014). Information model of the semantic environment. Prospects for science and education, 4, 20–24.
Khaykin, S. (2006). Neural networks: full course. Moscow: Williams, 1104.
Rashid, T. (2019). Creating a neural network. Moscow: Dialectika, 272.
Andrich, O. F., Makushkina, L. A. (2014). Study of methods for assessing the quality of finished ontological models. Modern scientific research and innovation, 3 (35), 11.
Beresnev, S. D., Falkova, V. Yu. (1994). Correlation of signs of standardity and author's individuality of a scientific and technical text. Varieties of the text in the functional and stylistic aspect. Perm: Perm. un-t, 41–51.
Kotyurova, M. P. (1998). Multidimensionality of stereotype phenomena in scientific texts, text: stereotype and creativity. Perm: Perm. un-t, 5–30.
Kharin, Yu. A., Zelenkov, A. I. (1976). Creativity: criticism and continuity. Creativity in scientific knowledge / ed. ed. D. I. Shirokanova, Yu. A. Kharin. Minsk: Science and technology, 232.
Nikitina, S. E. (1987). Semantic analysis of the language of science. Based on linguistics. Moscow: Nauka, 126.
Osipov, G. S. (1997). Acquisition of knowledge by intellectual systems. Fundamentals of theory and technology. Moscow: Nauka, 112.
Kibrika, A. E. & Narinyani, A. S. (1987). Modeling of language activity in intelligent systems. Moscow: Nauka, 280.
Solomatin, N. M. (1989). Information semantic systems. In account. Settlement Prospects for the development of computer technology in 11 books. Book. 1. Moscow: Higher school, 130.
Kolshansky, G. V. (1980). Contextual semantics. Moscow: Nauka, 154.
Ginzburg, S. (1970). Mathematical theory of context-free languages. Moscow: Mir, 326.
Alekseeva, L. M. (1998). Problems of the term and term formation. Perm: Perm. un-t, 120.
Melnikova, E. N. (2016). Significative meaning of a sentence when considering its semantic-syntactic structure. Linguistics of the 21st century: traditions and innovations, 145–150.
Dudar, Z. V., Shuklin, D. E. (2000). Semantic neural network as a formal language for describing and processing the meaning of natural language texts. Radioelectronics and informatics, 3, 72–76.
Shabanov-Kushnarenko, Yu. P. (1984). Theory of intelligence. Mathematical tools. Kharkov: Higher school, 143.
Moskalchuk, G. G. (2010). Text structure as a synergetic process. Kyiv: Editorial URSS, 296.
Bocharov, V. A., Markin, V. I. (2010). Introduction to logic: textbook. Moscow: Publishing House "FORUM": INFRA-M, 560.
Benerji, R. (1972). Theory of problem-solving. Approach to the creation of artificial intelligence. Moscow: Mir, 189.
Noskov, A. A. (2009). The method of selecting constructions in the text according to their lexical and syntactic patterns. Collection of articles by young scientists of the faculty of VMiK MGU. Moscow: Publishing Department of the Faculty of VMiK, Moscow State University. M. V. Lomonosov; MAKS Press, 6, 136–145.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Олена Горда , Світлана Цюцюра , Тамара Лященко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
