Электронный архив НГУ

Теоретико-модельные методы извлечения знаний о смысле понятий из текстов естественного языка

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Корсун, Ирина Андреевна ru_RU
dc.contributor.author Пальчунов, Дмитрий Евгеньевич ru_RU
dc.contributor.author Korsun, Irina Andreevna en
dc.contributor.author Palchunov, Dmitry Evgenievich en
dc.creator Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.creator Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН ru_RU
dc.creator Novosibirsk State University en
dc.creator Institute of Mathematics SB RAS en
dc.date.accessioned 2017-02-07T09:58:31Z
dc.date.available 2017-02-07T09:58:31Z
dc.date.issued 2016-09
dc.identifier.citation Корсун И. А., Пальчунов Д. Е. Теоретико-модельные методы извлечения знаний о смысле понятий из текстов естественного языка // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2016. Т. 14, № 3. С. 34–48. ISSN 1818-7900. ru_RU
dc.identifier.citation Korsun, I. A., Palchunov, D. E. Model-Theoretic Methods of Extraction of Knowledge on the Meaning of Concepts from the Natural Language Texts // Vestnik NSU Series: Information Technologies. - 2016. - Volume 14, Issue No 3. - P. 34-48. - ISSN 1818-7900. (in Russian). en
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri http://www.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/11559
dc.description.abstract Статья посвящена разработке теоретико-модельных методов извлечения знаний из текстов естественного языка, а также методов извлечения из текстов определений понятий, полных относительно фиксированного контекста. Контекст задаётся либо объемлющей онтологией, либо набором прецедентов предметной области; при этом полнота определения рассматривается относительно множества «интересующих» предложений. Извлечённые из текстов знания представляются в виде фрагментов атомарных диаграмм алгебраических систем. Разработаны и программно реализованы алгоритмы отображения бескванторных предложений логики предикатов в логику описаний (DL), а также их дальнейшего отображения в OWL. Это даёт возможность порождения новых знаний исходя из имеющихся знаний, уже содержащихся в онтологии, при помощи использования автоматических средств логического вывода. ru_RU
dc.description.abstract The paper is devoted to the development of model-theoretic methods of knowledge extraction from the natural language texts and, in particular, methods of extraction of concept definitions which are complete relative to the fixed context. The context may be determined by ambient ontology as well as by a set of precedents. The completeness of definitions is considered modulo a special set of "interesting" sentences. The extracted knowledge is represented in the form of fragments of atomic diagrams of algebraic systems. Algorithms of mapping some quantifier-free sentences of predicate logic onto Description Logics (DL) as well as of their further mapping onto OWL are developed and implemented. It gives a possibility to generate new knowledge based on existing knowledge that already contained in the ontology by using automated logical reasoning. en
dc.description.sponsorship Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 14-07-00903_а. ru_RU
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject онтология ru_RU
dc.subject теоретико-модельные методы ru_RU
dc.subject фрагменты атомарных диаграмм ru_RU
dc.subject определения понятий ru_RU
dc.subject извлечение знаний ru_RU
dc.subject порождение знаний ru_RU
dc.subject средства логического вывода ru_RU
dc.subject domain ontology en
dc.subject model-theoretic methods en
dc.subject fragments of atomic diagrams en
dc.subject concept definitions en
dc.subject knowledge extraction en
dc.subject knowledge generation en
dc.subject automated logical reasoning en
dc.title Теоретико-модельные методы извлечения знаний о смысле понятий из текстов естественного языка ru_RU
dc.title.alternative Model-Theoretic Methods of Extraction of Knowledge on the Meaning of Concepts from the Natural Language Texts en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Meilicke C., Stuckenschmidt H. A Reasoning-Based Support Tool for Ontology Mapping Evaluation. University of Mannheim, 2008. 2. Shen H., Hu J., Zhao J., Dong J. Ontology-based Modeling of Emergency Incidents and Crisis Management. Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 2010. 3. Flanagan K., Stevens R., Pocock M., Lee P., Wipat A. Ontology for genome comparison and genomic rearrangements. University of Newcastle upon Tyne, 2004. 4. Leuf B., Cunningham W. The Wiki Way: Quick Collaboration on the Web. Addison-Wesley Professional, 2001. 464 p. 5. Suchanek F.M., Kasneci G., Weikum G. YAGO: A Core of Semantic Knowledge Unifying WordNet and Wikipedia // Proceedings of the 16th International Conference on World Wide Web (Banff, Alberta, Canada, May 8–12, 2007). WWW '07. N. Y.: ACM Press, 2007. P. 697–706. 6. Shibaki Y., Nagata M., Yamamoto K. Constructing Large-Scale Person Ontology from Wikipedia // Proceedings of the 2nd Workshop on «Collaboratively Constructed Semantic Resources». Coling, 2010. P. 1–9. 7. Jie Bao, Paul R. Smart, Nigel R. Shadbolt, Dave Braines. A Controlled Natural Language Interface for Semantic Media Wiki Using the Rabbit Language // Workshop on Controlled Natural Language, 2009. 8. Hepp M., Bachlechner D., Siorpaes K. Harvesting Wiki Consensus – Using Wikipedia Entries as Ontology Elements // Proceedings of the First Workshop on Semantic Wikis – From Wiki to Semantics, Annual European Semantic Web Conference (ESWC 2006). 2006. P. 124–138. 9. Cui G. Y., Lu Q., Li W. J., Chen Y. R. Corpus Exploitation from Wikipedia for Ontology Construction // Proceedings of the Sixth International Language Resources and Evaluation (LREC 2008). Marrakech, 2008. P. 2125–2132. 10. Рабчевский Е. А. Автоматическое построение онтологий на основе лексикосинтаксических шаблонов для информационного поиска. // Тр. 11-й Всерос. науч. конф. «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции». Петрозаводск, 2009. С. 69–77. 11. Найханова Л. В. Методы и модели автоматического построения онтологий на основе генетического и автоматного программирования: Автореф. дис. … д-ра техн. наук. Красноярск, 2008. 36 с. 12. Мозжерина Е. С. Автоматическое построение онтологии по коллекции текстовых документов. СПб., 2011. 13. Тузовский А. Ф. Работа с онтологической моделью организации на основе дескриптивной логики // Изв. Том. политехн. ун-та. 2006. Т. 309, № 7. С. 134–137. 14. Gutiererz F., Dou D., Fickas S., Griffiths G. Online Reasoning for Ontology-Based Error Detection in Text. University of Oregon, 2014. 15. Hoehndorf R., Dumontier M. A common layer of interoperability for biomedical ontologies based on OWL EL // Bioinformatics. 2011. 16. Махасоева О. Г., Пальчунов Д. Е. Автоматизированные методы построения атомарной диаграммы модели по тексту естественного языка // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2014. Т. 12, вып. 2. С. 64–73. 17. Махасоева О. Г., Пальчунов Д. Е. Программная система построения атомарной диаграммы модели по тексту естественного языка. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014619198, зарегистрировано 10.09.2014. 18. Кейслер Г., Чэн Ч. Ч. Теория моделей. М.: Мир, 1977. 615 c. 19. Пальчунов Д. Е. Моделирование мышления и формализация рефлексии I: Теоретикомодельная формализация онтологии и рефлексии // Философия науки. 2006. № 4 (31). С. 86–114. 20. Palchunov D. E. Virtual catalog: the ontology-based technology for information retrieval // Knowledge Processing and Data Analysis. Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI). SpringerVerlag Berlin Heidelberg, 2011. Vol. 6581. Р. 164–183. 21. ORE Live Competition. URL: http://dl.kr.org/ore2015/vip.cs.man.ac.uk_8008/live.html. 22. Steigmiller A., Liebig T., Glimm B. Konclude: system description. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, 27:78–85, 2014. 23. Glimm B., Horrocks I., Motik B., Shearer R., Stoilos G. A novel approach to ontology classification. J. of Web Semantics, 2011. 24. Horridge M., Bechhofer S. The OWL API: A Java API for OWL Ontologies // School of Computer Science. 2009. 25. Carroll J. J., Dickinson I. Jena: Implementing the Semantic Web Recommendations, 2004. ru_RU
dc.description.reference 1. Meilicke C., Stuckenschmidt H. – A Reasoning-Based Support Tool for Ontology Mapping Evaluation//University of Mannheim, 2008. 2. Shen H., Hu J., Zhao J., Dong J. – Ontology-based Modeling of Emergency Incidents and Crisis Management // Department of Management Information Systems, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 2010. 3. Flanagan K., Stevens R., Pocock M., Lee P., Wipat A. – Ontology for genome comparison and genomic rearrangements // School of Computing Science, University of Newcastle upon Tyne, 2004. 4. Leuf B., Cunningham W. The Wiki Way: Quick Collaboration on the Web. – AddisonWesley Professional, 2001. – 464 p. 5. Suchanek F.M., Kasneci G., Weikum G. YAGO: A Core of Semantic Knowledge Unifying WordNet and Wikipedia // Proceedings of the 16th International Conference on World Wide Web (Banff, Alberta, Canada, May 8–12, 2007). WWW '07. – NY: ACM Press, 2007. – P. 697–706. 6. Shibaki Y., Nagata M., Yamamoto K. Constructing Large-Scale Person Ontology from Wikipedia // Proceedings of the 2nd Workshop on «Collaboratively Constructed Semantic Resources». – Coling, 2010. – P. 1–9. 7. Jie Bao, Paul R. Smart, Nigel R. Shadbolt, and Dave Braines. A Controlled Natural Language Interface for Semantic Media Wiki Using the Rabbit Language. In Workshop on Controlled Natural Language, 2009. 8. Hepp M., Bachlechner D., Siorpaes K. Harvesting Wiki Consensus – Using Wikipedia Entries as Ontology Elements // Proceedings of the First Workshop on Semantic Wikis – From Wiki to Semantics, Annual European Semantic Web Conference (ESWC 2006). – 2006. – P. 124–138. 9. Cui G.Y., Lu Q., Li W.J., Chen Y.R. Corpus Exploitation from Wikipedia for Ontology Construction // Proceedings of the Sixth International Language Resources and Evaluation (LREC 2008). – Marrakech, 2008. – P. 2125–2132. 10. Rabchevskii, E.A. Automatic ontology construction based on lexical and syntactic patterns for information retrieval // Proceedings of the 11th Scientific Conference "Digital Libraries: Advanced Methods and Technologies, Digital Collections" - Petrozavodsk, 2009. - P. 69- 77. 11. Naikhanova, L.V., Methods and models of automatic construction of ontologies based on genetic and automata programming, Extended Abstract of Doctoral (Techn.) Dissertation, Krasnoyarsk, 2008. - 36 p. (in Russian). 12. Mozzherina, E.S., Automatic construction of ontologies from collections of text documents // Saint-Petersburg State University. 2011. (in Russian). 13. Tuzovsky A.F. Work with an ontological model of organization on the basis of Description Logic // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. – 2006. – V. 309. – № 7. – P. 134–137 14. Gutiererz F., Dou D., Fickas S., and Griffiths G. – Online Reasoning for Ontology-Based Error Detection in Text // Computer and Information Science Department University of Oregon, 2014. 15. Hoehndorf, R., Dumontier, M. A common layer of interoperability for biomedical ontologies based on OWL EL // Bioinformatics, 2011. 16. Makhasoeva O.G., Palchunov D.E. Semi-automatic methods of a construction of the atomic diagrams from natural language texts // Vestnik NSU: Information Technologies - 2014. Vol. 12, No. 2, p.64–73. - ISSN 1818-7900 (in Russian). 17. Makhasoeva O.G., Palchunov D.E. Program system for the construction of the atomic diagram of a model from natural language texts. (in Russian). Certificate of the State Registration of the computer program. No. 2014619198, registered 10.09.2014. 18. Keisler G., Cheng C. C. Model theory. - M .: Mir, 1977. - 615 p. 19. Palchunov D. E. Modelirovanie myshleniya i formalizaciya refleksii. I: Teoretikomodel'naya formalizaciya ontologii i refleksii [Modeling of reasoning and formalization of reflec tion I: Model theoretical formalization of ontology and reflection]. Filosofiya nauki, 2006, no. 4 (31), p. 86–114. (in Russian). 20. Palchunov D.E. Virtual catalog: the ontology-based technology for information retrieval. // In: Knowledge Processing and Data Analysis. Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), Springer-Verlag Berlin Heidelberg, Volume 6581, 2011, p. 164–183. 21. ORE Live Competition. URL: http://dl.kr.org/ore2015/vip.cs.man.ac.uk_8008/live.html. 22. A. Steigmiller, T. Liebig, and B. Glimm. Konclude: system description. Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, 27:78–85, 2014. 23. Glimm, B., Horrocks, I., Motik, B., Shearer, R., Stoilos, G.: A novel approach to ontology classification. J. of Web Semantics, 2011. 24. Horridge M., Bechhofer S. The OWL API: A Java API for OWL Ontologies //School of Computer Science. 2009. 25. Jeremy J. Jeremy J. Carroll, Dickinson I.: Jena: Implementing the Semantic Web Recommendations, 2004. en
dc.relation.ispartofvolume 14
dc.relation.ispartofnumber 3
dc.relation.ispartofpages 34-48


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию