DSpace Repository

Моделирование рассуждений на основе прецедентов в автоматическом анализе новостных текстов

Show simple item record

dc.contributor.author Мызников, Павел Владимирович ru_RU
dc.contributor.author Myznikov, P. V. en
dc.creator Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.creator Novosibirsk State University en
dc.date.accessioned 2017-08-04T11:45:56Z
dc.date.available 2017-08-04T11:45:56Z
dc.date.issued 2017-06
dc.identifier.citation Мызников П. В. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в автоматическом анализе новостных текстов // Вестн. НГУ. Серия: Информационные технологии. 2017. Т. 15, № 2. С. 59–65, ISSN 1818-7900 ru_RU
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/13324
dc.description.abstract Рассматриваются методы моделирования рассуждений на основе прецедентов в задачах анализа и моделирования распространения сообщений в сети Интернет. Предлагаемый подход позволяет строить последовательности рассуждений о содержании новостного текста. Особое внимание уделено поиску аргументов и контраргументов в похожих текстах для построения позиций нескольких точек зрения на содержание новости. ru_RU
dc.description.abstract Case-based reasoning is considered in the tasks of analysis and modelling of messages distribution in Internet. The approach proposed allows create sequences of reasoning about news content. Special attention is paid to searching arguments and counterarguments in similar texts for construction of several viewpoints on the news. en
dc.language.iso ru ru_RU
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject моделирование рассуждений ru_RU
dc.subject reasoning modelling ru_RU
dc.subject прецеденты ru_RU
dc.subject обработка естественных языков ru_RU
dc.subject анализ текста ru_RU
dc.subject cases en
dc.subject natural languages processing en
dc.subject text mining en
dc.title Моделирование рассуждений на основе прецедентов в автоматическом анализе новостных текстов ru_RU
dc.title.alternative Case-Based Reasoning in Automatic Analysis of News Texts en
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Цыбикова Н. С. Диктемная структура текста интернет-новостей // Вестн. ВятГГУ. 2011. № 3 (39). C. 76–79. 2. Ягунова Е. В., Пивоварова Л. М. Исследование структуры новостного текста как последовательности связных сегментов // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». 2011. № 10 (17). C. 273–287. 3. Schank R. C. Dynamic memory: A theory of reminding and learning in computers and people. Cambridge: Cambridge University Press, 1982. 4. Schank R. C. Memory-based expert systems. Technical Report (# AFOSR. TR. 84-0814). New Haven: Yale University, 1984. 5. Kolodner J. L. An introduction to case-based reasoning // Artificial Intelligence Review. 1992. № 1 (6). Р. 3–34. 6. Aamodt A., Plaza E. CBR: foundational issues, methodological variations and system approaches // AI Communications. 1994. № 1 (7). Р. 39–59. 7. Jones K. S. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval // Journal of Documentation. 2004. № 5 (60). Р. 493–502. 8. Mikolov T. et al. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality // Nips. 2013. Р. 1–9. ru_RU
dc.description.reference 1. Tsybikova N.S. Dictemic structure of Internet newstext // Vyatka State University Scientific Journal. 2011, vol. 39, iss. 3, p. 76–79. 2. Yagunova E.V., Pivovarova L.M. A study of the news text structure as a consequnce of connected segments // Proceedings of the Annual International Conference “Dialogue” (2011). Moscow, 2011. p. 273–287. 3. Aamodt A., Plaza E. CBR: foundational issues, methodological variations and system approaches // AI Communications. 1994. № 1 (7). p. 39–59. 4. Jones K.S. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval // Journal of Documentation. 2004. № 5 (60). p. 493–502. 5. Kolodner J.L. An introduction to case-based reasoning // Artificial Intelligence Review. 1992. № 1 (6). p. 3–34. 6. Mikolov T. and others. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality // Nips. 2013. p. 1–9. 7. Schank R.C. Dynamic memory: A theory of reminding and learning in computers and people / R.C. Schank, Cambridge: Cambridge University Press, 1982. 8. Schank R.C. Memory-based expert systems. Technical Report (# AFOSR. TR. 84- 0814) / R.C. Schank, New Haven: Yale University, 1984. en
dc.subject.udc 004.82
dc.relation.ispartofvolume 15
dc.relation.ispartofnumber 2
dc.relation.ispartofpages 59-65


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account