DSpace Repository

Формальные методы разработки вопросно-ответной системы на естественном языке

Show simple item record

dc.contributor.author Д. В. Деревянко ru_RU
dc.contributor.author Д. Е. Пальчунов ru_RU
dc.contributor.author D. V. Derevyanko en_EN
dc.contributor.author D. E. Palchunov en_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_EN
dc.creator Institute of Mathematics SB RAS en_EN
dc.date.accessioned 2015-03-02T13:40:59Z
dc.date.available 2015-03-02T13:40:59Z
dc.date.issued 2014
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/6865
dc.description.abstract Рассматриваются методы разработки вопросно-ответных систем. Особое внимание уделяется роблемам разработки вопросно-ответных систем с интерфейсом на естественном (русском) языке, порождающих ответы на вопросы на основе информации, содержащейся в документах, представленных в Интернете. Задача интеграции знаний, содержащихся в разных документах, тесно связана с проблемой порождения новых знаний, ни в одном тексте в явном виде не содержащихся. Описываются формальные методы автоматизированного извлечения знаний из текстов на русском языке и порождения по ним новых знаний, основанные на применении параметризованных запросов. На основе этих методов разработана первая версия вопросно-ответной системы. ru_RU
dc.description.abstract The paper is devoted to the methods of development of question-answering systems. The special attention is given to the problems of development of question-answering systems having natural language (Russian) interface, which generate answers to the questions on the basis of information containing in the documents submitted in the Internet. The problem of integration of knowledge contained in different documents is closely connected with the problem of generation of new knowledge which is not explicitly presented in any text. Formal methods of automated extraction of knowledge from texts in Russian and generation of new knowledge, based on the use of the parameterized queries are described in the paper. On the base of these methods the first version of question-answering system has been developed. en_EN
dc.language.iso ru
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject анализ текстов естественного языка ru_RU
dc.subject параметризованный запрос ru_RU
dc.subject атомарная диаграмма модели ru_RU
dc.subject порождение знаний ru_RU
dc.subject извлечение знаний ru_RU
dc.subject информационно-поисковая система ru_RU
dc.subject вопросно-ответная система ru_RU
dc.subject analysis of natural language texts en_EN
dc.subject parameterized query en_EN
dc.subject atomic diagram of a model en_EN
dc.subject knowledge generation en_EN
dc.subject knowledge extraction en_EN
dc.subject search engine en_EN
dc.subject question-answering system en_EN
dc.title Формальные методы разработки вопросно-ответной системы на естественном языке ru_RU
dc.title.alternative Formal methods of development of the question-answering system on natural language en_EN
dc.type Article
dc.description.reference 1. Harabagiu S. M., Pasca M. A., Mariorano S. J. Experiments with Open-Domain Textual Question Answering // Natural Language Engineering Journal. 2003. Vol. 9, iss. 3. Р. 231–267. 2. Moldovan D., Harabagiu S., Pasca M., Mihalcea R., Girju R., Goodrum R., Rus V. The Structure and Performance of an Open-Domain. Question Answering System // ACL '00 Proc. of the 38th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics Stroudsburg, 2000. P. 563–570. 3. Hirschman L., Gaizauskas R. Natural Language Question Answering. The View from Here // Natural Language Engineering. 2001. Vol. 7 (4). P. 275–300. 4. Allam M. N., Haggag M. H. The Question Answering Systems: A Survey // International Journal of Research and Reviews in Information Sciences. 2012. Vol. 2. No. 3. P. 211–221. 5. Dwivedi S. K., Singh V. Research and Reviews in Question Answering System // Procedia Technology. 2013. No. 10. P. 417–42. 6. Perera R., Nand P. Interaction History Based Answer Formulation for Question Answering // Knowledge Engineering and the Semantic Web. Vol/ 468. Berlin; Heidelberg: Springer, 2014. P. 1–12. 7. Chandrasekaran S., DiMascio C. Create a natural language question answering system with IBM Watson and Bluemix services. 2014. URL: http://www.ibm.com/developerworks/cloud/library/cl-watson-films-bluemix-app/cl-watson-films-bluemix-app-pdf.pdf/. 8. Пальчунов Д. Е. Поиск и извлечение знаний: порождение новых знаний на основе анализа текстов естественного языка // Философия науки. 2009. No 4 (43). С. 70–90. 9. 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. 10. Сухоногов A. M., Яблонский C. A. Разработка русского WordNet // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Тр. VI Всерос. науч. конф. (RCDL'2004). Пущино, 2004. С. 113–116. 11. Пальчунов Д. Е., Целищев В. В. Проблема извлечения знаний в системе взаимодействия человека и компьютера (онтологии и пресуппозиции) // Философия науки. 2012. No 4 (55). C. 20–35. 12. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл <=> Текст». 2-е изд., доп. М., 1999. 13. Мельчук И. А., Жолковский А. К. Толково-комбинаторный словарь современного русского языка. Вена, 1984. 14. Словарь сочетаемости слов русского языка / Под ред. П. Н. Денисова, В. В. Морковкина. 3-е изд., испр. М., 2002. 15. Moldovan D., Harabagiu S., Pasca M., Mihalcea R., Goodrum R., Girju R., Rus V. Lasso: A Tool for Surfing the Answer Net. National Institute of Standards and Technology (U.S.), 1999. P. 1–9. 16. Антонова А. А. Синтаксический̆ анализатор для русского и английского языков // Информационно-аналитические аспекты в задачах управления: Сб. тр. ИСА РАН. М.: ЛКИ, 2007. Т. 29. С. 329–337. 17. Пальчунов Д. Е., Степанов П. А. Применение теоретико-модельных методов извлечения онтологических знаний в предметной области информационной безопасности // Программная инженерия. 2013. No 11. С. 8–16. ru_RU
dc.description.reference 1. Harabagiu S. M., Pasca M. A., Mariorano S. J. Experiments with Open-Domain Textual Question Answering. Natural Language Engineering Journal, 2003, vol. 9, iss. 3, p. 231–267. 2. Moldovan D., Harabagiu S., Pasca M., Mihalcea R., Girju R., Goodrum R., Rus V. The Structure and Performance of an Open-Domain. Question Answering System. ACL '00 Proc. of the 38th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics, Association for Computational Linguistics Stroudsburg, 2000, p. 563–570. 3. Hirschman L., Gaizauskas R. Natural Language Question Answering. The View from Here. Natural Language Engineering, 2001, vol. 7, no. 4, p. 275–300. 4. Allam M. N., Haggag M. H. The Question Answering Systems: A Survey. International Journal of Research and Reviews in Information Sciences, 2012, vol. 2, no. 3, p. 211–221. 5. Dwivedi S. K., Singh V. Research and Reviews in Question Answering System. Procedia Technology, 2013, no. 10, p. 417–442. 6. Perera R., Nand P. Interaction History Based Answer Formulation for Question Answering. Knowledge Engineering and the Semantic Web, Berlin, Heidelberg, Springer, 2014, vol. 468, p. 1–12. 7. Chandrasekaran S., DiMascio C. Create a natural language question answering system with IBM Watson and Bluemix services. 2014. URL: http://www.ibm.com/developerworks/cloud/library/cl-watson-films-bluemix-app/cl-watson-films-bluemix-app-pdf.pdf/. 8. Palchunov D. E. Knowledge retrieval and elicitation: generation of new knowledge based on analysis of natural language texts. Filosofiya nauki, 2009, no. 4 (43), p. 70–90. (in Russ.) 9. Makhasoeva O. G., Palchunov D. E. Semi-automatic methods of a construction of the atomic diagrams from natural language texts. Vestnik of Novosibirsk State University, series: Information Technology, 2013, vol. 12, no. 2, p. 64–73. (in Russ.) 10. Sukhonogov A. M., Yablonsky C. A. Development of Russian WordNet. Electronic libraries: perspective methods and technologies, electronic collections. Proc. of the VI All-Russian scientific conference (RCDL'2004). Pushchino, 2004, p. 113–116. (in Russ.) 11. Pal’chunov D. E., Tselishchev V. V. The problem of knowledge retrieval in interaction between a man and a computer: ontologies and presuppositions. Filosofiya nauki, 2012, no. 4 (55), p. 20–35. (in Russ.) 12. Melchuk I. A. Experience of the theory of the linguistic models «Semantic <=> Text». Moscow, 1999. (in Russ.) 13. Melchuk I. A., Zholkovsky A. K. Sensible and combinatory dictionary of modern Russian. Vienna, 1984. (in Russ.) 14. Denisov P. N., Morkovkin V. V. (eds.) The dictionary of word compatibility of Russian. Moscow, 2002. (in Russ.) 15. Moldovan D., Harabagiu S., Pasca M., Mihalcea R., Goodrum R., Girju R., Rus V. Lasso: A Tool for Surfing the Answer Net. National Institute of Standards and Technology (U.S.), 1999, p. 1–9. 16. Antonova A. A. Syntax analyzer for the Russian and English languages. Information and analytical aspects in problems of management. Moscow, LKI, 2007, vol. 29, p. 329–337. (in Russ.) 17. Palchunov D. E., Stepanov P. A. The use of model-theoretic methods for extracting ontological knowledge in the domain of information security. Programnaya ingeneriya, 2013, no. 11, p. 8–16. (in Russ.) en_EN
dc.subject.udc 004.8
dc.relation.ispartofvolume 10
dc.relation.ispartofnumber 3
dc.relation.ispartofpages 34-47


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account