DSpace Repository

Методы синтаксического анализа и сопоставления конструкций естественного языка, ориентированные на применение в информационно-поисковых системах

Show simple item record

dc.contributor.author Перфильев, А. А. ru_RU
dc.contributor.author Мурзин, Ф. А. ru_RU
dc.contributor.author Шманина, Т. В. ru_RU
dc.creator Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН ru_RU
dc.creator A. P. Ershov Institute of Informatics Systems en_EN
dc.date.accessioned 2015-03-03T10:10:08Z
dc.date.available 2015-03-03T10:10:08Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.citation Перфильев А. А., Мурзин Ф. А., Шманина Т. В. Методы синтаксического анализа и сопоставления конструкций естественного языка, ориентированные на применение в информационно-поисковых системах // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2011. Т. 9. Вып. 4. С. 50-59. - ISSN 1818-7900. ru_RU
dc.identifier.issn 1818-7900
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/6929
dc.description.abstract This work is dedicated to an actual problem of efficient information search in the Internet. The work is based on the algorithms of sentences comparison taking into account the schemes of syntactic analysis generated by Link Grammar Parser software. The main idea is that syntactic diagrams give us a primitive structure of a text, which allows us to select phrases in a text, which have a syntactic structure similar to that given in a request. According to these ideas, the Information Retrieval System (IRS) iNetSearch was developed. Our study showed that it is often sufficient to remain on the syntactic level and obtain rather good search results. The final part of the article represents the results of testing for the methods implemented within iNetSearch. en_EN
dc.description.abstract Работа посвящена проблеме релевантности информации искомой в сети Интернет. Предложенный метод основывается на использовании алгоритмов сравнения предложений, которые принимают во внимание схемы синтаксического анализа, создаваемые программным приложением Link Grammar Parser. Основная идея состоит в том, что синтаксические диаграммы дают примитивную структуру текста, и это позволяет выбрать фразы в тексте, похожие на те, которые имеются в поисковом запросе. На базе этих идей была разработана информационно-поисковая система (ИПС) iNetSearch. Исследования показали, что часто достаточно оставаться на уровне синтаксиса, чтобы получить хорошие результаты. Приведены результаты тестирования метода в рамках системы iNet-Search. ru_RU
dc.language.iso ru
dc.publisher Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.subject информационно-поисковая система ru_RU
dc.subject Link Grammar Parser ru_RU
dc.subject синтаксический анализ ru_RU
dc.subject семантическое дерево ru_RU
dc.subject релевантность ru_RU
dc.subject relevance en_EN
dc.subject semantic tree en_EN
dc.subject syntactic analysis en_EN
dc.subject Link Grammar Parser en_EN
dc.subject Information Retrieval System en_EN
dc.title Методы синтаксического анализа и сопоставления конструкций естественного языка, ориентированные на применение в информационно-поисковых системах ru_RU
dc.title.alternative Methods of syntactic analysis and comparison of constructions of a natural language, focused on application in information retrieval systems en_EN
dc.type Article
dc.description.reference 1. Salton G. Automatic Information Organization and Retrieval. McGraw-Hill, 1968. 514 p. 2. Temperley D., Sleator D., Lafferty J. Link Grammar Documentation. 1998. URL: http://www. link.cs.cmu.edu/link/dict/index.html 3. Батура Т. В., Мурзин Ф. А. Машинно-ориентированные логические методы отображе ния семантики текста на естественном языке: Моногр. / Институт систем информатики им. А. П. Ершова СО РАН. Новосибирск, 2008. 248 с. 4. Grinberg D., Lafferty J., Sleator D. A Robust Parsing Algorithm for Link Grammars. Pittsburgh, 1995. (Tech. Rep. / Carnegie Mellon Univ. Computer Science; CMU-CS-95–125). 5. Schrampfer A. Understanding and Using English Grammar. 3rd ed. N. Y.: Pearson Education, 2002. 567 р. 6. Nirenburg S., Raskin V. Ontological Semantics. Cambridge, MA: MIT Press, 2004. 420 p. 7. Thompson C. Acquiring Word-Meaning Mappings for Natural Language Interfaces // J. of Articial Intelligence Res. 2003. Vol. 18. P. 1–44. ru_RU
dc.subject.udc 519.68; 681.513.7; 612.8.001.57; 007.51/.52
dc.relation.ispartofvolume 9
dc.relation.ispartofnumber 4
dc.relation.ispartofpages 50-59


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account