Модели и алгоритмы семантической фильтрации текстовой информации в информационно-аналитических системах предприятия

• Автор: Бородащенко, Антон Юрьевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Орел
• Количество страниц: 192 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ И ТЕРМИНОВ
ВВЕДЕНИЕ
1 СЕМАНТИЧЕСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ТЕКСТОВОЙ ИНФО-МАЦИИ КАК НАПРАВЛЕНИЕ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРЕДПРИЯТИЯ
1.1 Особенности организации информационно-аналитической деятельности на предприятии и роль семантической фильтрации при решении информационно-аналитических задач
1.2 Место семантической фильтрации в современных технологиях обработки текстовой информации
1.3 Постановка задачи диссертационного исследования
1.4 Анализ методов решения задачи семантической фильтрации
Выводы по главе
2 КОМПЛЕКС МОДЕЛЕЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
2.1 Особенности автоматической обработки текстовой информации на естественном языке
2.2 Графовая (структурная) модель семантической фильтрации текстовой информации
2.3 Марковская (контекстная) модель семантической фильтрации текстовой информации
2.4 Гипертекстовая (внеконтекстная) модель семантической фильтрации текстовой информации
Выводы по главе

3 КОМПЛЕКС АЛГОРИТМОВ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1 Алгоритм семантической фильтрации текстовой информации на основе аппарата теории графов
3.2 Алгоритм семантической фильтрации текстовой информации на основе аппарата марковских случайных процессов
3.3 Алгоритм семантической фильтрации текстовой информации на основе гипертекста
3.4 Комплексный алгоритм семантической фильтрации текстовой информации
Выводы по главе
4 СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ИНФОРМАЦИОННОАНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ С ФУНКЦИЕЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЛЕКСА АЛГОРИТМОВ
4.1 Функциональная и структурная схема перспективной информационно-аналитической системы с функцией семантической фильтрации
4.2 Сравнение результатов тестирования макета программы семантической фильтрации с существующими аналогами
4.3 Экспертная оценка эффективности применения макета программы семантической фильтрации текстовой информации
4.3.1 Методика оценивания эффективности макета программы семантической фильтрации текстовой информации ,
4.3.2 Результат оценивания эффективности макета программы семантической фильтрации текстовой информации
Выводы по главе
ВЫВОДЫ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ источников

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Сравнительная оценка И ПС и ИАС
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Расчет коэффициента с использованием
множественного линейного регрессионного анализа данных
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Экранные формы программной реализации
комплекса алгоритмов семантической фильтрации текстовой информации
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Листинги программной реализации ком-
плекса алгоритмов семантической фильтрации текстовой информации

тику требуемых результатов интеллектуального анализа текстовой информации;
3) словарь слов русского языка в канонической форме С = , поставляемый в составе существующих ИПС и ИАС;
4) специализированный словарь предметной области пользователя Е = ек |, поставляемый в составе существующих ИПС и ИАС;
5) множество пороговых значений частных показателей алгоритмической релевантности поисковых запросов [53]:
^={К>РД, Р>Р*■},

где К полнота; а — число верно выделенных системой документов;

с — число всех документов, релевантных запросу пользователя;

Р- точность; а - число верно выделенных системой документов;

Ь — число всех формально выделенных системой документов;
, Р'4’ - задаются заказчиком информационно-аналитической системы. Требуется разработать:
1) процедуру формализации документов в пространстве признаков 5 = |5',52,53|, отражающих структурные, контекстные и внеконтекстные
связи между текстами;
2) критерии оценки значений показателя, характеризующие семантическое сходство в аспекте структурного (А]), контекстного (А2) и внеконтекст-ного подобия (Аз);
3) функцию многоаспектного ранжирования результатов семантической фильтрации 1(У);
4) комплекс алгоритмов семантической фильтрации текстовой информации с учетом различных аспектов семантического сходства.
Допущения и ограничения: