Россия
В настоящее время широко развиваются web-информационные технологии на основе развития как подходов, связанных с добавлением семантики к web-данным, так и развитию аппарата семантических сетей. В данной статье предлагается развитие методов семантического поиска информации на основе алгоритмов её объединения. Такой подход позволяет использовать анализ web-страниц с фоновыми онтологическими знаниями и повышает его эффективность по сравнению с имеющими стандартными подходами.
Семантика, алгоритм поиска, семантическая сеть, сбор данных, обнаружение знаний
1. Berners-Lee, T. Semantic web / T. Berners-Lee, J. Handler, O. Lassila //Scientific American. – 2001. – 284. – Pp. 34-43.
2. Брин, С. Анатомия крупномасштабной гипертекстовой поисковой системы / С. Брин // Компьютерные сети. – 1998. – № 30 (1/7). – С. 107-117.
3. Practical reasoning and effective responses to queries in the logic of description: the DL-Lite family / D. Calvanes, G. De Giacomo, D. Lembo, M. Lenzerini. R. Rosati //J. Autom. Reasoning. – 2007. – № 39 (3). – Pp. 385-429.
4. Search and ranking of knowledge in the semantic network / L. Dean, R. Pan, T. V. Finin, A. Joshi, Y. Peng, P. Kolari. // Proc. ISWC -2005, LNCS 3729. –2005. – Pp. 156-170.
5. Swoogle: search for knowledge in the semantic network / T. V. Finin, L. Dean, R. Pan, A. Joshi, P. Kolari, A. Java, Y. Peng // Proc. AAAI -2005. –2005. – Pp. 1682-1683.
6. DLV system for knowledge representation and reasoning / N. Leone, G. Pfeifer, W. Faber, T. Eiter, G. Gottlob, S. Perri, F. Scarcello // ACM Trans. Deduct Journal. – 2006. – № 7 (3). – Pp. 499-562.
7. Data binding with ontologies / A. Poggi, D. Lembo, D. Calvanese, G. De Giacomo, M. Lenzerini, R. Rosati // J. Data Semantics. – 2008. – № 10. – Pp. 133-173.
8. Rosati, R. Finite models in DL-Lite / R. Rosati // Proc. ESWC- 2008, LNCS 5021. – 2008. – Pp. 215-229.
9. Khan, A. A framework for multi-document abstractive summarization based on semantic role labelling / A. А. Khan, N. Salim, Y. J. Kumar // Applied Soft Computing. – 2015. – Vol. 30. – Pp. 737–747.
10. Choi, J. D. Transition-based semantic role labeling using predicate argument clustering / J. D. Choi, M. Palmer // Proceedings of the ACL 2011 Workshop on Relational Models of Semantics. – Association for Computational Linguistics, 2011. – Pp. 37–45.
11. Ляшевская, О. Н. Оценка фрейм-семантической ролевой маркировки на языке разметки падежа / О. Н. Ляшевская, Е. В. Кашкин // Материалы ежегодной международной конференции «Диалог-2014». – 2014. – С. 350-365.
12. Kaljahi, R. Semantic role labelling with minimal resources: Experiments with French / R. Kaljahi, J. Foster, J. Roturier./ Association for Computational Linguistics (ACL) – 2014. – Pp. 87–92.
13. Lang, J. Similarity-driven semantic role induction via graph partitioning / J. Lang, M. Lapata // Computational linguistics. – 2014. – Vol. 40, № 3. – Pp. 633–669.
14. Combination strategies for semantic role labeling / M. Surdeanu, L. Màrquez, X. Carreras, P. R. Comas // Journal of Artificial Intelligence Research. – 2007. – Pp. 105–151.
15. Palmer, M. The proposition bank: An annotated corpus of semantic roles / M .Palmer, D. Gildea, P. Kingsbury // Computational linguistics. ¬ 2005. ¬ Vol. 31, № 1. ¬ Pp. 71-106.
16. Сербулов, Ю. С. Мера информации в задачах выбора и распределения информационных ресурсов / Ю. С. Сербулов, О. Ю. Лавлинская, В. В. Лавлинский // Инженерная физика. – 2010. – № 4. – С. 7-8.
17. Лавлинский, В.В. Теоретические предпосылки решения проблем формирования моделей и методов взаимодействия информационных процессов / В. В. Лавлинский // Моделирование систем и процессов. – 2013. – № 2. – С. 30-36.
18. Лавлинский, В. В. Теоретические основы математического моделирования для описания целенаправленных систем / В. В. Лавлинский, Е. А. Рогозин, С. Н. Яньшин // Вестник Воронежского института МВД России. – 2017. – № 2. – С. 143-153.
