Диссертация (1137241), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Метод состоит издвух основных этапов: преобразование онтологии в формальныйконтекст и формирование списков тождественных объектов спомощью отбора формальных понятий. Помимо метода решениязадачибылразработаниндекс,позволяющийранжироватьформальные понятия по степени уверенности в том, что объектыданного понятия тождественны друг другу.Былирассмотреныальтернативныеметодырешенияпоставленной задачи, основанные на попарном сравнении объектов.Также был рассмотрен альтернативный критерий отбора формальныхпонятий, основанный на применении индекса экстенсиональнойустойчивости.
Был произведен сравнительный анализ разработанногометода с его альтернативами и выявлены основные свойства всехметодов.Экспериментынасгенерированныхданныхпродемонстрировали преимущества нового метода. Эксперименты нареальных данных показали, что разработанные метод и критерий дляфильтрации понятий довольно эффективны. На реальной онтологииалгоритм показал высокую точность.В работе было также приведено описание программногокомплекса FCART, в который в рамках исследования был добавлениндекс для вычисления тождественных денотатов, и программногокомплекса для работы с текстовыми данными, объединяющего в себереализацию предложенных в работе моделей, методов и алгоритмов.147Литература1. Биркгоф Г. Теория решеток.
— М.: Наука, 1989.2. Ильвовский Д., Климушкин М. Выявление дубликатов объектов вприкладных онтологиях с помощью методов анализа формальныхпонятий. НТИ, Сер. 2. – 2013. - № 1. - С.10-17.3. Кузнецов С.О. Быстрый алгоритм построения всех пересеченийобъектов из конечной полурешетки. НТИ, Сер. 2. – 1993. - №1. - С.17-20.4. Кузнецов С.О. Устойчивость как оценка обоснованности гипотез,получаемых на основе операционального сходства. НТИ. Сер.2 1990.
- № 12. - С.21-29.5. Карнап Р. Значение и необходимость. М., 1959.6. Монтегю Р. Прагматика и интенсиональная логика. – В кн.:Семантика модальных и интенсиональных логик. М., 1981.7. Фреге Г. Смысл и значение. – В кн.: Фреге. Избр. работы. М., 1997.8. Рассел Б. Исследование значения и истины. М., 1999.9. Теньер, Л. Основы структурного синтаксиса. / Пер. с франц.
М.:Прогресс, 1988.— 656 с.10. Евтушенко С.А. Система анализа данных «Concept Explorer».Труды 7-ой Национальной Конференции по ИскусственномуИнтеллекту (КИИ-2000). – Москва. - 2000, С.127-134.11. Климушкин, М., Четвериков, Д. Исследование американскихполитических блогов на основе анализа формальных понятий.ЗОНТ-09. - Новосибирск, РИЦ прайс-курьер.
– 2009.14812. Ильвовский Д. Применение семантически связанных деревьевсинтаксического разбора в задаче поиска ответов на вопросы,состоящие из нескольких предложений. НТИ. Сер.2 - 2014. - № 2. С.28-37.13. Ильвовский Д. А., Черняк Е. Л. Системы автоматическойобработки текстов. Открытые системы. СУБД. 2014. № 01. С. 5153.14.
Ильвовский Д. А., Климушкин М. А. Выявление дубликатовобъектов в прикладных онтологиях на основе методов анализаформальныхпонятий.Вкн.:Сборникдокладов9-ймеждународной конференции ИОИ-2012. Торус Пресс, 2012.С.625-628.15. Кириллов А.В., Фомичев В.А. О новом подходе к семантическомупреобразованиюестественно-языковыхзапросов.Бизнес-информатика, Москва, 2011. No 1 (15). C.
19-26.16. Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis: MathematicalFoundations. - Berlin: Springer, 1999.17. Maedche, A., Zacharias, V. Clustering Ontology-based Metadata in theSemantic Web. Proc. of 6th European Conference on Principles of DataMining and Knowledge Discovery. - 2002. - P. 348 – 360.18. Prediger, S.
Logical scaling in formal concept analysis. ICCS, LectureNotes in Computer Science. – 1997. - Vol. 1257. Springer. - P. 332341.19. Merwe, D., Obiedkov, S., Kourie, D. AddIntent: a new incrementalalgorithm for constructing concept lattices. - LNCS, Springer. – 2004. –P. 205 – 206.14920. Kuznetsov, S.O., Obiedkov, S., Roth, С. Reducing the RepresentationComplexity of Lattice-Based Taxonomies. U. Priss, S. Polovina, R.Hill, Eds., Proc.
15th International Conference on ConceptualStructures (ICCS 2007), Lecture Notes in Artificial Intelligence(Springer), Vol. 4604, pp. 241-254, 2007.21. Roth, C., Obiedkov, S., Kourie, D. On Succinct Representation ofKnowledge Community Taxonomies with Formal Concept Analysis.IJFCS (Intl Journal of Foundations of Computer Science). – 2008. – P.383-404.22. URL - http://www.ontos.com/?page_id=630.23.
Galitsky, B., Ilvovsky, D., Lebedeva, N., Usikov, D. Improving Trust inAutomation of Social Promotion. 2014 AAAI Spring SymposiumSeries. – 2014.24. Wille, R. Restructuring lattice theory: an approach based on hierarchiesof concepts. - Ordered Sets: Dordrecht/Boston, Reidel. – 1982.
- P.445—470.25. Medina, R., Obiedkov, S.A. (eds.). Formal Concept Analysis. 6thInternational Conference, ICFCA 2008, Montreal, Canada. – Springer.– 2008.26. Newman, M.E.J., Strogatz, S., Watts, D. Random graphs with arbitrarydegree distributions and their applications. Phys. Rev. E 64. - 2001.27. Kuznetsov, S.O., Obiedkov, S., Roth, C.
Reducing the representationcomplexity of lattice-based taxonomies. 15th Intl Conf on ConceptualStructures, ICCS 2007. - Sheffield, UK. - LNCS/LNAI. Vol. 4604.Springer. – 2007.28. Klimushkin, M., Chetverikov, D., Novokreshchenova, A. FormalConcept Analysis of the US Blogosphere during the 2008 Presidential150Campaign. 9th international session of the HSE "Baltic Practice". –Belgium. – 2009.29. Klimushkin, M.A., Obiedkov, S.A., Roth, C. Approaches to theselection of relevant concepts in the case of noisy data. 8th InternationalConference, ICFCA2010, Morocco. – Springer.
– 2010.30. Ilvovsky D. A., Klimushkin M. A. FCA-based Search for DuplicateObjects in Ontologies. in: Proceedings of the Workshop FormalConcept Analysis Meets Information Retrieval / Отв. ред.: S. O.Kuznetsov, C. Carpineto, A. Napoli. Vol. 977: CEUR WorkshopProceeding, 2013.31. Neznanov, A., Ilvovsky, D. A., Kuznetsov, S. FCART: A New FCAbased System for Data Analysis and Knowledge Discovery , in:Contributions to the 11th International Conference on Formal ConceptAnalysis.
Dresden: Qucoza, 2013. P. 31-44.32. Kuznetsov, S. O., Strok, F. V., Ilvovsky, D. A., Galitsky, B. ImprovingText Retrieval Efficiency with Pattern Structures on Parse Thickets , in:Proceedings of the Workshop Formal Concept Analysis MeetsInformation Retrieval / Отв. ред.: S. O. Kuznetsov, C. Carpineto, A.Napoli. Vol. 977. CEUR Workshop Proceeding, 2013. P.
6-21.33. Galitsky, B., Ilvovsky, D., Kuznetsov, S. O., Strok, F. Matching sets ofparse trees for answering multi-sentence questions // Proceedings of theRecent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2013. –INCOMA Ltd., Shoumen, Bulgaria. – 2013. – P. 285–294.34. Galitsky, B. A., Ilvovsky, D., Kuznetsov, S. O., Strok, F. FindingMaximal Common Sub-parse Thickets for Multi-sentence Search.Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning.Springer. – 2014. – P. 39-57.15135. Galitsky, B., Ilvovsky, D. A., Kuznetsov, S. O., Strok, F. V. Parsethicketrepresentationsoftextparagraphs.Компьютернаялингвистика и интеллектуальные технологии: По материаламежегодной Международной конференции «Диалог» В 2-х т. Т.
1:Основная программа конференции. Вып. 12 (19). М.: РГГУ, 2013.C. 134-145.36. Ilvovsky, D. Going beyond sentences when applying tree kernels.Proceedings of the Student Research Workshop.‒ ACL 2014.‒ P. 5663.37. Bhasker, B., Srikumar, K. Recommender Systems in E-Commerce.CUP. – 2010.38. Thorsten, H., Marchand, A., Marx, P. Can Automated GroupRecommender Systems Help Consumers Make Better Choices? Journalof Marketing. – 2012. – Vol. 76 (5). – P.
89–109.39. Montaner, M., Lopez, B., de la Rosa, J. L. A Taxonomy ofRecommender Agents on the Internet. Artificial Intelligence Review. –2003. – Vol. 19 (4). – P. 285–330.40. Taylor, A., Marcus, M., Santorini, B. The Penn treebank: an overview.Springer Netherlands. – Treebanks. – 2003. – P. 5-22.41. Chomsky, N. Three models for the description of language. InformationTheory. – IEEE Transactions. – Vol. 2 (3). – 1956 – P. 113–124.42. Punyakanok, V., Roth, D., Yih W. The Necessity of Syntactic Parsingfor Semantic Role Labeling // IJCAI-05.
– 2005.43. Domingos, P., Poon, H. Unsupervised Semantic Parsing. Proceedingsof the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural LanguageProcessing. – 2009. – Singapore, ACL.15244. Abney, S. Parsing by Chunks. Principle-Based Parsing. KluwerAcademic Publishers. – 1991. – P. 257–278.45. Galitsky,B.,Usikov,RepresentationsforD.,Kuznetsov,AnsweringS.O.Multi-sentenceParseThicketquestions.20thInternational Conference on Conceptual Structures, ICCS 2013.
– 2013.46. Mill, J.S. A system of logic, ratiocinative and inductive. – London,1843.47. Finn, V.K. On the synthesis of cognitive procedures and the problem ofinduction. NTI. Series 2. – 1999. – № 1–2. – P. 8–45.48. Mitchell, T. Machine Learning. McGraw Hill. – 1997.49. Furukawa, K.
From Deduction to Induction: Logical Perspective. TheLogic Programming Paradigm / еds. K. R. Apt, V. W. Marek, M.Truszczynski, D. S. Warren. – Springer, 1998.50. Fukunaga, K. Introduction to statistical pattern recognition. AcademicPress Professional Inc. – San Diego, CA, 1990.51. Jurafsky, D., Martin, J. Speech and Language Processing: AnIntroductiontoNaturalLanguageProcessing,ComputationalLinguistics, and Speech Recognition. – 2008.52. Byun, H., Lee, S. Applications of Support Vector Machines for PatternRecognition: A Survey. Proceedings of the First InternationalWorkshop on Pattern Recognition with Support Vector Machines (SVM'02), Seong-Whan Lee and Alessandro Verri (Eds.).
– 2002. – SpringerVerlag. London, UK. – P. 213–236.53. Manning, C., Schütze, H. Foundations of Statistical Natural LanguageProcessing. MIT Press. – 1999. – Cambridge, MA.15354. Robinson, J.A. A machine-oriented logic based on the resolutionprinciple. Journal of the Association for Computing Machinery. – 1965.– Vol. 12. – P. 23–41.55. Plotkin, G.D. A note on inductive generalization. B.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
