Отзыв оппонента 2 (Нейро-нечеткие методы и алгоритмы анализа электронных неструктурированных текстовых документов)

отзывофициального оппонента Стояновой Ольги Владимировнына диссертацию Козлова Павла Юрьевича<<Нейро-нечеткие методы и €Lлгоритмы ан€шиза электронныхнеструктурированных текстовых документов),представленную на соискание учёной степени кандидата технических наукпо специ€}JIьности 05.13.17 - Теоретические основы информатикиuссерmацuuПроблема обработки неструктурированной информации относится кчислу приоритетных проблем, решение которых необходимо для достиженияцели перехода к цифровой экономике, сформулированной в Стратегиир€ввития информационного общества в Российской Федерации на 2017-20З0Акmуально сmь mемыdгоды.

Созданная дляре€Lлизации Стратегии программа <Ifифроваяэкономика)>, утвержденная правительством в июле 2017 года, рассматривает вкачестве одной из важнейших задач (улучшение досryпности и качествагосударственных услуг для гражданD. Для решения указанной задачинеобходимо совершенствование процедур обмена электронной информациейN,iежду гражданамии государственнымислужбами.Эффективность такогоприменением показателеЙ оперативностиВЗаимодеЙствия оценивается среакции на обращения граждан и удовлетворенности последних результатамиоказанных услуг. Оба покЕIзателя напрямую зависят от скорости обработкигIоступающихинформационных запросов и точности распознавания,содержащихся в них сообщении.То, что информация в запросах представлена в неструктурированномвиде не позволяет использовать классические методы обработки реляционных,объектных, иерархических, а также р€вмеченных текстовых данных. Дляанапиза неструктурированной текстовой информациимоryт бытьрекомендованы методы семантического поиска, но их применениеосложняется спецификой информационных сообщений,содержащихобращения граждан, и особенностями функционирования обрабатывающихэти сообщения государственных служб.

К специфике сообщений относится:разнообразие форtrl обращениЙ, изложение проблем от первого лица,ВоЗМожность н€lJIичия нескольких тематических аспектов в одном обращении.Среди особенностей функционирования государственных служб следуетотметить: частые изменения структуры ответственности, регламентов работы,расширение спектра ок€lзываемых в электронном виде услуг.Сказанное обуславливает необходимость разработки методов, моделей иаЛгоритмов автоматизированного анализа неструктурированной текстовойинформации, учитывающих специфику ее содержания и использования в2системе электронных государственных услуг, что подтверждает aKTyrtJIbHocTbтемы диссертации.Научная новuзна dассерmацuuк основным результатам, содержащим элементы научной новизны,"'относятся следующие.1. Метод анализа и рубрицирования неструктурированных эЛекТРОННЫХтекстовых документов.

Новизна метода заключается в возможности выборамодели, используемой для решения задачи рубрицированиrI (классифИкацИИ)документов, с помощью системы нечетких продукционных правил, входнымипеременными которой являются размер документq степень пересечениятезаурусов рубрик и объем статистической информации. Учитывая составнейро-нечеткие,(нечетко-логические,Моделей-классификатороввероятностные), выбор входных переменных обоснован.модельнейро-нечеткая2. Каскаднаярубрицированиянеструктурированных электронных текстовых документов небольшогорtlзмера, преобразованных к унифицированному представлению.

Модельможет использоваться при условии н€Lличия необходимого для ее обучениячисла статистических данных (ранее поступивших и классифицированныХ Порубрикам документов) и незначительном пересечении тезауруса рУбрик.Новизна модели заключается в использовании предварительного разбиенияN,iножества значимых слов на синтаксические |руппы, расчете показателейблизости синтаксических групп к рубрикам, использовании указанныхпоказателей в нейро-нечетких моделях классификации документов.3.

Модель в виде нечеткого дерева решений, предназначенная длярубрицирования неструктурированных электронных текстовых документов вусловиях пересечения тезаурусов рубрик и небольшого объемастатистической информации. Отличительной особенностью модели являетсявозможность )л{ета синтаксической роли значимых слов при вычислениистепени их принадлежности к рубрикам. Научной новизной обладает такжецредложенная процедура построения дерева решении, основанная навычислении рассто яния между тезаурусами рубрик.основании нечеткои4.

Метод формирования рубрикатора надинамической кластеризации имеющегося массива электронных текстовыхдокументов. Новизна метода заключается в использовании трехlrредложенных пок€вателей: степень соответствия документа рубрике, степеньнеопределенности отнесения документа к рубрике, степень несоответствиядокумента рубрике, анаJIиз которых служит ооновой принятия решений обизменении структуры рубрикатора.Весь комплекс разработанных методов и моделей автоматизированнойобработки неструктурированной текстовой информации и ее рубрицированиязв системе электронных государственных услуг в условиях нестационарностисостава и структуры рубрик составляет научную новизну диссертации.Полученные научные результаты соответствуют п.5 паспорта специаJIЬнОСТИ Вчасти <разработка и исследование методов и Еtпгоритмов анализа тексТа> и п.6 вчасти кразработка принципов и методов извлечениrI данных иЗ ТекСТоВ наестественном языке)).обоснованносmьudосmоверносmьнаучньlж рвульmumовduссерmацuuОбоснованность полученных в диссертации результатов обеспечиВаеТСЯкорректным применением методов искусственных нейронных сетей, нечетКОйлогики, экспертного оценивания, теории вероятностей, синтаксическоГо Иморфологического анаJIиза электронных текстовых документов.

Полученныерезультаты не противоречат общепризнанным научным положениям.,Щостоверность результатов подтверждается данными вычислительныхэкспериментов, при проведении которых использовалась информация,полученная из достоверных источников (администрации Смоленской областии международной базы текстовых данных Newsgroup 20).Значttмосmь рвульmаmов duссерmацuu dля mеорuu а пршкmuкuПредложенные методы и модели ан€Lлиза и рубрицирования текстовыхдокументов вносят вклад в р€lзвитие теории обработки цифровой информации,представленнои на естественных языках.Разработанные алгоритмы и программные средства, ре€Lлизующиепредложенные методы и модели, моryт найти практическое применение всистемах электронных услуг для повышения эффективности обработкипоступающих пользовательских сообщений. Кроме того, данные решенияможно рекомендовать при построении поисковых систем для суженияинформационного поля путем точного рубрицирования запросов.\uмечанuя по d шссерmuцuu1.

Важной особенностью предложенного метода обработки ирубрицирования текстовых документов является возможность выбора моделиклассификатора на основании ан€шиза характеристик документов и рубрик.Одна из характеристик - объем (размер) документа. По данной характеристикена рис,1.6 (стр.28) и в тексте р€lздела 2.1 (стр.

З0) представлены р€вличныенаборы категорий без описаниrI связей между ними. Кроме того, выборчисловых значений для границ категорий, представленных на стр.28, ничем необоснован, а для категорий на стр. 30 критерии вообще отсутствуют.Учитывая, что указанная характеристика влияет на выбор моделии)lследовательно, на результат рубрицирования, следов€tлоформированию критериев ее оценивания,2. Встроже подоити кпредложенной каскадной нейро-нечеткой модели,представленной на рис. 2.2 (стр.51), для повышения точности рубрицированиязначимыхпредложено использовать анzшиз синтаксических характеристикв то время какслов.

Это существенно усложняет работу классификатора,тезаурусовэффект от подобного усложнения в условиях слабого пересеченияобоснования, особенно с учетомрубрик не очевиден и требует теоретическогоиспользованияотсутствия в тексте диссертации примера практическогоданной модели.(стр. 64) процедуры рубрицированияИз описания шагаз.(в диссертации номердокументов с помощью нечеткого дерева решенийвыражение (7)) следует, чтоавторефератеформулы отсутствует,на множестве узлов нечеткогореализуется процедура полного перебора(стр, бб) отмечаетсяд.р."u решений.

В то же время среди достоинств моделитрудоемКостЪ ((вследствие направленного ан€шиза по отдельной2-вменьшаЯветви НДР).4.следует, что при реализации предложенногомультимоделъного метода рубрицирования результаты морфологическоговыбора способаан€Lлиза используются нечеткой продукционной системойПl-пб, определяющихрубрицирования для проверки выполнения условийвыбор модели. |4з дальнейшего описания €tлгоритмов и результатовморфолОгического анаJIиза (стр.85-90) не ясно, какие именно результатывыбор,данного ан€шиза и каким образом влияют на указанныйИз рис.З.1 (стр. 79)иперечисленные замечания не снижают степень научной новизныпрактической значимости полученных результатов,окраmерuям,Пол онсен uем о поряd ке пр ucyJtcd ен uя у чен ьrх сmепенеЙу сmuн о вл еннь.мзаt<люченuесооmвеmсmвuu duссерmацuuвСодержание диссертации логически последовательно изJIоженочетырех главах, введении и заключении.

Двтореферат хорошо отражаетсодержание диссертации.основные положения диссертации своевременно опубликованы впрошли необходимую апробацию нарецензируемых научных журналах имеждународных на)п{ных конференциях,акту€шьности, научной новизне и практической значимостинаучнодиссертация п. ю. Козлова представляет собой законченнуюпометодов,квалификационную работу. В ней.решена научная задача разработкивмоделей и €Lлгоритмов анаJIиза неструктурированных текстовых документов5системе электронных государственных услуг, имеющая существенноезначение для рЕввития отрасли знанийо связанной с анализом текстов наестественном языке, что соответствует требованиям положения опостановлениемстепенеи,утвержденногоПравительства Российской Федерации от 24.09.

201rЗ г., J\b842 в части разделаприсуждеЕии r{еныхп,считаю, что Козпов Павел Юрьевичзаслуживает присуждения уlёной степени кандидата технических наук пона основании изложенногоспециЕtльности 05. 13. 17 _ Теоретические основы информатики.Офичиальный оппонентнаук подоктор техническихспециЕuIьности 05.13.06,доцент,старший преподаватель кафедрысистеминформационныхэкономикеСанкт-Петербургскогогосударственного университета/,","/Ольга бладимировна Стоянова-почтовый адрес: |9tI2З, Санкт-Петербург,ул.Чайковского, д.62, кафедра ИСЭe-mail : о. stoyanova@spbu.ruтелефон: +7 (92t )4495090iiliiлпчпуш пOдппсьgю/|па,r,rfudшr 0 l. з ъвпрСПЕ ЦИАЛИС Т6Е.

IJPOTAOOBA|iý( T;ffi;"y)E"w"хюSgi'""fi!,/l./Дt7.