СИСТЕМА СЕМАНТИЧЕСКОГО ПОИСКА В ЗАДАЧЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Abstract
Описывается система информационного поиска с использованием семантического процессора и рассматривается возможность ее эффективного применения в задаче информационной поддержки инновационной деятельности, в частности, для поиска информации по естественно-языковым (ЕЯ) запросам так называемого нефактоидного типа. Приводятся также результаты оценки работы системы в сравнении с другими известными информационно-поисковыми и вопросно-ответными системами.
References
1. Городецкий, В.И. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных / В.И. Городецкий, В.В. Самойлов, А.О. Малов // Новости ИИ. – 2002. – № 3. – С. 3–12.
2. Liddy, E.D. Enhanced text retrieval using Natural Language Processing / E.D. Liddy // Bulletin of the American Society for Information Science. – Vol. 24, № 4. – 1998. – P. 74–76.
3. Liddy, E.D. Searching and Search Engines: When is Current Research Going to Lead to Major Progress? / E.D. Liddy // Proceedings of the 2000 International Chemical Information Conference. – Annecy, 2000.
4. Voorhees, E.M. Overview of the TREC 2002 question answering track / E.M. Voorhees // Proceedings of the 11th Text REtrieval Conference (TREC 2002). – Gaithersburg, 2002. – P. 57–68.
5. Soricut, R. Automatic Question Answering: Beyond the Factoid / R. Soricut, E. Brill // Proceedings of the Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. – Boston, 2004. – P. 57–64.
6. Bridging the Lexical Chasm: Statistical Approaches to Answer-Finding / A. Berger [at al.] // Proceedings of the 23rd annual international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval. – Athens, 2000. – P. 192–199.
7. Roussinov, D. Self-Learning Web Question Answering System / D. Roussinov, J. Robles // Proceedings of 2004 World Wide Web Conference. – New York, 2004.
8. Question Answering: CNLP at the TREC-9 Question Answering Track / A. Diekema [at al.] // Proceedings of the 9th Text REtrieval Conference (TREC-9). – Gaithersburg, 2000.
9. Linguistic knowledge can improve information / W. Woods [at al.] // Proceedings of the 6th conference on applied natural language processing. – Seattle, 2000. – P. 262–267.
10. Penev, A. Shallow NLP techniques for Internet Search / A. Penev, R. Wong // Proceedings of 29th Australasian Computer Science Conference. – Hobart, 2006. – P. 167–176.
11. Совпель, И.В. Система автоматического извлечения знаний из текста и ее приложения / И.В. Совпель // Искусственный интеллект. – 2004. – № 3. – С. 668–679.
12. Поцепня, В.Н. Разрешение местоименной анафоры в многоязычных информационных системах / В.Н. Поцепня // Искусственный интеллект. – 2006. – № 4. – С. 619–626.
13. Воронков, Н.В. Реферирование как задача инженерии знаний / Н.В. Воронков // Искусственный интеллект. – 2004. – № 4. – С. 573–579.
14. Постаногов, Д.Ю. Автоматическая классификация документов с использованием семантического процессора / Д.Ю. Постаногов // Искусственный интеллект. – 2005. – № 4. – С. 627–633.
15. Ландэ, Д.В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа / Д.В. Ландэ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 272 с.
Review
For citations:
. Informatics. 2007;(2(14)):35-44. (In Russ.)
Views: 464
Email this article 