Preview

Informatics

Advanced search

AUTOMATIC ABSTRACTING OF TEXTUAL INFORMATION BASED ON SITUATIONAL LINKS MODELING OF APPLICATION DOMAIN CONCEPTS

Abstract

A model of abstracting textual information, based on the formalization of information languages by a special generative grammar and the concepts of word self-descriptiveness and contextual links between words, is considered. A method of abstracts synthesis for textual documents by identifying informative sentences, constructing their context and generating chains of syntax trees is suggested.

About the Author

L. V. Stepura
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Russian Federation


References

1. Тактаев, С. Поиск информации в компьютерных сетях: новые подходы / С. Тактаев //[Электронный ресурс]. – Режим доступа : http:// www.searchengines.ru/articles/004603.html. – Дата доступа : 30.01.2013.

2. Тарасов, С.Д. Современные методы автоматического реферирования / С.Д. Тарасов //Научно-технические ведомости СПбГПУ. – СПб. : СПбГПУ, 2010. – № 6. – С. 59–74.

3. Кравцов, А.А. Индексирование и реферирование текста на основе ситуативносинтагматической сети / А.А. Кравцов, С.Ф. Липницкий, Л.В. Степура // Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы (ИИ-2009) : материалы Х Междунар. науч.-техн. конф. – Таганрог : Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – С. 277–279.

4. Липницкий, С.Ф. Модели знаний о предметной области для решения задач поиска и обработки текстовой информации / С.Ф. Липницкий // Информатика. – 2007. – № 2. – С. 25–34.

5. Липницкий, С.Ф. Алгоритмы создания гипертекста на основе ситуативносинтагматической сети / С.Ф Липницкий, Л.В. Степура // Весцi НАН Беларусi. Сер. фiз.-тэхн.навук. – 2010. – № 3. – С. 90–95.


Review

For citations:


Stepura L.V. AUTOMATIC ABSTRACTING OF TEXTUAL INFORMATION BASED ON SITUATIONAL LINKS MODELING OF APPLICATION DOMAIN CONCEPTS. Informatics. 2013;(3):93-104. (In Russ.)

Views: 880


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)