URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Емельянов С.В. Искусственный интеллект и принятие решений: Интеллектуальные системы и технологии. Моделирование и управление. Анализ данных
Id: 161138
 
549 руб.

Искусственный интеллект и принятие решений: Интеллектуальные системы и технологии. Моделирование и управление. Анализ данных. 2012-Вып.1

URSS. 2012. 100 с. Мягкая обложка. ISBN 978-5-9710-0464-6.

 Оглавление

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ
 В.Ф. Хорошевский
  Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web. Часть 3
 Т.К. Кравченко, Н.Н. Середенко
  Создание систем поддержки принятия решений: интеграция преимуществ отдельных подходов
 А.Е. Янковская, М.Е. Семенов
  Принятие решений в интеллектуальных обучающе-тестирующих системах, основанное на смешанных диагностических тестах
МОДЕЛИРОВАНИЕ И УПРАВЛЕНИЕ
 O.A. Зимовец, С.И. Маторин
  Интеграция средств формализации графоаналитических моделей "Узел-Функция-Объект"
 Н.В. Смирнова, А.Ю. Шварц
  Мотивационно-волевой компонент модели обучаемого в следящих интеллектуальных системах. Часть 1
АНАЛИЗ ДАННЫХ
 М.Б. Хачумов
  Расстояния, метрики и кластерный анализ
 В.Э. Нагапетян
  Обнаружение пальцев руки в дальностных изображениях
 Abstracts

 Интеллектуальные системы и технологии (отрывок)

В.Ф.Хорошевский

Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web. Часть 3

Аннотация. Работа является завершением цикла статей, где представлено направление Семантический Веб.
В ней дан аналитический обзор решений, продуктов и систем, разрабатываемых в России.
Изложение структури- ровано по трем направлениям -- инструментальные средства представления знаний,
методы извлечения инфор- мации из текстов, а также пространства знаний для прикладных интеллектуальных систем,
функционирующих в среде Интернет.

Ключевые слова: Семантический Веб, пространство знаний, обработка естественного языка, извлечение
информации из текстов, инструментальные средства, продукты и сервисы, аналитический обзор.

Введение

Настоящая работа является завершением цикла статей автора [1, 2], в которых было представлено направление Семантический Веб, дан общий обзор методов и средств извлечения информации из текстов на примере анализа решений и систем, разрабатываемых зарубежными коллективами и организациями, а также представлена общая картина исследований по этой тематике в России и некоторых странах СНГ. В данной статье более подробно обсуждаются решения, продукты и системы, разрабатываемые в России. При этом автор опирается на результаты анализа активностей исследовательских коллективов и коммерческих компаний, полученные в работах [2, 3], материалы, любезно предоставленные коллегами, а также информацию из Интернет.

Изложение организовано следующим образом: для относительной самодостаточности настоящей статьи, сначала кратко резюмируются результаты работ [2, 3], а затем регулярным образом обсуждаются наиболее интересные, на наш взгляд, аспекты российских исследований и разработок в области извлечения информации из ЕЯ-текстов, а также прикладные системы и сервисы для Семантического Веба.

Как уже отмечалось в [2], спектр российских организаций и коллективов, работающих в области обработки ЕЯ, имеет специфический качественный и количественный состав. Во-первых, исследования и разработки в данной области ведутся в большом числе небольших и малых исследовательских коллективов (около 100 проектов, коллективов, организаций, причем в каждом из них участвует 3--5, редко 10 человек) и в очень ограниченном числе коммерческих организаций. Во-вторых, исследования, в большинстве своем, имеют теоретический характер. И только единичные исследовательские коллективы доводят их результаты до реально действующих систем, а коммерческие организации, позиционирующиеся в данном секторе, в большинстве своем, сосредоточены лишь на решениях, которые можно быстро вывести на рынок, даже за счет снижения наукоемкости и качества соответствующих продуктов. И, наконец, российские исследования и разработки в данной области характеризуются недостаточностью достоверной информации о коллективах, здесь работающих, о концепциях, "исповедуемых" разными коллективами, методах реализации разрабатываемых систем и реально полученных результатах. Поэтому следующий ниже аналитический обзор базируется, в основном, на обсуждении работ "скрытых" коллективов, выявленных в результате автоматической обработки публикаций российских авторов в трудах ведущих конференций по данной тематике. К сожалению, этот анализ может оказаться неполным и/или фрагментарным, но, даже понимая это, автор считает полезным представить его заинтересованному читателю.

Как показано в предшествующих работах данного цикла, в области разработки методов и систем извлечения информации из текстов на естественных языках в интересах создания пространств знаний, а также использования сформированных БЗ в рамках прикладных информационно-аналитических систем и/или для обслуживания семантических Интернетсервисов выделяются кластеры, представленные в первых пяти позициях Табл.1, к которым добавлены кластер инструментальных средств автоматической обработки ЕЯ-текстов (SDK) и кластер семантических продуктов и продуктов для Семантического Веба (SP&SW).

Заметим, что в кластер SP&SW были выделены те организации, которые уже прошли стадию демонстрационных прототипов и выходят, как минимум, на бэта-тестирование своих продуктов, а также продукты и системы организаций, которые в информационном поле научных конференций практически не представлены.

И, наконец, последнее замечание перед тем, как перейтии к более детальному анализу ситуации. В настоящей работе основное внимание уделяется прикладным исследованиям по извлечению информации из ЕЯ-текстов в контексте формирования пространств знаний и Семантического Веба и соответствующему инструментарию. Поэтому, а также в силу ограничений на объем статьи, из дальнейшего рассмотрения полностью исключены кластеры IR, СС, MPKS и KBS, а кластер ОЕ, в силу его значимости для приложений Семантического Веба, предполагается обсудить в отдельной статье.

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце