На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2024

В Московском авиационном институте проведен обзор существующих инструментов лингвистического анализа текста. Выявлена проблема выбора подходящих инструментов, адаптации их для работы с текстами на русском языке и интеграции друг с другом.

11.08.2021

При решении самых разных задач в поисковых и новостных системах, системах документооборота и подготовки технической документации, системах электронной коммерции и др., которые кажутся далекими от лингвистического анализа текста, автоматизированный анализ текста может существенно упростить работу человека.
Разработчики компьютерных систем стремятся приблизить их функциональность к человеческим возможностям общения, распознавания и понимания естественного текста. Различные инструменты используются и в множестве коммерческих программных продуктов мониторинга СМИ (Interfax SCAN, продукты компании «Медиалогия»), отслеживания тенденций в какой-либо области, системах антиплагиата (Антиплагиат, Руконт) и т.д. Компания Яндекс также поддерживает работы в области автоматического реферирования веб-документов с учетом запроса.
Все это делает актуальным как разработку новых принципов и методов извлечения данных из текстов на естественном языке, так и создание на их основе новых информационных систем и интернет-технологий, включая средства поиска и анализа информации, приобретения знаний и создания онтологий. Интеллектуализация информационных систем и бизнес-процессов с помощью новых программных средств лингвистического анализа текста для реализации алгоритмов автоматизации обработки технической документации составляет научную новизну работы. Применение предложенного подхода демонстрируется на примере реализованных алгоритмов автоматизации анализа текста на русском языке для решения прикладных задач с использованием разработанного авторами фреймворка TAWT.
Для решения проблемы применения программных средств лингвистического анализа текстов в прикладных системах необходимы специализированные средства, поддерживающие популярные языки программирования для разработки промышленного ПО (Java, .Net и др.), которые ориентированы на решение прикладных задач и реализуют этапы лингвистической обработки.
Подробное описание дается в статье «Алгоритмы автоматизации анализа текста на русском языке для решения прикладных задач с применением фреймворка TAWT», авторы Полицына Е.В., Полицын С.А., Поречный А.С. (Московский авиационный институт, г. Москва).