Штучний інтелект

Анотація: У статті описана побудована система аналізу кореферентних зв’язків у текстах природною мовою. У роботі були реалізовані два алгоритмічні підходи для моделювання кореферентних відношень тексту та машинного навчання системи визначення та аналізу зв’язків – із застосуванням методу максимальної ентропії та з використанням методу опорних векторів.

Ключові слова: обробка текстів природною мовою, кореферентний аналіз, семантичний аналіз.

Посилання:

1. Miller G. A., Beckwith R., Fellbaum C. D., Gross D., Miller K. WordNet: Anonline lexical database // International Journal of Lexicography – 1990. – 3, 4. – pp.235-244.
2. Marchenko O. O. Methods for Estimations of Semantic Closeness-Relatedness ofNatural Language Words // Artificial Intelligence. – 2012. – 4. – pp. 213-219.
3. Berger A.L., Pietra V.J.D., Pietra S.A.D. A maximum entropy approach to naturallanguage processing // Computational Linguistics (MIT Press). – 1996. – 22 (1). –pp. 39-71.
4. William H., Teukolsky S. A., Vetterling W. T., Flannery B. P. "Section 16.5.Support Vector Machines". Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing(3rd ed.). New York: Cambridge University Press. – 2007. – ISBN 978-0-521-88068-8.
5. URL – https://catalog.ldc.upenn.edu/docs/LDC2013T19/OntoNotes-Release5.0.pdf
6. Lee H., Chang A., Peirsman Y., Chambers N., Surdeanu M., Jurafsky D.Deterministic coreference resolution based on entitycentric, precision-ranked rules// Computational Linguistics. – 2013. – 39(4). – pp. 885-916.