Нейросемантичний підхід до побудови автоматизованих інформаційно- пошукових систем
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.1.2019.178243Ключові слова:
інтелектуальна мультиагентна система, нейронна мережа, генетичний алгоритм, модель знань, предметна областьАнотація
В даний час однією з актуальних проблем при формуванні максимально інформативних моделей знань даної предметної області є створення ефективних інформаційно-пошукових систем, в першу чергу, в Інтернеті, як найбільшому сховищі інформації. Для вилучення потрібної для даної предметної області інформації з Інтернет потрібна обробка величезної кількості різнорідних документів. Це досить складне завдання, яке вимагає
не тільки автоматизації процесу пошуку інформації, але і забезпечення її смислового змісту відповідно до поточної ситуації в даній галузі. Для автоматизації процесу пошуку і визначення максимально інформативного контенту моделі знань даної предметної області запропонована мультиагентна інтелектуальна система пошуку і відбирання інформації,
побудована на основі нейронних мереж. У системі реалізується нейросемантичний підхід до смислової адаптації пошукової інформації до зміни поточної ситуації в даній галузі і відповідної їй еволюції моделі знань на основі генетичного алгоритму.
Бібл. 9
Посилання
Kozlov, D. D. IPS in the Internet: current state and ways of development. – M.: Moscow state University. 2000, 28p.
Luciano Floridi. Web 2.0 vs. the Semantic Web: a Philosophical Assessment //Episteme.– 2009. – Vol. 6, № 1, pp. 25 - 37.
Manning. K. Introduction to information retrieval. – M.: Williams, 2011, 200 p.
Lande D. V. Knowledge Search on the Internet. – M.: Dialectics, 2005, 272 p.
Braley A. J. Intelligent Packaging in Pursuit of Customer Needs // ackaging
Technology and Science.–1993–Vol. 6 – №3. – pp. 115-121.
Bugaichenko, D. Y., Soloviev I. P. Logic-formal specification of multiagent real-time systems. Bulletin of St. Petersburg University, Ser. 1, Issue. 2, 2007, pp.49-57.
Rutkovskaya D., Pilinsky M., Rutkovsky L. Neural networks, genetic
algorithms and fuzzy systems, 2nd ed.– M: Hotline-Telecom, 2008, 452 p.
Subbotin S. A., Oleinik An. A., Gofman E. A. Intelligent information
technologies of automated diagnostic and pattern recognition systems design : monograph. – Kharkov: Company «SMIT», 2012, 133p.
Nikonova L. V., Evdokimova I. S. Methods and algorithms for translation of natural-language queries to SQL-queries database.– Ulan-Ude: VSGTU2, 2004,
p.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
