?
Выделение терминов и их связей для предметного указателя научного текста
С. 253–261.
Bolshakova E. I., Иванов К. М.
Bolshakova E. I., Efremova N., Ivanov K., , in: Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science"Issue 4.: Manchester: EasyChair, 2019. P. 95–106.
Scientific texts contain a lot of special terms, which together with their definitions present an important part of scientific knowledge to be extracted for various applications, such as text summarization, construction of glossaries and ontologies and so on. The paper reports rule-based methods developed for extracting terminological information involving recognition of term definitions, as well ...
Added: November 3, 2019
Bolshakova E. I., Иванов К. М., Тодуа А. Р., В кн.: Ломоносовские чтения: научная конференция, Москва, факультет ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова, 17-26 апреля 2017 г.: Тезисы докладов.: М.: МГУ, МАКС Пресс, 2017. С. 123–124.
Рассматриваются новые инструментальные средства, разработанные в рамках системы извлечения информации из русскоязычных текстов по лексико-синтаксическим шаблонам, а также созданные на их базе прикладные системы. ...
Added: September 5, 2017
Bolshakova E. I., Иванов К. М., Сапин А. С. et al., В кн.: Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3-7 октября 2016г., г.Смоленск, Россия): Труды конференцииТ. 1.: Смоленск: Универсум, 2016. С. 14–22.
Описывается текущее состояние программной системы с открытым кодом, разработанной и применяемой для построения различных приложений по извлечению информации из текстов на русском языке. Извлекаемая информация специфицируется в виде лексико-синтаксических шаблонов и правил языка LSPL. ...
Added: September 5, 2017
Bolshakova E. I., Efremova N. E., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 4th International Conference, AIST 2015, Yekaterinburg, Russia, April 9–11, 2015, Revised Selected PapersVol. 542: Series: Communications in Computer and Information Science.: Switzerland: Springer, 2015. P. 285–295.
The paper describes a strategy that applies heuristics to combine sets of terminological words and words combination pre-extracted from a scientific text by several term recognition procedures. Each procedure is based on a collection of lexico-syntactic patterns representing specific linguistic information about terms within scientific texts. Our strategy is aimed to improve the quality of ...
Added: September 5, 2017
Kochetkova N. A., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2015 № 5 С. 25–32
Представлен метод извлечения терминов из текстов технической области, основанный на новой мере терминологичности. Для отбора кандидатов в термины используются морфологические ограничения. Приводятся результаты экспериментов на корпусе текстов по тематике «Системы автоматизации проектирования и компьютерная графика». ...
Added: December 15, 2015
Natalia Loukachevitch, Nokel M., , in: Proceedings 10th International Conference on Terminology and Artificial Intelligence TIA 2013.: P.: Université Paris 13 - Paris Sorbonne Cité, 2013. P. 69–76.
Models for effective term extraction can depend
on the type of a terminological resource
under construction. In this paper
we study term extraction models for realworking
information-retrieval thesauri. The
first thesaurus is the English version of EuroVoc
thesaurus, the second one is the Russian
Banking thesaurus. We study singleword
and two-word term extraction separately
to reveal the best features and feature
combinations, compare best models ...
Added: December 18, 2014
Большакова Е.И., Лукашевич Н.В., Нокель М.А., Информационные технологии 2013 № 7 С. 31–37
В статье представлены результаты экспериментов по автоматическому извлечению однословных терминов из русскоязычных текстов на основе машинного обучения, позволяющего комбинировать применяемые статистические и лингвистические признаки терминов. Эксперименты показывают, что комбинирование значительно улучшает результаты извлечения терминов, а найденная комбинация признаков может быть использована на расширенной текстовой коллекции без значительной потери качества. ...
Added: October 1, 2014
Nokel M.A., Bolshakova E.I., Loukachevitch N.V., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной Международной конференции «Диалог» (Бекасово, 30 мая–3 июня 2012 г.). В 2 томахТ. 2: Доклады специальных секций. Вып. 11.: М.: Российский государственный гуманитарный университет, 2012.
The paper describes experiments on automatic single-word term extraction
based on combining various features of words, mainly linguistic and statistical,
by machine learning methods. Since single-word terms are much more
difficult to recognize than multi-word terms, a broad range of word features
was taken into account, among them are widely-known measures (such
as TF-IDF), some novel features, as well as ...
Added: October 1, 2014
Kuznetsov I., Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы 2013 № 5
Представлен обзор статистических методов извлечения двусловных терминовиз текстов на естественном языке, а также предложена новая двухступенчатаямодель, в которой связность и специфичность терминов оцениваются двумя независимыми параметрами. Производится экспертное сравнение качества извлеченияи детальный анализ результатов, полученных при использовании каждого из рассматриваемых подходов. ...
Added: December 19, 2013
Bolshakova E. I., Loukachevitch N. V., Нокель М., Информационные технологии 2013 № 7 С. 31–37
В статье представлены результаты экспериментов по автоматическому извлечению однословных терминов из русскоязычных текстов на основе машинного обучения, позволяющего комбинировать применяемые статистические и лингвистические признаки терминов. Эксперименты показывают, что комбинирование значительно улучшает результаты извлечения терминов, а найденная комбинация признаков может быть использована на расширенной текстовой коллекции без значительной потери качества. ...
Added: November 16, 2013