Система автоматической обработки русскоязычных текстов

Открытые системы. СУБД. 2014. № 10. С. 15–17.

Дубов М. С., Миркин Б. Г., Шаль А. А.

Повышенное внимание к проблеме АОТ на естественных языках и появление новых методик анализа данных -- одна из главных тенденций ИТ-индустрии. Однако на сегодняшний день нет единого подхода к решению задачи обобщения и визуализации больших объемов текстовых данных. В основе системы LM Monitor (Latent Meaning Monitor) лежит идея использования графа референций, что в некотором смысле близко к контент-анализу, однако если в последнем речь идет об изучении распределения категорий, то в LM Monitor — об их связанных парах.

Ключевые слова: автоматическая обработка текста, big data, unstructured text analysis, аналитика больших данных, анализ неструктурированных данных, automated text processing

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Методы визуализации текстовой информации с помощью построения суффиксных деревьев, мультифасетных классификаций и иерархических онтологий: алгоритмическое и программное обеспечение (2013)