Semantic Text Analysis Using Artificial Neural Networks Based on Neural-Like Elements with Temporal Signal Summation

Problems of Artificial Intelligence. 2023. No. 3(30). P. 4–27.

Kharlamov Alexander, Eugeny S., Kuznetsov D., Pantiukhin Dmitry

Текст как изображение анализируется в зрительном анализаторе человека. При этом изображение сканируется по точкам наибольшей информативности, которые являются перегибами контуров эквитекстурных областей, на которые грубо разбивается изображение. В случае анализа текста таким образом анализируются отдельные символы алфавита. Далее текст анализируется как повторяющиеся элементы языка различной сложности. Формируются словари уровнеобразующих элементов различной сложности, вершиной которых является уровень допустимой сочетаемости корневых основ слов (имен) в предложениях текста, то есть семантический уровень. Уровень семантики, представленный парами корневых основ, представляет собой однородную направленную семантическую сеть. Переранжирование весов вершин сети, соответствующих корневым корням отдельных имен, как это происходит в гиппокампе, позволяет перейти от частотных характеристик сети к их семантическим весам. Такие сети можно использовать для анализа текстов, которые их представляют: сравнивать их между собой, классифицировать и использовать для выявления наиболее значимых частей текстов (генерировать рефераты текстов) и подобное

Ключевые слова: text analysis