Preview

Цифровая трансформация

Расширенный поиск

Интеллектуальный анализ текстовой информации в специализированных областях в системе электронного правительства

https://doi.org/10.38086/2522-9613-2019-2-46-52

Аннотация

Настоящая статья посвящена изучению применения технологии text mining в научных исследованиях как одного из методов интеллектуального анализа текстовой информации в специализированных областях системы электронного правительства. Значимость работы объясняется тем, что в настоящее время в Республике Беларусь не существует исследований, аналогичных проведенному. Продемонстрировано применение программного пакета Rapid Miner и языка R как сред для глубинного анализа текста. Оптимальной формой изучения предметных онтологий признано так называемое концептуальное индексирование. Обозначены оптимальные подходы к его рассмотрению: формальный и лингвистический. Выявлены проблемы избыточности и многозначности слов. Разработка данной проблематики нацелена на согласование разрозненности русскоязычных и иноязычных терминологических систем специализированных онтологий на основе технологий искусственного интеллекта.

Об авторе

Т. И. Макаревич
Белорусский государственный университет; Академия управления при Президенте Республики Беларусь
Беларусь

Магистр филологических наук, старший преподаватель кафедры английского языка гуманитарных специальностей факультета международных отношений БГУ , магистрант 1 курса специальности «Электронное правительство» факультета инновационной подготовки Академии управления при Президенте Республики Беларусь

ул. Ленинградская, д. 20, 220030, г. Минск; ул. Московская, д. 17, 220007, г. Минск



Список литературы

1. Добров, Б. В. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения / Б. В. Добров, В. В. Иванов, Н. В. Лукашевич, В. Д. Соловьев. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. – 173 с.

2. Макаревич, Т. И. English for ICT Students = Английский язык для изучающих информационно-коммуникационные технологии: пособие: в 2-х ч. / Т. И. Макаревич, И. И. Макаревич. – Минск: Акад. упр. при Президенте Респ. Беларусь, 2012. – 382 с.

3. Piatetsky-Shapiro, G. Knowledge Discovery in Databases / G. Piatetsky-Shapiro, W. Frawley. – New York: AAAI/MIT Press, 1991. – 168 p.

4. Ландэ, Д. В. Подход к созданию терминологических онтологий / Д. В. Ландэ, А. А. Снарский // Онтология проектирования. – 2014. – № 2(12). – C. 83–91.

5. Hofmann, M. RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications / M. Hofmann, R. Klinkenberg. – New York: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series, 2013. – 525 p.

6. Тезаурус информационно-поисковый одноязычный: Правила разработки: структура, состав и форма представления // ГОСТ 7.25.-2001. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. – Минск: Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 2001.

7. Guarino, N. Ontologies and Knowledge Bases: Towards a Terminological Clarification / N. Guarino, P. Giaretta // Towards Very Large Knowledge Bases: Knowledge Building and Knowledge Sharing. – Amsterdam: IOS Press, 1995. – P. 25–32.

8. Sowa, J. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations / J. Sowa // Brooks Cole Publishing Co., Pacific Grove, CA. 2000. – V. 45(2). – P. 61–65.

9. Ihaka, R. R: A Language for Data Analysis and Graphics / R. Ihaka, R. Gentleman // Journal of Computational and Graphical Statistics. – 1996. – Vol. 5. – № 3. – P. 299–314.

10. Matloff, N. The Art of R Programming. A Tour of Statistical Software Design / N. Matloff. – San Francisco: No Starch Press. – 2011. – 316 p.


Рецензия

Для цитирования:


Макаревич Т.И. Интеллектуальный анализ текстовой информации в специализированных областях в системе электронного правительства. Цифровая трансформация. 2019;(2):46-52. https://doi.org/10.38086/2522-9613-2019-2-46-52

For citation:


Makarevich T.I. Intellectual Analysis of Textual Information in Domain Fields in the System of e-Government. Digital Transformation. 2019;(2):46-52. (In Russ.) https://doi.org/10.38086/2522-9613-2019-2-46-52

Просмотров: 1117


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2522-9613 (Print)
ISSN 2524-2822 (Online)