СОДЕРЖАНИЕ
стр.
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ .
ВВЕДЕНИЕ .
РАЗДЕЛ 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ .
1.1. Вопросы организации электронного бизнеса .
1.1.1. Распределенные информационные системы .
1.1.2. Проблемы информационного поиска .
1.2. Информационно-поисковые системы
1.2.1. Поисковые машины. Обзор .
1.2.2. Интеллектуальный поиск. Обзор .
1.2.3. Представление информации в сети
1.2.4. Особенности работы с сетевыми информационными ресурсами
1.3. Интерпретация текстовой информации
1.3.1. Общая проблема интерпретации информации .
1.3.2. Текст. Особенности текстовой информации
1.3.3. Проблема понимания естественно-языковой информации .
1.4. Краткие выводы по
разделу .
РАЗДЕЛ 2. ГИБРИДНАЯ НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
2.1. Основные гипотезы, положенные в основу работы .
2.2. Элементы модели представления текстовой информации
2.2.1. Объекты .
2.2.2. Действия, АКТы
2.2.3. События .
2.3. Семантические сети
2.4. Пропозициональные сети (цепочка событий)
2.5. Модель прототипов .
2.5.1. Схемы .
2.5.2. Скрипты .
2.6. Нечеткая гибридная модель .
2.7. Пример представления знаний гибридной моделью
2.8. Краткие выводы по
разделу .
РАЗДЕЛ 3. МОДЕЛЬ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ТЕКСТА .
3.1. Общая схема обработки текста .
3.2. Фразеологический анализ
3.3. Концептуальный анализ .
3.3.1. Математическая модель обработки знаний в ГМ .
3.3.2. Общая модель активизации сетей
3.3.3. Модель логогена Мортона .
3.3.4. Модель активности сети
3.3.4.1. Нечеткая характеристика активности
3.3.4.2. Разложение активности на составляющие .
3.3.4.3. Составляющая активности от события
3.3.4.4. Составляющая активности от памяти .
3.3.4.5. Составляющая активности от контекста
3.3.4.6. Расчет активности узла
3.4. Модель представления результатов концептуального анализа
3.5. Рассуждения на основе опыта .
3.6. Рассуждения на основе правил .
3.7. Краткие выводы по
разделу
РАЗДЕЛ 4. ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ТЕКСТА .
4.1. Организация и структура АСИТ .
4.1.1. Общая характеристика
4.1.2. Подсистема "Term-to-Concept" .
4.1.3. База знаний подсистемы "Term-to-Concept"
4.2. Настройка подсистемы на прикладную предметную область
4.2.1. Подсистема извлечения знаний "SemanticExpert"
4.3. АСИТ финансовых данных .
4.3.1. Интеллектуальная поисковая система "ENewsAnalyzer"
4.3.2. Подсистема сбора новостных лент "Intelligent Mail Agent"
4.3.3. Построение ГМ представления финансовых данных
4.3.3.1. Краткие сведения о предметной области .
4.3.3.2. Настройка ГМ .
4.3.4. Компьютерный эксперимент
4.3.5. Краткие сведения о внедрении
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
СПИСОК
- Київ+380960830922