Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 5.
-
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ И ОЦЕНКИ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ ДЛЯ СИСТЕМ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ КОНТЕНТА
Ж.Х. Мохаммад248-2622025-12-30Аннотация ▼Данная статья посвящена разработке и апробации методики построения онтологического профиля, предназначенного для использования в системах персонализации контента. В работе детально описана модульная архитектура веб-системы персонализации, иллюстрирующая методы и алгоритмы обработки и анализа текста на каждом этапе, а также представлен пошаговый алгоритм создания онтологии. Методика включает первичную обработку данных: извлечение ключевых слов и словосочетаний, их иерархическую кластеризацию для выявления семантической структуры предметной области. Далее следует этап определения пороговых значений для отсева малозначимых связей, извлечения и формализации взаимосвязей между концептами с использованием методов обработки естественного языка, таких, как разрешение лексической неоднозначности и извлечение связей на основе семантического сходства. Для реализации этого процесса был разработан интегрированный конвейер (pipeline), объединяющий усовершенствованные алгоритмы, предложенные автором в предыдущих исследованиях, а именно: алгоритм извлечения ключевых фраз из отдельного текста на основе семантического сходства и модифицированный алгоритм разрешения лексической многозначности слов. В рамках данного конвейера также были оптимально интегрированы все необходимые инструменты обработки естественного языка, обеспечивающие эффективную работу указанных методов в процессе автоматического построения онтологии из текста. Особое внимание в исследовании уделяется комплексной оценке полученной онтологии с использованием специализированного набора критериев, позволяющих объективно оценить качество, полноту и непротиворечивость построенного профиля. Важной частью работы является проведение вычислительного эксперимента, который наглядно демонстрирует влияние каждого из этапов обработки данных на итоговое качество и эффективность онтологии. Показано, что предложенная методика позволяет построить практичную, масштабируемую и релевантную онтологию, готовую к промышленному внедрению и интеграции в системы персонализации для повышения их точности и адаптивности.
-
ПРИМЕНЕНИЕ ДИСТРИБУТИВНОЙ СЕМАНТИКИ ПРИ ВЫДЕЛЕНИИ ЗНАЧИМЫХ СОЧЕТАНИЙ ЗАГОЛОВКОВ НЕСКОЛЬКИХ КОЛЛЕКЦИЙ ТЕКСТОВ ПРИ ФОРМАЛИЗАЦИИ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ
В.И. Данильченко , В. М. Курейчик2022-08-09Аннотация ▼Рассматриваются методы формирования специальных моделей представления раз-
личных наборов знаний в различных информационных системах. Работа посвящена приме-
нению дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний в одной предмет-
ной области (ПрО) в рамках формализации лингвистической экспертной информации
(ЛЭИ). В работе применяется подход к формализации ЛЭИ на основе набора аналитиче-
ских методов, где в качестве моделей используется линейная алгебра. Такой подход даетархитектур ЛЭИ или дендрограмм при выделении значимых сочетаний заголовков несколь-
ких коллекций текстов. Научная новизна заключается в предложенном аналитическом
подходе с применением дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний
заголовков нескольких коллекций текстов, который позволяет проводить анализ и обра-
ботку лингвистической экспертной информации. Отличительной характеристикой пред-
ложенного подхода является возможность формализовать ПрО «Методы глобальной оп-
тимизации» на основе синтеза различных уже существующих иерархий рассматриваемой
ПрО. В работе преследуется задача создать условия для формализации ЛЭИ путем приме-
нения дистрибутивной семантики при выделении значимых сочетаний заголовков несколь-
ких коллекций. Практическая ценность работы заключается в разработке нового подхода
в формализации ЛЭИ с учетом дистрибутивной семантики при выделении значимых соче-
таний заголовков нескольких коллекций текстов. Так же в работе построена онтология в
owl формате «Методы глобальной оптимизации» в программе «Protege». Онтология по-
строена на основе связанных данных ПрО. Построенная в данной работе онтология, до-
полняет структуру поиска в рамках рассматриваемой ПрО и может быть дополнена и
развита в дальнейшем. -
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИЗМЕНЯЮЩИХСЯ УСЛОВИЙ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ НАГРУЗКИ В ГРУППЕ БПЛА
И.Б. Сафроненкова , А.Б. Клименко2021-12-24Аннотация ▼Рассмотрена проблема распределения вычислительной нагрузки в группе беспилот-
ных летательных аппаратов (БПЛА) при осуществлении мониторинга некоторой области
в изменяющихся условиях внешней среды, которая оказывает непосредственное влияние на
потребление бортового энергоресурса. Описан один из этапов решения задачи мониторин-
га, осуществляемого гетерогенной группой БПЛА, заключающийся в распределении БПЛА
по полосам сканирования. Отмечено, что при выполнении данного этапа, отсутствует
возможность учета факторов влияния окружающей среды, что важно ввиду ограниченно-
сти бортовых энергоресурсов. В связи с этим, весьма вероятна ситуация, когда БПЛА не в
состоянии выполнить назначенную на него подзадачу, что ставит под угрозу выполнения
всей миссии группы. Во избежание данной ситуации, предложено использовать методику
принятия решения о необходимости перераспределения нагрузки в группе мобильных робо-
тов (МР). В основе принятия решения лежит процедура онтологического анализа, позво-
ляющая ограничить число вариантов для переноса нагрузки. Разработана модель онтоло-
гии распределения вычислительной нагрузки в группе БПЛА, учитывающая возможность
привлечения дополнительной производительности либо за счет ресурсов соседних БПЛА,
либо за счет устройств «туманного» слоя. Приведены примеры продукционных правил, на
основе которых принимается решение о необходимости переноса нагрузки. Показано, что
при увеличении числа изменений условий окружающей среды, время использования допол-
нительных вычислительных ресурсов уменьшается, что, приводит к необходимости привлечения их большего объема для выполнения поставленной задачи. Проведена сравнительная оценка объема привлекаемых ресурсов при реализации двух методов-аналогов решения задачи переноса вычислительной нагрузки в зависимости от частоты изменений условий
окружающей среды. Результаты вычислительных экспериментов показали, что эффективность применения метода на основе онтологического анализа в динамичной среде выше, чем метода на основе ЛГУ (локальных групп устройств). Это позволяет увеличить
время совместного выполнения миссии группой роботов. -
ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД К РЕАЛИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ
В. М. Курейчик , И. Б. Сафроненкова2020-11-22Аннотация ▼Развитие технологий распределенных вычислений позволило объединить географиче-
ски-распределенные ресурсы, таким образом, предоставив возможности для эффективно-
го решения ресурсоемких задач в различных областях науки и техники. Наряду с этим ак-
туализировался ряд задач, который требует к своему решению новых подходов, учиты-
вающих особенности реализации современных Интернет технологий. В настоящей работе
рассмотрена проблема, связанная с переносом вычислительной нагрузки в распределенной
системе автоматизированного проектирования (РСАПР), функционирующей в «туман-
ной» среде. Целью данной работы является разработка онтологического подхода к реше-
нию задачи переноса вычислительной нагрузки в РСАПР с учетом особенностей «туман-
ной» среды. Онтологический подход заключается в проведении процедуры онтологического
анализа, которая позволяет «отсеивать» узлы-кандидаты, не отвечающие ресурсным
требованиям для переноса части нагрузки. Научная новизна работы заключается в исполь-
зовании моделей онтологии для решения задачи переноса вычислительной нагрузки в
РСАПР. Это позволяет сократить число узлов-кандидатов в «тумане» для переноса на-
грузки, тем самым сократить время моделирования процессов размещения и, соответст-
венно, общее время решения задачи переноса нагрузки. Принципиальным отличием данного
подхода является использование знаний о предметной области, отраженных в модели он-
тологии, для решения задачи переноса вычислительной нагрузки. Проведенные в работе
вычислительные эксперименты доказали целесообразность использования онтологического
анализа для решения задачи переноса вычислительной нагрузки. -
ГИБРИДНЫЙ БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ОТОБРАЖЕНИЯ ОНТОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ
Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Марков2020-07-20Аннотация ▼Статья посвящена решению задачи отображения онтологических моделей в процес-
сах извлечения и управления знаниями. Актуальность и значимость данной задачи обуслов-
лены необходимостью сохранения достоверности и исключения избыточности знаний при
интеграции (объединении) структурированных информационных источников различного
происхождения. Близость и непротиворечивость понятийной семантики объединенного
ресурса при проводимом отображении является основным критерием эффективности
предложенных решений. В статье рассмотрены проблемы выбора соответствующих за-
даче подходов решения, сохраняющих семантику при отображении концептов. Обоснована
стратегия выбора биоинспирированного моделирования. Проанализированы аспекты эф-
фективности применения различных децентрализованных биоинспирированных методов.
Определены причины необходимости проведения гибридизации. Предложено решать зада-
чу отображения онтологических моделей с применением биоинспирированного алгоритма,
построенного на основе гибридизации оптимизационных механизмов алгоритмов бактери-
ального и кукушкиного поиска. Проведенная гибридизация данных алгоритмов позволила
объединить их основные преимущества: последовательный бактериальный поиск, обеспечивающий детальное исследование локальных областей, и значительное число глобальных
перемещений агента-кукушки при реализации полетов Леви. Для оценки эффективности
предложенного гибридного биоинспирированного алгоритма разработан программный
продукт и проведены эксперименты по отображению онтологий разного размера. Каж-
дый концепт любой онтологии имеет определенный набор атрибутов, являющийся семан-
тическим вектором признаков. Степень сходства семантических векторов сравниваемых
концептов отображаемых онтологий является критерием их интеграции. Для повышения
качества процесса отображения введена новая кодировка решений. Полученные количест-
венные оценки демонстрируют экономию времени при решении задач относительно боль-
шой размерности (от 500000 вершин онтографа) не менее 13 %. Временная сложность
разработанного гибридного алгоритма составляет Описанные исследования имеют
высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связаны с реше-
нием классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск скрытых за-
висимостей и закономерностей на множестве элементов знаний.
1 - 5 из 5 результатов
