Автоматизированная система смысловой обработки текстов при создании электронных фондов библиотеки

Научная новизна данной диссертационной работы состоит в том, что исследована проблема и разработан алгоритм классификации текстов и соответствующая методика смыслового анализа текстов. Впервые в качестве метода составления поискового образа текста был определен отбор слов на основе частотного словаря общеупотребительной лексики.

Задача автоматического определения тематической принадлежности текстов решена на основе расчета и эвристического анализа меры близости текстов к словарю предметной области.

1. 
   Задачи смыслового анализа и тематической классификация текстов относятся к слабоформализованным и должны решаться с помощью эвристических (с участием эксперта) алгоритмов.
   
2. 
   Смысловой полнотекстовый анализ является необходимой частью современной системы автоматизации библиотек.
   
3. 
   Разработанные алгоритмы позволяют в условиях библиотеки автоматизировать создание полнотекстовых баз данных (без привлечения сторонних специалистов) и предоставить читателям библиотеки сервис в виде полнотекстового поиска и смыслового поиска текстов, близких к заданному тексту-образцу.
   

0. 
   “Крым 2000”, “Крым 2001”, “Крым 20002”, “Крым 2003” “Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества” (г.Судак, Украина, Автономная республика Крым).
   
1. 
   “ЛИБКОМ 2001”, “ЛИБКОМ 2002”, “ЛИБКОМ 2003” "Информационные технологии, компьютерные системы и издательская продукция для библиотек" (Ершово, Московская область).
   
2. 
   “Иссык-Куль 2003” “Библиотеки и демократизация общества: библиотечно-информационное обслуживание в век информатизации” (г.Чолпан-Ата, Кыргызстан).
   

0. 
   создание полнотекстовой базы данных из массива текстов;
   
1. 
   естественно-тематическая классификация текстов на основе выделения значимых терминов предметной области по признаку превышения общеупотребительной частоты;
   
2. 
   представление информации о распределении слов в текстах в числовом виде и структуризация этой информации с помощью алгоритмов решения слабоформализованных задач.
   

0. 
   создание из массива текстов полнотекстовой базы данных и индексация слов из текстов;
   
1. 
   выделение значимых терминов по критериям превышения общеупотребительной частоты и распределения по текстам;
   
2. 
   создание естественно-тематических предметно-ориентированных словарей.
   

0. 
   максимальное число значимых текстов – это максимально допустимое число текстов, в которых встретилось слово. Этот критерий позволяет выделить слова, специфичные только для части текстов;
   
1. 
   минимальное число значимых текстов – это минимально допустимое число текстов, в которых встретилось слово. Этот критерий, фактически совпадая с нижней статистической границей встречаемости слова, позволяет отбрасывать слова, специфичные для малого (по сравнению с исходным) количества текстов;
   
2. 
   относительная частота словоупотребления – это превышение фактической частоты словоупотребления над общеупотребительной в процентах.
   

0. 
   алгоритма отбора слов в естественно-тематический словарь;
   
1. 
   алгоритма создания естественно-тематического классификатора;
   
2. 
   алгоритма сравнения текстов и расчета близости текстов заданному тексту-образцу.
   

0. 
   создание полнотекстовой базы данных;
   
1. 
   классификация текстов по тематической принадлежности;
   
2. 
   числовая оценка меры сходства текстов.
   

0. 
   смысловой полнотекстовый анализ является необходимой частью современной системы автоматизации библиотек;
   
1. 
   задачи смыслового анализа и тематической классификация текстов относятся к слабоформализованным и должны решаться с помощью эвристических алгоритмов;
   
2. 
   разработанные алгоритмы позволяют автоматизировать создание полнотекстовых баз данных в условиях библиотеки (без привлечения сторонних специалистов) и предоставить читателям сервис в виде полнотекстового поиска и смыслового поиска текстов, близких к заданному тексту-образцу.
   

0. 
   Интерактивные методы решения слабо-формализованных задач в гуманитарных и естественно научных приложениях: (Визуальный эвристический кластерный анализ) // Материалы симпозиума по компьютерным приложениям CIC’98, Мексиканский Национальный Политехнический институт. - Мехико,1998. - C.346-358. - Aнгл. яз. – В соавт. с П.П. Макагоновым.
   
1. 
   Поиск схожих текстов: подходы к решению задачи // Труды Международной академии информатизации ООН (Молдавия). - Кишинев,2000.-C.215-223. - Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым, М.А.Александровым.
   
2. 
   Демонстрационная версия электронной базы данных "Устойчивое развитие городов".- М.: Знание,1999. – 87 c. – В соавт. с П.П. Макагоновым, А.И.Бродовским, Л.Н.Очаговой.
   
3. 
   Поиск схожих текстов в полнотекстовых базах данных по заданному образцу // Материалы симпозиума по компьютерным приложениям CIC’98. - Мехико,1999. - C.17-29. - Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым, М.А.Александровым.
   
4. 
   Классификация аннотаций докладов конференции // Материалы симпозиума по компьютерным приложениям CIC’99.- Мехико,1999.-C.87.-Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым.
   
5. 
   Методика кластеризации коротких текстов на базе набора ключевых слов // Избранные работы исследователей.- Мехико,1999. - C.32-37. - Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым.
   
6. 
   Методика исследования предметно-ориентированных словарей при структуризации потока электронных документов // Прикладной анализ данных классификация и численные методы.- Б.г.:Шпрингер,2000.- C. 454-456. -Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым, М.А.Александровым.
   
7. 
   Программное обеспечение для создания предметно-ориентированных словарей и кластеризации документов в полнотекстовых базах данных // Компьютерная лингвистика и интеллектуальная обработка текстов.- Б.г.:Шпрингер,2001.- C. 454-456. - Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым, М.А.Александровым.
   
8. 
   Кластеризация документов в факторном метрическом пространстве // Материалы 7-й конф. междунар. федерации сообщества по классификации “Прикладной анализ данных, классификация и численные методы”, Бельгия, 2003. - T.1. - C.222-225. - Aнгл. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым, М.А.Александровым.
   
9. 
   Анализ критериев устойчивого развития городов на основе практики их применения в условиях России/ П.П.Макагонов, K.O. Сбойчаков, Е. Траилина// Науч. тр. междунар. союза экономистов и вольного экономического общества России.- M.,2001. - T.1. - C.22-27. - В соавт. с П.П. Макагоновым, Е. Траилиной.
   
10. 
    Описание автоматизированной системы классификации текстов// Информационные технологии в библиотеках и информационное сообщество.-М.:ГПНТБ России, 2001. - С.47-51.
    
11. 
    О новoй файловой структуре CDS/ISIS // Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества: Тр конф.- М.,2001.-T.1.-C.92-97. - В соавт. с АИ Бродовским, Н.Α.Мазовым, О.Л. Жижимовым.
    
12. 
    Перспективы развития ИРБИС в плане применения системы смыслового анализа текстов для создания полнотекстовых хранилищ знаний современной библиотеке// Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества: Тр конф.- М., 2003. - T.1. - C.122-125.
    
13. 
    Интерактивные прикладные методы анализа на примере истории социальных проблем Мексики// Материалы конф. по анализу данных и системному анализу.- Почука, 2003. - T.1. - C.12-15. - Исп. яз. - В соавт. с П.П. Макагоновым.
    

Заказ №_____________