Патенты автора Даниэлян Татьяна Владимировна (RU)
Изобретение относится к обработке естественного языка. Техническим результатом является повышение точности интерпретации информации и снижение вычислительной сложности при обработке за счет создания универсальной технологии построения приложений для обработки на основе накопленных в системе знаний о языке и мире. В способе создания программ обработки естественного языка строят семантическую иерархию независимых от языка семантических сущностей, их свойств, возможных атрибутов, их взаимоотношений. Создают универсальную модель, релевантную по отношению к произвольному языку, включающую модели семантических, морфологических, лексических и синтаксических описаний. Создают первую программу обработки произвольного естественного языка. Наполняют данными зависимых от языка моделей морфологических описаний, лексических описаний и синтаксических описаний сущности указанного семантического описания. Создают вторую программу для обработки естественного языка на основе семантической иерархии, первой универсальной программы и зависимых от языка морфологических описаний, лексических описаний и синтаксических описаний. Используют вторую программу для обработки естественного языка. 17 н. и 3 з.п. ф-лы, 18 ил.
ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ ИЗ СМЫСЛОВЫХ БЛОКОВ ДОКУМЕНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МИКРОМОДЕЛЕЙ НА БАЗЕ ОНТОЛОГИИ // 2662688
Изобретение в целом относится к обработке текстов на естественном языке, а в частности - к извлечению информации из смысловых блоков документов с использованием микромоделей на базе онтологии. Техническим результатом является повышение скорости и качества извлечения информации за счет использования микромоделей онтологии для отдельных частей документа. В способе извлечения информации из документов, содержащих текст на естественном языке, идентифицируют в тексте смысловой блок, относящийся к заданной категории. Выполняют лексический анализ множества слов смыслового блока с целью построения множества лексических структур, содержащих информацию о лексических значениях слов и соответствующих семантических классах, представляющих смысловой блок. Идентифицируют микромодель для извлечения информации, относящейся к заданной категории, причем микромодель включает множество продукционных правил, связанных с онтологией. Применяют продукционные правила микромодели с целью извлечения информационных объектов, связанных с соответствующим семантическим классом, соответствующим концепту онтологии. 3 н. и 19 з.п. ф-лы, 13 ил.
Изобретение относится к системам и способам обработки естественного языка. Технический результат заключается в расширении арсенала средств построения составного текстового документа. Способ построения составного текстового документа включает получение устройством обработки данных текста на естественном языке, выполнение устройством обработки данных анализа текста с целью определения одной или более семантической связи в пределах одной или более области текста, создание устройством обработки данных поискового запроса с целью поиска дополнительного контента, передачу устройством обработки данных поискового запроса в один или более доступный информационный ресурс данного объекта с соответствующим концептом онтологии, получение в ответ множества дополнительных единиц контента, создание устройством обработки данных составного документа, в который входит множество разделов и в каждом разделе содержится одна область текста из множества областей текста, которая содержит одну или более дополнительную единицу контента из множества единиц, относящихся к соответствующей области текста. 3 н. и 25 з.п. ф-лы, 20 ил.
Изобретение относится к системам и способам обработки естественного языка. Технический результат заключается в повышении степени близости семантических структур с определенным концептом онтологии. Способ поиска и извлечения сущностей в текстах на естественном языке включает получение вычислительным устройством посредством пользовательского интерфейса идентификаторов первого множества групп слов в тексте на естественном языке, ассоциацию объекта, выполнение семантико-синтаксического анализа текста на естественном языке для получения первого множества семантических структур, определение в тексте на естественном языке второго множества групп слов, в ответ на получение подтверждения того, что группа слов из второго множества групп слов представляет объект, ассоциированный с тем же концептом онтологии, изменение параметра модели классификации, используемой для классификации семантических структур, отражающего степень ассоциации данного объекта с соответствующим концептом онтологии. 3 н.п. и 15 з.п. ф-лы, 18 ил.
Изобретение относится к технологиям информационного поиска. Техническим результатом является повышение эффективности информационного поиска за счет получения результатов, имеющих повышенную степень релевантности, с высокой скоростью. В способе организации поиска в корпусах электронных текстов осуществляют семантико-синтаксический анализ поискового запроса, включая построение ранжированного списка возможных лексических значений для слов запроса, где каждое из лексических значений связано с соответствующим семантическим классом. Составляют список синонимов для лексических значений из ранжированного списка. Ранжируют синонимы для лексических значений и формируют варианты запросов с учетом ранжированных синонимов. Вычисляют оценку соответствия вариантов запросов исходному поисковому запросу. Выполняют поиск текстовых фрагментов в корпусах электронных текстов, удовлетворяющих запросу для вариантов запроса, при этом поиск включает семантико-синтаксический анализ найденных текстовых фрагментов. Вычисляют оценку соответствия лексических значений слов в найденных фрагментах лексическим значениям слов варианта исходного запроса. Ранжируют найденные текстовые фрагменты в соответствии с вычисленной оценкой соответствия. 2 н. и 18 з.п. ф-лы, 14 ил.
Изобретение в целом относится к вычислительным системам, а точнее к системам и способам обработки естественного языка. Техническим результатом является повышение точности и уменьшение времени сравнения текстовых фрагментов за счет обеспечения автоматического сопоставления семантических значений предложений и их частей независимо от способа их синтаксического выражения. В способе создания и пополнения онтологий на основе анализа текстов на естественном языке выполняют семантико-синтаксический анализ текста на естественном языке на основе языковых описаний, представляющих модель языка, для получения множества семантических структур, соотнесенных с текстовым корпусом, где семантические структуры представлены графами. Сравнивают семантические структуры путем определения того, что соответствующие внутренние контексты первой семантической структуры и второй семантической структуры являются подобными по выбранному критерию подобия. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 18 ил.
МЕТОД АНАЛИЗА ТОНАЛЬНОСТИ ТЕКСТОВЫХ ДАННЫХ // 2571373
Настоящее изобретение относится к области автоматического определения значений в естественном языке, а именно к способам и системам обработки естественного языка, обработки текстов и массивов текстов на естественном языке. Техническим результатом является определение тональности на основе анализа текстовой информации. Настоящее изобретение обеспечивает способ проведения анализа текстовых данных, а также систему для проведения анализа текстовых данных и энергонезависимый машиночитаемый носитель информации. Способ настоящего изобретения включает получение текстовых данных; выполнение глубинного синтактико-семантического анализа текстовых данных; извлечение сущностей и фактов из текстовых данных на основе результатов глубинного синтактико-семантического анализа, которое включает в себя извлечение тональностей с использованием тонального словаря, построенного с использованием семантической иерархии. Согласно изобретению используется метод анализа тональности на уровне сущностей и аспектов, или другими словами направленный анализ тональности текстовых данных. Преимуществом направленного анализа тональности является тот факт, что он позволяет выявить не только саму тональность (отрицательную, положительную и т.д.), но и объект, и субъект тональности. 3 н. и 18 з.п. ф-лы, 19 ил.
СИСТЕМА И МЕТОД СЕМАНТИЧЕСКОГО ПОИСКА // 2563148
Изобретение относится к технологиям поиска. Техническим результатом является повышение точности поиска информации за счет обеспечения возможности получения пользователем только релевантных результатов поиска за счет использования семантических запросов. В способе организации поиска в корпусах электронных текстов для компьютерной системы предварительно осуществляют семантико-синтаксический анализ корпуса текстов с определением и сохранением в памяти значений лингвистических параметров предложений, включая сопоставление слов предложения некоторого множества возможных лексических значений - каждое с соответствующей оценкой вероятности вхождения этого лексического значения в предложение, и построением семантических структур предложений, составляющих тексты корпуса текстов, и их последующим индексированием и сохранением индексов. Осуществляют поиск фрагментов в предварительно проиндексированных корпусах электронных текстов, удовлетворяющих запросу. Производят оценку релевантности результатов и ранжируют результаты поиска в соответствии со степенью релевантности. 2 н. и 38 з.п. ф-лы, 25 ил.
Изобретение относится к области распределения задач сервером вычислительной системы. Техническим результатом является повышение эффективности динамического распределения заданий сервером по обработчикам вычислительной системы. Способ распределения задач сервером вычислительной системы заключается в том, что определяют совокупное число свободных обработчиков вычислительной системы, доступных для предоставления имеющимся заданиям, включающее множество обработчиков, которые могут быть предоставлены для выполнения обычных задач, и множество обработчиков, составляющих неприкосновенный запас; однократно выбирают значение коэффициента доступности; назначают каждой последующей в очереди задаче число обработчиков из условия наличия свободных обработчиков, которые могут быть предоставлены для выполнения обычных задач, при этом число назначаемых обработчиков не больше, чем число доступных в данный момент времени обработчиков, которые могут быть предоставлены для выполнения обычных задач, умноженное на коэффициент доступности, но не менее одного такого обработчика; в случае отсутствия свободных обработчиков, которые могут быть предоставлены для выполнения обычных задач, следующей задаче назначают, по меньшей мере, один обработчик из неприкосновенного запаса. 3 н. и 15 з.п. ф-лы, 8 ил.
