Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Автоматизированная система смысловой обработки текстов при создании электронных фондов библиотеки

Диссертация: Автоматизированная система смысловой обработки текстов при создании электронных фондов библиотеки
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана система визуального эвристического анализа числовых данных, которая неоднократно применялась на практике при решении экспертных задач в различных областях знаний. При этом на каждую из задач тратилось от 2 часов до 2 дней. Решение тех же задач традиционными методами требовал нескольких месяцев работы и не всегда позволял выявить те же закономерности в предметной области. В рамках… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Автоматизированная система смысловой обработки текстов
    • 1. 1. Обзор существующих программных продуктов анализа текстов
    • 1. 2. Смысловая обработка текстов в полнотекстовых базах данных
    • 1. 3. Описание работы системы автоматизированного смыслового анализа текстов
  • Глава 2. Система визуального эвристического кластерного анализа
    • 2. 1. Экспертные системы и система визуального эвристического анализа — сходства и отличия
    • 2. 2. Возможности системы Visual НСА
    • Vi. sual Heuristic Cluster Analysis)
      • 2. 3. Методы, ориентированные на данные
      • 2. 4. Примеры применения
  • Глава 3. Описание работы алгоритмов смысловой обработки текстов
    • 3. 1. Алгоритм отбора слов в естественно тематический словарь
    • 3. 2. Алгоритм разбиения основного естественно-тематического словаря на ряд предметно-ориентированных словарей
    • 3. 3. Алгоритм создания естественно-тематического классификатора
    • 3. 4. Сравнение текстов в алгоритме смыслового анализа
    • 3. 5. Алгоритм расчета близости текстов заданному тексту-образцу
  • Глава 4. Перспективы развития ИРБИС в плане применения системы смыслового анализа текстов для создания полнотекстовых баз данных в современной библиотеке
    • 4. 1. Автоматизированная библиотечная система ИРБИС в ГПНТБ России
    • 4. 2. Разница между системой смыслового анализа для ИРБИС и ИРБИС
    • 4. 3. Подготовка специалистов библиотеки для работы с системой
    • 4. 4. Последовательность операций при создании и ведении базы данных ИРБИС при использовании системы смыслового анализа текстов
    • 4. 5. Система смыслового анализа текстов в ИНТЕРНЕТ

Автоматизированная система смысловой обработки текстов при создании электронных фондов библиотеки (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

В последние годы количество текстовой информации в электронном виде возросло настолько, что возникает угроза ее обесценивания в связи с трудностями поиска требуемых сведений среди множества доступных текстов. В настоящее время все большее распространение получают полнотекстовые базы данных. Крупные образовательные центры организуют в Интернете для студентов и сотрудников базы научных статей, авторефератов, многие организации предосгавляют доступ к ресурсам электронных библиотек, оргкомитеты конференций публикуют тысячи полных текстов докладов и т. п.

Данная работа исследует проблему и предлагает научно-обоснованную методику создания полнотекстовых баз данных на основе текстовой информации, накопленной в электронном виде. В данной диссертации предполагается рассматривать полнотекстовые базы данных, создаваемые библиотекой, как часть электронного фонда библиотеки, а электронный фонд, по существу, есть часть общего фонда библиотеки со всеми приданными ему характеристиками. В общедоступных библиотеках такой массив текстов документов обычно возникает как результат сканирования текстов по частным заказам пользователей. С возрастанием объемов накопленной информации возникает задача смыслового поиска и экспертного статистического анализа данных с целью предоставить пользователю возможность правильно ориентироваться в среде электронных фондов большого объема, а эксперту — возможность выделять подклассы текстов по заданной тематике (в дальнейшем — естественно-тематические группы текстов).

В настоящее время в мире существуют и активно развиваются системы смыслового поиска в полнотекстовых базах данных, которые поддерживаются ведущими фирмами — производителями серверов баз данных, например, Oracle, Microsoft, IBM и др. Такие системы строятся на основе многомерных хранилищ, из которых данные извлекаются и обрабатываются с помощью алгоритмов для заранее определенных субъект-объектных отношений между ними. Крупные поисковые серверы в Интернете (например, Yahoo, Yandex) поддерживают алгоритмы поиска текстов «схожих» с данным и расчета релевантности найденных документов исходному запросу. Специализированные системы полнотекстового анализа (например, в России это «Следопыт», «ТекстАналист») позволяют проводить автоматическую классификацию и реферирование текстов.

Разработанность проблемы. Исследования в области автоматической обработки текстов в Европе и США привлекают внимание крупнейших частных фирм и государственных организаций самого высокого уровня. Европейский Союз уже несколько лет координирует различные программы в области автоматической обработки текстов (например, проект 1ST, 19 982 001 гг.). В США с 1991 по 1998 гг. существовал проект TIPSTER, организованный Департаментом обороны совместно с Национальным институтом стандартов и технологий и Центром военно-воздушных и военно-морских вооружений. В работе консультативного совета этого проекта участвовали также ФБР, Национальный научный фонд и некоторые другие организации. Основной целью проекта было сравнение и оценка результатов работы различных поисковых систем и систем реферирования. По результатам проекта был опубликован подробный обзор и даны рекомендации по использованию этих систем. В США среди систем подобного рода наиболее известной является электронная архивная система «Excalibur RetrievalWare» производства компании Excalibur Technologies. Программные продукты этой компании используются Госдепартаментом, Библиотекой Конгресса, ЦРУ, компаниями Ford Motors, Lockheed, Reynold Electrical & Engineering, Maine Yankee Atomic Power.

Создание систем смыслового анализа текстов до настоящего времени происходит с минимальным участием лингвистов. Это обусловлено использованием для решения этой задачи в основном статистических методов. Области, в которых наиболее сильны позиции профессиональных лингвистов, это в первую очередь лексико-грамматический и синтаксический анализ предложения, нахождение имен собственных в тексте и автоматическое реферирование. Научный и практический опыт лингвистов получил широкое применение в системах автоматического перевода и контекстного анализа, при создании тезаурусов и словарей, и т. д. Наиболее известные лингвистические программные продукты на рынке России:

• «Retrans Vista» — система автоматизированного перевода текстов. Система базируется на технологии фразеологического перевода компании «Виста Текнолоджиз», образованной специалистами из Всероссийского института научной и технической информации Российской Академии наук (ВИНИТИ РАН), стоящими у истоков создания отечественной компьютерной лингвистики. Группа этих специалистов под руководством профессора Г. Г. Белоногова начала разрабатывать основы технологии машинного перевода более 20 лет назад [11];

• «MediaLingua», «ABBYY Lingvo» — электронные словари;

• «PROMT» — системы машинного перевода;

• развитые средства контроля орфографии «Microsoft Word» ;

• в научно-производственном центре «Интелек Плюс» ведется разработка информационно-поисковых систем (ИПС), ориентированных на естественно-языковое общение с пользователем [92].

Современные системы смыслового анализа текстов, особенностью которых являются: предпочтение скорости обработки текстов точности семантического и морфологического анализа, статистический частотный анализ словоупотреблений, автоматическая классификация текстов, расчет релевантности текстов поисковому запросу — можно выделить в отдельный класс, к которому относится и система, разработанная автором данной диссертации.

В России исследования в области информационных систем и информационного поиска были сосредоточены главным образом в сети органов научно-технической информации, которая практически рухнула в результате событий 1990;х гг. [5,6,8] В то же время произошла смена поколений информационных систем: сначала переход с больших ЭВМ на персональные, а затем распространение Интернета. В результате в стране практически исчезли созданные в 1980;х гг. и ранее информационные системы, основанные на известных моделях лингвистического обеспечения. В настоящее время работы по смысловому анализу текстов главным образом ведутся:

• в Институте программных систем РАН. Разработана система «Кластер» для формирования концептуального представления предметной области на основе анализа проблемно-ориентированных естественно-языковых текстов [106];

• в корпорации «Галактика». Разработана автоматизированная система поиска и аналитической обработки информации «Са1акика-200М». Это дорогая коммерческая система, имеющая клиентов в рекламном бизнесе, органах управления и средствах массовой информации [74];

• в компании «Гарант-Парк-Интернет». Разработаны программные продукты для анализа и классификации текстов, автоматического реферирования, морфологического, синтаксического и семантического анализа текста, для навигации по большим массивам текстов [72];

• в Научно-производственном инновационном центре «Микросистемы». Разработана система «ТекстАналист». Система осуществляет построение семантической сети понятий, выделенных в обрабатываемом тексте, смысловой поиск фрагментов текста с учетом скрытых в тексте смысловых связей со словами запроса, автоматически реферирует текст [170];

• в компании «MediaLingua». Разработана интеллектуальная система «СЛЕДОПЫТ», служащая для быстрого поиска текстовых фрагментов документов в больших объемах информации. В качестве запроса могут использоваться фразы на естественном языке [166];

• в Московском специализированном Центре новых информационных технологий на базе Московской медицинской академии им. И. М. Сеченова. Разработана система «КЛЮЧИ ОТ ТЕКСТА» — для смыслового поиска и индексирования текстовой информации в электронных библиотеках [78];

• в компании «Yandex». Предлагается набор средств полнотекстовой индексации и поиска в текстовых данных с учетом морфологии русского и английского языков. Средства предназначены для работы с большими объемами русских или английских текстов всех типов в виде файлов различных форматов, полей баз данных и страничек Интернета.

Подробные сведения об этих и других распространяемых программных продуктах содержатся в каталоге, составленном C.B. Логичевым [http://davidsonyuliya.boom.ru/catalog.htm]. Каталог включает описание программ, связанных с анализом текстов и вычислительной лингвистикой, а также соответствующих ресурсов, доступных в Интернете.

В настоящее время в стране сложилась ситуация, когда системы автоматизации библиотек, как правило, не поддерживают технологии автоматизированного смыслового анализа текстов, а современные системы анализа текстов не адаптированы к работе с системами автоматизации библиотек, при этом стоимости тех и других как коммерческих продуктов сопоставимы. Это делает целесообразным расширение возможностей систем автоматизации библиотек за счет включения в лих средств смыслового анализа текстов.

Исходя из этого, в данном диссертационном исследовании была сформулирована цель работы: исследование, разработка и научно-практическое обоснование алгоритмов и методики автоматизированной смысловой обработки текстов и внедрение их в технологию обработки электронных фондов библиотек.

В соответствии с этой целью решались следующие задачи:

• разработка и обоснование методики создания полнотекстовых баз данных;

• разработка и обоснование общей методики смыслового анализа текстов;

• разработка и программная реализация автоматизированной системы эвристического анализа числовых данных;

• разработка и программная реализация алгоритмов классификации текстов;

• адаптация автоматизированной системы смыслового анализа текстов для работы с электронными фондами библиотеки в среде системы автоматизации библиотек ИРБИС.

Данная работа является синтезом нескольких независимых исследований, которые проводились автором. Прежде всего автором, совместно с П. П. Макагоновым, была разработана система визуального эвристического анализа числовых данных, названная Visual НСА [114]. Данная система адресована эксперту, которому необходимо решить слабоформализованную задачу классификации на основе создания и структуризации числовой модели. Автором были исследованы потребности библиотек, и как разработчик систем автоматизации автор поставил цель прикладного применения Visual НСА для создания системы полнотекстового анализа электронных фондов библиотек. Совместно с.

П.П. Макагоновым были развиты алгоритмы смыслового анализа текстов на основе идеи естественно-тематической классификации проблемно-ориентированных текстов [115,117,121]. Автор является одним из разработчиков системы автоматизации библиотек ИРБИС, которая создана в ГПНТБ России коллективом специалистов под руководством Я.JI. Шрайберга. В соавторстве с Л. И. Бродовским, H.A. Мазовым и O.JI. Жижимовым были разработаны формат хранения данных и полнофункциональная библиотека доступа к базам данных ИРБИС64, позволяющие создавать базы данных большого объема [125]. Завершающим этапом работы явилось создание системы смыслового анализа текстов и интеграция ее в систему автоматизации библиотек ИРБИС [126].

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.

Предложена концепция применения ряда независимых эвристических алгоритмов для структуризации числовых данных, что увеличивает достоверность результатов работы системы смыслового анализа.

На защиту выносятся следующие основные положения:

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.

Теоретическая значимость исследовании состоит в обобщении имеющегося опыта применения математической статистики для смысловой обработки текстовв развитии и обогащении научного представления о значимости анализа текстов для информационно-поисковых систем, применяемых в библиотеках.

Практическая значимость состоит в том что, созданы и опубликованы в Интернете на сайте ГПНТБ России полнотекстовые базы данных докладов конференции «Крым 2002;2003» и статей сборника НТБ ГПНТБ России. Общее число текстов в базах 1300. Время, затраченное на создание баз данных и тематическую классификацию текстов по методике, разработанной в диссертационном исследовании, составило один рабочий день, тогда как на создание библиографических описаний этого же объема документов пришлось бы потратить не менее 60 дней.

В результате диссертационного исследования разработана полнофункциональная библиотека доступа к базам данных, которая используется в клиент-серверной версии системы автоматизации библиотек ИРБИС-ИРБИС64.

Разработана система визуального эвристического анализа числовых данных, которая неоднократно применялась на практике при решении экспертных задач в различных областях знаний. При этом на каждую из задач тратилось от 2 часов до 2 дней. Решение тех же задач традиционными методами требовал нескольких месяцев работы и не всегда позволял выявить те же закономерности в предметной области. В рамках расширения возможностей системы визуального эвристического анализа разработана программа «Визуальный трехмерный анализ временных измерений на плоскости (Visual НСА 3D)», которая используется в учебном процессе Российской академии государственной службы при Президенте Российской Федерации (акт о внедрении прилагается).

Апробация результатов исследований состояла в публикации материалов исследований в отечественных и зарубежных периодических изданиях, в выступлениях с докладами на отечественных и зарубежных конференциях и опубликовании текстов этих докладов.

Основные результаты диссертационной работы были представлены на следующих международных конференциях:

• «Крым 2000», «Крым 2001», «Крым 20 002», «Крым 2003» «Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества» (г.Судак, Украина, Автономная республика Крым).

• «ЛИБКОМ 2001», «ЛИБКОМ 2002», «ЛИБКОМ 2003» «Информационные технологии, компьютерные системы и издательская продукция для библиотек» (Ершово, Московская область).

• «Иссык-Куль 2003» «Библиотеки и демократизация общества: библиотечно-информационное обслуживание в век информатизации» (г.Чолпан-Ата, Кыргызстан).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Электронные фонды современной библиотеки с нарастающими темпами накапливают неструктурированные текстовые ресурсы. Причем объем накопленной текстовой информации может быть таким значительным, что задача подготовки их полного библиографического описания становится крайне затруднительной. Очевидна необходимость применения специальных технических решений для предоставления пользователям библиотеки доступа к многообразию электронных текстовых массивов. В настоящее время в России и за рубежом активно развиваются автоматизированные системы смыслового анализа текстов. В диссертационном исследовании дан общий обзор существующих программных продуктов, на основе которого сделан вывод о необходимости разработки системы смыслового анализа текстов, адаптированной к применению в системах автоматизации библиотек.

В диссертационной работе предлагается методика создания полнотекстовых баз данных на основе текстовой информации, накопленной в электронном виде, при этом любой массив электронных текстов рассматривается как электронный фонд.

В диссертационном исследовании показано, что задача смыслового анализа текстов включает следующие основные этапы:

1. создание полнотекстовой базы данных;

2. классификация текстов по тематической принадлежности;

3. числовая оценка меры сходства текстов.

Для реализации первого этапа — создание полнотекстовой базы данных — была использована система автоматизации библиотек ИРБИС. В настоящее время система ИРБИС, в разработке которой принимал участие и автор настоящей работы, применяется более чем в 600-ах библиотеках России, СНГ и других стран. С целыо включения в систему ИРБИС алгоритмов смысловой обработки текстов была разработана новая структура хранения данных и полнофункциональная библиотека доступа к базам данных ИРБИС64.

В рамках реализации второго этапа — классификация текстов — были проведены теоретические исследования и сделаны выводы о возможности применения методов математической статистики для решения этой задачи. В диссертационном исследовании показано, что задача классификации текстов относится к слабоформализованным и должна решаться с помощью эвристических (предусматривающих участие эксперта) алгоритмов. Специально для решения таких задач была разработана и реализована система визуального эвристического анализа числовых данных, которая доказала свою эффективность при решении практических вопросов в различных научных областях.

Важным аспектом системы автоматизированного анализа текстов является тот факт, что все специальные подробности применения математической статистики скрыты от пользователя и для работы с системой требуется только знание предметной области полнотекстовой базы данных. В диссертационной работе даны практические рекомендации по применению системы визуального эвристического анализа специалистами библиотеки при классификации текстов. Па конкретных примерах продемонстрированы возможности системы. Для неспециалистов в области математической статистики в Приложении дается подробное описание принципов работы системы.

Достоверность работы автоматизированной системы смыслового анализа текстов обеспечивается алгоритмами числовой оценки меры близости текстов, составляющими последний, третий этап решения общей задачи. В диссертационном исследовании показано, что основным инструментом смыслового сравнения текстов являются предметно-ориентированные словари, содержащие слова с повышенной частотой встречаемости. Набор таких словарей составляет естественно-тематический классификатор полнотекстовой базы данных. Расчеты и практические оценки меры близости текстов на конкретных примерах подтверждают достоверность работы алгоритмов смыслового анализа текстов. Поставлен вопрос о соотношении рубрикаторов, применяемых в библиотеке при создании библиографических описаний, и естественно-тематического классификатора системы.

В диссертационном исследовании даны практические рекомендации по применению автоматизированной системы смыслового анализа текстов в библиотеках. Освещены вопросы дополнительного обучения специалистов библиотеки для работы с предлагаемой системой.

По результатам работы сделаны следующие выводы:

• смысловой полнотекстовый анализ является необходимой частью современной системы автоматизации библиотек;

• задачи смыслового анализа и тематической классификация текстов относятся к слабоформализованным и должны решаться с помощью эвристических алгоритмов;

• 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.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Н.С. Прикладная статистика. Анализ Данных. Многомерная классификация/Н.С. Абрамович.- Минск, 1994. 39 с.
  2. A.M. Лингвистический процессор для информационно-поисковой системы/А.М.Андреев, Д. В. Березкин, А. В. Брик //Компьютерная хроника. 1998.- № 11 — С. 79 — 100.
  3. A.M. Экспертные юридические системы: миф или реальность/ А. М. Андреев, Д. В. Березкин, Ю. А. Кантонистов // Мир ПК.- 1998.- № 9 — С. 56−64.
  4. А. Б. Электронные библиотеки/А.Б.Антопольский, К.В.Вигурский//Информационные ресурсы России, 1999. -Электронный ресурс. Режим доступа: http://vww.elbib.Ri/index.phtml?page=elbib/rus/iournal.
  5. А.Б. Разработка и внедрение методов совместимости лингвистического обеспечения при взаимодействии АИС: Дис. на соиск. учен. степ, д.т.н. -М., 1990.
  6. H.H. Новый подход к обнаружению кластеров/ Н. Н. Апраушева. -М., 1993. -65 е.: ил.
  7. В. Электронные библиотеки/В. Арме.- М., ПИК ВИНИТИ, 2001.89 с.
  8. АхоА. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции/А.Ахо, Дж.Ульман. Т.1. Синтаксический анализ. М.: Мир, 1978. — 612 с.
  9. Ю.Байдык Т. Н. Нейронные сети и задачи искусственного интеллекта/ Т. Н. Байдык. Киев: Наукова думка, 2001. — 263 е.: ил.
  10. П.Белоногов Г. Г. Языковые средства автоматизированных информационных систем/Г.Г.Белоногов, Б. А. Кузнецов. М.: Наука, 1983.- 187 с.
  11. С. Д. Математико-статистические методы экспертных оценок/С.Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич.-М., 1980.- 263 с.
  12. H.A. Статистика. Методы анализа статистической информации: Конспект лекций/Н.А. Богородская. СПб., 1997. -80 е.: ил.
  13. Боровиков В.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows/ В. П. Боровиков, И. П. Боровиков. -М.: Информ.-издат.Дом «Филинъ», 1997. -592,УШ е.: ил.
  14. В.П. Популярное введение в программу STATISTICA/ В. П. Боровиков. -М.: Компьютер-Пресс, 1998. -266 е.: ил.
  15. П.Боровиков В. П. Statistica. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows/ В. П. Боровиков, И. П. Боровиков. -2 изд., стер. -М.: Информ.-издат.Дом «Филинь», 1998. -592,8 е.: ил.
  16. А.И. Система автоматизации библиотек ИРБИС 2000: что нового?/А.И. Бродовский//Науч. и техн. б-ки. 2001. — № 2. -С. 25−31.
  17. И.М. Модель гистоиерархического объектно-ориентированного справочника для документной информационно-поисковой системы/ И. М. Бродская, Э. З. Любимский, Л. В. Ухов. -М., 1994. -19 с.: ил.
  18. И.А. Проектирование баз знаний и экспертные системы: Учеб. пособие/ И. А. Брусакова, Д. Д. Недосекин, С. В. Прокопчина. -СПб., 1993.-59 е.: ил.
  19. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения/Г. Буч.-Киев: Диалектика, 1993.-312 с.
  20. Т.В. Теория графов: Учеб. пособие/ Т. В. Волченская. -Пенза, 1998.-67 е.: ил.
  21. Ф.С. Разработка средств организационно-технологического обеспечения АБИС/ Ф.С. Воройский//Науч. и техн. б-ки. 2001. — № 9.-С. 71−86.
  22. Ф.С. Региональные корпоративные библиотечные системы России: опыт последних трёх лет глазами участников движения/ Ф. С. Воройский, Я.Л.Шрайберг//Науч. и техн. б-ки.- 2003.-№ 3.- С.13−33.
  23. Воройский Ф. С Корпоративные автоматизированные библиотечно-информационные системы: состояние, принципы построения и перспективы развития. Аналитический обзор/ Ф. С. Воройский, Я. Л. Шрайберг .-М.: ГПНТБ России, 2003.— 129 с.
  24. Ф.С. Основы проектирования автоматизированных библиотечно-информационных систем/ Ф. С. Воройский. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. — 383 с.
  25. Ф.С. Развитие современных информационных технологий в библиотеках России и других стран СНГ в зеркале международныхконференций «Крым-1994» — «Крым-2000»// Ф. С. Воройский // Науч. и техн. б-ки.-2001.-№ 2.- С. 5−14.
  26. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности/ Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. -Харьков: Основа, 1997. -111 с.
  27. Г. П. Методы линейной алгебры в теории графов: Учеб. пособие для студентов/ Г. П. Гаврилов, Д. С. Романов. -М., 1996. -71 с.
  28. Ш. И. Теория формальных языков: Учеб. пособие/ Ш. И. Гапиев, Л. Ю. Емалетдинова. -Казань, 1994. -100 е.: ил.
  29. Н.И. Лингвистические средства автоматизации документального поиска/Н.И. Геидина. СПб., 1992.-188 е.: ил.
  30. Г. П. Игровой подход к формированию баз знаний в экспертных системах: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, канд.физ.-мат.наук:05.13.11/Г.П. Гинкул. -М., 1991. -15 е.,
  31. Л.Х. Кластерный анализ: основные идеи и методы: Препринт/ Л. Х. Гитис. -М., 2000. -61 е.: ил.
  32. А.Л. Исследование операции: многокритериальные задачи: Конспект лекций/ А. Л. Гольдштейн. -Пермь, 1995. -72 е.: ил.
  33. ГОСТ 7.73−96. Поиск и распространение информации. Термины и определения.- Взамен ГОСТ 7.27−80- Введ. с 01.01.98. -Минск: Межгос. совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 1997. -15 с.
  34. ГОСТ 7.74−96. Информационно-поисковые языки. Термины и определения.- Введ. с 01.07.97. -Минск: Межгос. совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 1997. -34 с.
  35. М.В. Введение в Интернет: Учеб. пособие в 9 ч. Ч. 1. Общие сведения / Гончаров М. В., Шрайберг Я.Л.-Под общ.ред.Я. Л. Шрайберга. — М., 2000. -60 е.: ил.
  36. М.В. Введение в Интернет: Учеб. пособие в 9 ч. Ч. 2. Созданиесобственных WWW-страннц / Гончаров М. В., Шрайберг ЯЛ.-Под общ.ред.Я. Л. Шрайберга. -М., 2000. -60 е.: ил.
  37. М.В. Введение в Интернет: Учеб. пособие в 9 ч. Ч. 3. Интернет для науки, культуры и образования / Гончаров М. В., Шрайберг Я.Л.-Под общ.ред.Я. Л. Шрайберга. -М., 2000. -82 е.: ил.
  38. А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере/
  39. A.Н.Горбань, Д. А. Россиев. Новосибирск: Наука: Сиб. изд. фирма РАН, 1996. -275 с.
  40. Н.С. Анализ данных по окружающей среде при помощи нейронных сетей с обобщенной регрессией и геостатистики/ Н. С. Грачев,
  41. B.В.Демьянов, М. Ф. Каневский. М., 1999. -39 е.: ил.
  42. С.К. Программная поддержка определения структуры многомерной базы данных для OLAP/ С. К. Дулин, Р. В. Самохвалов. -М.: ВЦ РАН, 1997. -21 е.: ил.
  43. В.А. Теория графов: алгоритмы обработки деревьев/ В. А. Евстигнеев, В. Н. Касьянов. Новосибирск: Наука, 1994. -361 е.: ил.
  44. Э.В. Информациология сред, структур и биокомпыотерных систем/Э.В. Евреинов. -М., 1996. -33 с.
  45. Проектирование и эксплуатация региональных АСНТИ/ Б. С. Елепов, Л. К. Бобров, С. Р. Баженов, Н. Е. Каленов. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1991. -174 е.: ил.
  46. Е.А. Оценка и выбор решений по многим критериям: Учеб. пособие/Е.А. Елтаренко. — М., 1995. -111 е.: ил.
  47. A.M. Программирование в среде DELPHI 2.0/
  48. A.М.Епанешников, В. А. Епанешников. -М.: Диалог-МИФИ Ч. 4. Работа с базами данных. Организация справочной системы. -1998. -400 е.: ил.
  49. В.П. Теория графов: Конспект лекций/ В. П. Желтов,
  50. B.И.Музыкантов. -Чебоксары, 1998. -100 е.: ил.
  51. O.JI. Введение в Z39.50/ O.JI. Жижимов. Новосибирск: Изд-во НГОНБ, 2000.-196с.
  52. Интеллектуальные системы автоматизированного проектирования БИС и СБИС /В.А.Мищенко, Л. М. Городецкий, Л. И. Гурский и др.- Под ред. В. А. Мищенко.-М.: Радио и связь, 1988.- 272 с.
  53. Информационно-поисковый язык на основе ББК для электронного каталога: Метод, пособие/ Рос. Гос. б-ка. Отдел автоматизации библиотек. -М., 1996. -60 с.
  54. Информационные системы в лингвистике: Сб. ст. -Омск, 2000. -89 е.: ил. -(Информатика и лингвистика/ Омский гос. педагог, ун-т- Вып.1).
  55. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/Под ред. Э. В. Попова. — М.: Наука, 1990.
  56. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Наука, 1990.
  57. P.C. Графы: Учеб. пособие по курсу «Дискрет, математика"/ Р. С. Исмагилов, А. В. Калинкин, В. В. Станцо. М.: Изд-во МГТУ, 1999. -41 е.: ил.
  58. Использование методов математической статистики при анализе существенных признаков художественно-конструкторских решений, заявленных в качестве промышленных образцов/ Науч.-произв.об-ние «Поиск». -М&bdquo- 1992.-72 с.
  59. Исследование операций и математическое программирование. Кишинев: Штиинца, 1992. -114 е.: ил.
  60. Н.Е. Комплексная автоматизация информационно-библиотечного обеспечения ученых АН СССР в области естественных наук: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. д-ра техн. наук:05.25.05/Н.Е.Каленов. -М., 1991. -28 е.: ил.
  61. В.Н. Теория графов и ее приложения: Сб.ст./В.Н.Касьянов, Науч.ред.В. А. Скоробогатов. -Новосибирск, 1994. -120 е.: ил.
  62. А.Н. Исследование операций. Принципы принятия решений и обеспечение безопасности: Учеб. пособие для студентов вузов/
  63. A.Н.Катулев, Н. А. Северцев. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000. -318 с.
  64. В.А. Исследование операций: Учеб. пособие/ В. А. Каштанов,
  65. B.М.Хаметов. -М., 1990. -125 с.
  66. Когнитивное моделирование: Тр. междунар. конф., Пущино, 17−19 сент.1999 г. -М.: МИСИС, 2000. -441 е.: ил.
  67. В.В. Реализация распределенной базы данных в концепции информационного хранилища/ В. В. Колдаков, В. В. Марусин, Е. М. Шаталов. Новосибирск, 1996. -26 с.
  68. Компания «Гарант-Парк-Интернет» Электронный ресурс. — Режим доступа: www.rco.ru.
  69. Компьютерный синтаксический анализ: описание моделей и направлений разработок/Г.Д.Карпова, Ю. К. Пирогова, Т. Ю. Кобзарева, Е.В.Микаэлян// Итоги науки и техники. Сер. «Вычислительные науки"/ ВИНИТИ- Т.6. М., 1991. — С. 91.
  70. Корпорация «Галактика Galaktika-ZOOM» Электронный ресурс. — Режим доступа: www. ga1aktSka.ru.
  71. A.B. Системный анализ и принятие решений: Учеб. Пособие /
  72. A.В.Костров. -Владимир, 1995. -66 е.: ил.
  73. Н.В. Графы: теория, задачи, алгоритмы: Учеб. пособие/ Н. В. Костромина, Б. Л. Истомин. — Йошкар-Ола, 2000. -103 е.: ил.
  74. A.A. Базы и банки данных: Учеб. пособие/ А. А. Кочетыгов,
  75. B.В.Моторин. -Тула, 1995. -104 е.: ил.
  76. М.Л. Введение в искусственные нейронные сети: Учеб. пособие/М.Л. Кричевский. 4.1 .-СПб., 1999. -139 е.: ил.
  77. С.А. Классификация в системных исследованиях/
  78. C.А.Кудряшев. М., 1995. -38 е.: ил.
  79. Е.И. Государственная информационная политика и библиотеки: к проблеме взаимодействия/ Е.И. Кузьмин// Науч. и техн. б-ки. 2001. — № 1. -С. 27−46.
  80. Н.В. Статистика. Методы анализа распределений: Учеб. пособие/ Н. В. Куприенко, О. А. Пономарева. 4.2. СПб.: Изд-во СПБГТУ, 2000.-128 е.: ил.
  81. А. Статистические вычисления: Пер. с нем.:Учеб.пособие для студентов всех спец/ А. Ламерс. -М., 1995. -61 е.: ил.
  82. Лекции по теории графов: Учеб. пособие для студентов по спец."Математика» и «Приклад.математика'У В. А. Емеличев, О. И. Мелышков, В. И. Сарванов, Р. И. Тышкевич. -М.: Наука, 1990. -383 е.: ил.
  83. Л. Прикладные задачи теории графов. Теория паросочетаний в математике, физике, химии: Пер с англ./ Л. Ловас, М.Пламмер. -М.: Мир, 1998.-653 е.: ил.
  84. А.Н. Теория алгоритмов и формальных языков: Учеб. пособие/
  85. A.Н.Мелихов, В. И. Кодачигов. -Таганрог, 1983. -69 л.: ил.
  86. Методы проектирования баз данных: Сб.докл.Балтийской науч.конф., Рига 8−10 сент.1992. -Б.м., 1992. -111,184 е.: ил.
  87. В.П. Введение в базы данных: Учеб. пособие/ В. П. Мешалкин,
  88. B.Н.Фефелов, М. А. Пермяков. -М., 1993. -127 е.: ил.
  89. C.B. Методы и алгоритмы принятия решений: Учеб. Пособие /
  90. C.B. Микони. Ч. 1.-СП6., 1995. -55 е.: ил.
  91. Л.И. Многозначный анализ и возмущенные задачинелинейного программирования/ Л. И. Минченко, О. Ф. Борисенко, С. П. Грицай. -Минск: Навука i тэхшка, 1993. -167 с.
  92. Михаилян-А. Некоторые методы автоматического анализа естественного языка, используемые в промышленных продуктахЭлектронный ресурс./А.Михаилян. ИНТЕЛЕК И3д-В0,2003.
  93. М.П. Методы оптимизации: Учеб. пособие. — Киев: УМК ВО, 1990.
  94. Нейронные сети и искусственный интеллект в задачах науки, техники и экономики. -Ульяновск, 2000. -135 е.: ил. -(Тр. Междунар. конф. «Континуальные логико-алгебраические и нейросетевые методы в науке и экономике" — Т.2).
  95. Нейроинформатика и ее приложения: Тез.докл. -Красноярск, 1995. -93 с.
  96. Нейроинформатика и ее приложения: Тез.докл. -Красноярск, 1999. -167 е.: ил.
  97. С.Ю. Интегрированные информационные и программные среды. MS-Windows 95, NT, файловая система и стандартные приложения: Текст лекций/ С. Ю. Неклюдов, Л. М. Сорокин. СПб., 1998. -75 е.: ил.
  98. Организация знаний: лингвистические аспекты: Прогр. и тез. докл. конф.-М., 1995.-31 с.
  99. В.А. Математические основы теории систем. Методы оптимизации: Учеб. пособие/ В. А. Панов. -Пермь, 1999. 76 е.: ил.
  100. В. А. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях. Методы таксономии и факторного анализа/В.А.Плюта. —1. M., 1980.-80 с.
  101. Р.Г. Математическая лингвистика/Р.Г.Пиотровский, К. Б. Бектаев, А. А. Пиотровская.- М., Наука, 1977. 254 с.
  102. Р.Г. Инженерная лингвистика и теория языка/Р.Г.Пиотровский.-J1., 1979.-321 с.
  103. Поиск по рубрикаторам в информационных массивах: Метод, рекомендации/ ВИНИТИ. М., 1992. -8 с.
  104. Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке/Э.В. Попов. — М.: Наука, 1982.-203 с.
  105. Предметный поиск в традиционных и нетрадиционных информационно-поисковых системах: Сб.науч.тр./ Сост. В. Сахарный, В. П. Суворова- Рос.нац.б-ка. СПб., 1990. -172 с.
  106. ПризментЭ.Л. Предметизационные системы и аппарат книги: (Теория и практика)/ Э. Л. Призмент. -М., 1999. -339 с.
  107. Реализация баз данных Microsoft SQL Server 7.0: Учеб.курс.Офиц.пособие Microsoft для самостоят. подготовки:Пер.с англ. -М.: Рус.ред., 2000. -483 е.: ил.
  108. В.В. Матричные методы отыскания кратчайших расстояний и путей на графах/ В. В. Родионов.-М.: ВЦ РАН, 1999. -74 е.: ил.
  109. А.С. Поисковая оптимизация. Методы деформируемых конфигураций/ А. С. Рыков. -М.: ФИЗМАТЛИТ: Наука, 1993. -215 е.: ил.
  110. В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах/ В. Ш. Рубашкин. М.: Наука, 1989.
  111. К.О. Поиск схожих текстов: подходы к решению задачи/ К. О. Сбойчаков, М. А. Александров, П.П.Макагонов//Труды Международной академии информатизации ООН (Молдавия). Кишинев, 2000. С.215−223. — Англ. яз.
  112. К.О. Демонстрационная версия электронной базы данных «Устойчивое развитие городов» // К. О. Сбойчаков, П. П. Макагонов, А. И. Бродовский, JI.H. Очагова.- М.: Знание, 1999.-87 с.
  113. К.О. Поиск схожих текстов в полнотекстовых базах данных по заданному образцу/ К. О. Сбойчаков, М. А. Александров, П.П.Макагонов// Материалы симпозиума по компьютерным приложениям CIC98. -Мехико, 1999.-С. 17−29.- Англ. яз.
  114. К.О. Классификация аннотаций докладов конференции/ К. О. Сбойчаков, П.П.Макагонов// Материалы симпозиума по компьютерным приложениям CIC99.- Мехико, 1999.-С.87.-Англ. яз.
  115. К.О. Методика кластеризации коротких текстов на базе набора ключевых слов/ К. О. Сбойчаков, М. А. Александров, П.П.Макагонов// Избранные работы исследователей.- Мехико, 1999.-С.32−37.- Англ. яз.
  116. К.О. Методика исследования предметно-ориентированных словарей при структуризации потока электронныхдокументов/ К. О. Сбойчаков, М. А. Александров,
  117. П.П.Макагонов//Прнкладной анализ данных классификация и численные методы.- Б.г.:Шпрингер, 2000.- С. 454−456. -Англ. яз.
  118. К.О. Описание автоматизированной системы классификации текстов/ К.О. Сбойчаков// Информационные технологии в библиотеках и информационное сообщество.-М.:ГПНТБ России, 2001.-С.47−51.
  119. К.О. О новой файловой структуре CDS/ISIS/ А. И. Бродовский, Н. А. Мазов, O. J1. Жижимов// Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества: Тр конф.- М., 2001 .-Т. 1 .-С.92−97.
  120. К.О. Перспективы развития ИРБИС в плане применения системы смыслового анализа текстов для создания полнотекстовых хранилищ знаний современной библиотеке/ К.О. Сбойчаков//
  121. Библиотеки и ассоциации в меняющемся мире: новые технологии и новые формы сотрудничества: Тр конф.- М., 2003 .-Т. 1.-С. 122−125.
  122. К.О. Интерактивные прикладные методы анализа на примере истории социальных проблем Мексики/П.П.Макагонов, К. О. Сбойчаков // Материалы конф. по анализу данных и системному анализу.- Почука, 2003.-Т. 1.-С. 12−15. Исп. яз.
  123. Ф. Пока гром не грянет. Организация, технология и технические средства сохранения информационных ресурсов АБИС /Ф. Семёнов//С компьютером на Ты. -М.:Либерея, 2000.- С. 10−19.
  124. С.Ю. Исследование языковых средств выражения параметричсеской информации и алгоритмизация ее поиска в тексте: Автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд.филос.наук:05.13.17/ С. Ю. Семенова. -М., 1994.
  125. Ю.М. Об одном способе построения синтаксического анализатора текстов на естественном языке/Ю.М.Смирнов, А. М. Андреев, Д. В. Березкин, А. В. Брик // Изв. вузов. Приборостроение.-1997. Т. 40, № 5. — С. 34−42.
  126. Семиотика и информатика / ВИНИТИ. М., 1993.- 255 е.: ил.
  127. Система ВААЛ Электронный ресурс.- Режим доступа: Ьир://ууу.уаа1.ги/.
  128. СовпельИ.В. Инженерно-лингвистические принципы, методы и алгоритмы автоматической переработки текста/ И. В. Совпель. -Минск: Вышэйш. шк., 1991. -118 е.: ил.
  129. Создание Корпоративной сети публичных библиотек Москвы: Рабочий проект. Т.1. / Науч. рук. д.т.н. Я. Л. Шрайберг, Отв. исп. к.т.н., проф. Ф. С. Воройский, А. И. Бродовский, М. В. Гончаров и др.-М.: ГПНТБ России, 2001.- 85с.- На правах рукописи.
  130. A.A. Лингвистическая система обработки текстов на русском языке/ А. А. Соколов, А. М. Башлыков. -М.: ФизИнформМатАстрон, 1997. -31 е.: ил.
  131. В.К. Библиотеки реальные и виртуальные в эру цифровых коммуникаций/ В.К. Степанов// Науч. и техн. б-ки. 2001. — № 1. -С. 7175.
  132. Ю.Н. Документный ресурс: Учеб. Пособие / Ю. Н. Столяров.- М.: Либерея, 2001. -149 с.
  133. Ю.Н. Сущность информации/ Ю. Н. Столяров. М., 2000. -107 с.
  134. Теория графов и ее применения: Сб./ ст. В.А.Скоробогатов- Редкол.:Н. Г. Загоруйко (гл.ред.) и др. -Новосибирск, 1996. -106 е.: ил.
  135. Ю.Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками: Учеб. пособие для студентов кафедр и фак. социологии/ Ю. Н. Толстова. -М.: Науч. мир, 2000. -350 е.: ил.
  136. В.А. Исследование операций: Учеб. пособие для экон. спец/ В. А. Филиппов. -М., 2000. -95 е.: ил.
  137. A.A. Математико-статистический анализ многолетних наблюдений: Учеб. пособие/ А. А. Френкель, Т. А. Андреева. -М., 1990. -90 с. + Прил. 2 л. табл.
  138. Ю.И. Начала компьютерной лингвистики: Учеб. пособие/ Ю. И. Шемакин. -М.: Изд-во Моск. гос. открытого ун-та: АО «Росвузнаука», 1992. -114 е.: ил.
  139. В.И. Исследование операций и численные методы оптимизации: Учеб. пособие/ В. И. Ширяев. -Челябинск: Изд-во ЧГТУ, 1993.-58 е.: ил.
  140. ШрайбергЯ.Л. Автоматизированные библиотечно-информационные системы России: состояние, выбор, внедрение, развитие/Я.Л.Шрайберг, Ф. С. Воройский.-М.:Либерея, 1996.- 271 с.
  141. ШрайбергЯ.Л. Принципы построения автоматизированных библиотечно-информационных систем и сетей: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, д-ра техн. наук:05.25.05, 05.25.03/Я.Л. Шрайберг. -М., 1999. -39 е.: ил.
  142. Я.Л. Библиотека как объект автоматизации: схема формального описания, структуризация и моделирование на этапе предпроектного исследования: Препринт/ Я. Л. Шрайберг. -М, 1998. -33 е.: ил.
  143. Я.Л. Интернет ресурсы и услуги для библиотек: Учеб. пособие для вузов культуры и искусств/ Я. Л. Шрайберг, М. В. Гончаров, О. В. Шлыкова. — М., 2000. -140 е.: ил.
  144. ШрайбергЯ.Л. Основные положения и принципы разработки автоматизированных библиотечно-информационных систем и сетей. Главные тенденции окружения, основные положения и предпосылки, базовые принципы/Я.Л. Шрайберг. -М., 2000. -130 е.: ил.
  145. Шумаков П.В. Delphi 3 и разработка приложений баз данных/ П. В. Шумаков. -М.: Нолидж, 1998. -704 е.: ил.
  146. М.А. Искусственные нейронные сети: Конспект лекций/ М. А. Щербаков. -Пенза: ПГТУ, 1996. -45 е.: ил.
  147. Д.Г. Разработка механизмов извлечения моделей из баз знаний: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, канд.физ.-мат.наук: 05.13.17/Д.Г. Христьяновский. -М., 1995. -18 с.
  148. A.M. Базы знаний и экспертные системы: Учеб. пособие/ А. М. Яшин. — Л., 1990.-75 е.: ил.
  149. Computational and Language E-print Archive Electronic resource. -Режим доступа: http://xxx.lanl.gov/find/cmp-lg.
  150. Conexor (Functional Dependency Grammar) Electronic resource. -Режим доступа: http://wvvvv.conexor.fi/.
  151. ERGO Linguistic Technologies Electronic resource. Режим доступа: http://www.ergo-ling.com/.
  152. Extractor Electronic resource. Режим доступа: http://ai.iit.nrc.ca/IIjpublic/extractor.html.
  153. Internet catalog Electronic resource. Режим доступа: http://www.rvb.m/soft/catalogue/catalogue.htm1.
  154. Inxight Electronic resource. — Режим доступа: http://www.inxight.com/.
  155. Joresrog K.G. Statistical estimation in factor analysis. A new technique and its foundation. Inaugural dissertation/ K.G. Joresrog. -Uppsala, 1978.- 145 p.
  156. Linda Van Guilder Handout for LING361, Fall 1995 Georgetown University Electronic resource. Режим доступа: http://wwvv.georgetovvn.edu/cball/ling361/taggingovervievv.html.
  157. Lingsoft (ENGCG) Electronic resource. Режим доступа: http://lwwvv.ingsoft.fi/.
  158. Linguistics Software Catalogue Electronic resource. Режим доступа: http://davidsonyuliya.boom.ru/catalog.htm.
  159. Link Grammar Homepage Electronic resource. Режим доступа: http://bobo.link.cs.cmu.edu/link.
  160. Human Language Technology Sector of the Information Society Technologies (1ST) Programme 1998 2000 Electronic resource. -Режим доступа: http://www.linglink.lu/.
  161. Media Lingva «Следопыт» Electronic resource. Режим доступа: http://www.sledopvt.ru.
  162. Prosum Summarizer Electronic resource. Режим доступа: http://transend.labs.bt.com/cgi-bin/prosum/prosum.
  163. SPARKLE Shallow PARsing and Knowledge Extraction for Language EngeneeringElectronic resource. Режим доступа: http://www.ilc.pi.cnr.it/sparkle/sparkle.html.
  164. Teragram Corporation (OEM POS tagger) Electronic resource. -Режим доступа: http://www.teragram.com/w3/home.htm.
  165. TextAnalyst Electronic resource. Режим доступа: http://www.host.ru/~analyst/.
  166. TIPSTER Text Program archive Electronic resource. Режим доступа: http://www.nist.gov/itl/div894/894.02/relatedprojects/tipster/.
  167. Virtual Reality and Multimedia Conference Electronic resource. -Режим доступа: http://www.vsmm.vsl.gifu-u.ac.jp/vsmm98.
  168. Zipf G.K. Human behavior and the principle of least effort/ G.K. Zipf. Cambridge: Univer. Press, 1949.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!