|
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)
Обработка естественного языка
Открытое извлечение информации из текстов. Часть II. Извлечения семантических отношений с помощью машинного обучения без учителя
А. О. Шелманов, Ю. М. Кузнецова, В. А. Исаков, И. В. Смирнов Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва, Россия
Аннотация:
Работа посвящена “открытому извлечению информации” из текстов на естественном языке (open information extraction). Описывается подход к решению задачи извлечения семантических отношений из текстов на основе машинного обучения без учителя. Подход основан на методах глубокой кластеризации (deep clustering), в которых алгоритм кластеризации интегрирован внутрь многослойного нейросетевого автокодировщика. Эта модель применяется для объединения в группы поверхностных связей (триплетов), которые можно
интерпретировать как семантические отношения. Представлен метод для извлечения терминов и поверхностных связей на основе правил и статистических данных.
Ключевые слова:
открытое извлечение информации, семантические отношения, машинное обучение без учителя, нейронные сети, автокодировщик.
Образец цитирования:
А. О. Шелманов, Ю. М. Кузнецова, В. А. Исаков, И. В. Смирнов, “Открытое извлечение информации из текстов. Часть II. Извлечения семантических отношений с помощью машинного обучения без учителя”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2019, № 2, 39–49; Scientific and Technical Information Processing, 47:6 (2020), 340–347
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr168 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2019/i2/p39
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 32 | PDF полного текста: | 18 | Список литературы: | 1 |
|