Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Демо)
(9 промежуточных версий не показаны.)
Строка 55: Строка 55:
* Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной:
* Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной:
-
** [http://www.novsu.ru/file/1146133 на основе TF-IDF её слов]<ref>
+
** [http://www.novsu.ru/file/1146133 на основе TF-IDF её слов]<ref name="compopt2015">
{{биб.статья
{{биб.статья
|автор = Михайлов Д. В., Козлов А. П., Емельянов Г. М.
|автор = Михайлов Д. В., Козлов А. П., Емельянов Г. М.
Строка 67: Строка 67:
}}
}}
</ref>;
</ref>;
-
** [http://www.novsu.ru/file/1195999 с привлечением базы синтаксических правил на основе численной оценки силы связи слов исходной фразы];
+
** [http://www.novsu.ru/file/1195999 с привлечением базы синтаксических правил на основе численной оценки силы связи слов исходной фразы]<ref name="compopt2016">
-
** [http://www.novsu.ru/file/1229881 анализом n-грамм на найденных синтаксических связях слов исходной фразы].
+
{{биб.статья
 +
|автор = Михайлов Д. В., Козлов А. П., Емельянов Г. М.
 +
|заглавие = [http://www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO40-4/400417.pdf Выделение знаний, языковых форм их выражения и оценка эффективности формирования множества тематических текстов]
 +
|ссылка = http://www.computeroptics.smr.ru/
 +
|издание = Компьютерная оптика
 +
|год = 2016
 +
|том = 40
 +
|номер = 4
 +
|страницы = 572–582
 +
}}
 +
</ref>;
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1229881 анализом ''n''-грамм на найденных синтаксических связях слов исходной фразы].
-
* [http://www.novsu.ru/file/1258899 Та же задача для случая более чем одной исходной фразы и оценки силы связи слов без синтаксических правил на основе классификации по TF-IDF], в том числе:
+
* [http://www.novsu.ru/file/1258899 Та же задача для случая более чем одной исходной фразы и оценки силы связи слов без синтаксических правил на основе классификации по TF-IDF]<ref name="compopt2017">
-
** [http://www.novsu.ru/file/1316653 вариант с факультативным учётом предлогов, союзов и междометий при выделении связей слов, а также оценкой (на основе найденных n-грамм) релевантности текстового корпуса ситуации языкового употребления, задаваемой исходными фразами];
+
{{биб.статья
-
** [http://www.novsu.ru/file/1440241 вариант с оценкой близости исходных фраз смысловому эталону].
+
|автор = Михайлов Д. В., Козлов А. П., Емельянов Г. М.
 +
|заглавие = [http://www.computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO41-3/410320.pdf Выделение знаний и языковых форм их выражения на множестве тематических текстов анализом связей слов в составе ''n''-грамм]
 +
|ссылка = http://www.computeroptics.smr.ru/
 +
|издание = Компьютерная оптика
 +
|год = 2017
 +
|том = 41
 +
|номер = 3
 +
|страницы = 461–471
 +
}}
 +
</ref>, в том числе:
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1316653 вариант с факультативным учётом предлогов, союзов и междометий при выделении связей слов, а также оценкой (на основе найденных ''n''-грамм) релевантности текстового корпуса ситуации языкового употребления, задаваемой исходными фразами];
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1440241 вариант с оценкой близости исходных фраз смысловому эталону]<ref name="pria2018">
 +
{{биб.статья
 +
|автор = Emelyanov G. M., Mikhailov D. V., Kozlov A. P.
 +
|заглавие = [https://link.springer.com/content/pdf/10.1134%2FS1054661818040090.pdf Relevance of a Set of Topical Texts to a Knowledge Unit and the Estimation of the Closeness of Linguistic Forms of Its Expression to a Semantic Pattern]
 +
|ссылка = https://www.pleiades.online/ru/journal/patrec/
 +
|издание = Pattern Recognition and Image Analysis
 +
|год = 2018
 +
|том = 28
 +
|номер = 4
 +
|страницы = 771–782
 +
}}
 +
</ref>.
-
* [http://www.novsu.ru/file/1493710 Отбор научных статей по степени близости смысловому эталону заголовка и фраз аннотации (реализация на Python 2.7)], в том числе:
+
* [http://www.novsu.ru/file/1493710 Отбор научных статей по степени близости смысловому эталону заголовка и фраз аннотации (реализация на Python 2.7)]<ref name="jphys2019">
-
** [http://www.novsu.ru/file/1504831 вариант с сортировкой анализируемых фраз по степени близости эталону и выделением ключевых сочетаний слов на основе меры TF-IDF], включая [http://www.novsu.ru/file/1580901 построение иерархии статей на основе оценок взаимной смысловой зависимости по аннотациям и заголовкам с учётом найденных ключевых сочетаний слов].
+
{{биб.статья
 +
|автор = Mikhaylov D. V., Emelyanov G. M.
 +
|заглавие = [https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1352/1/012034/pdf Selection of scientific articles according to the degree of proximity to the semantic pattern of the title and phrases of the abstract]
 +
|ссылка = https://iopscience.iop.org/journal/1742-6596
 +
|издание = Journal of Physics: Conference Series
 +
|год = 2019
 +
|том = 1352
 +
|страницы = 012034
 +
}}
 +
</ref>, в том числе:
 +
** [http://www.novsu.ru/file/1504831 вариант с сортировкой анализируемых фраз по степени близости эталону и выделением ключевых сочетаний слов на основе меры TF-IDF]<ref name="pria2019">
 +
{{биб.статья
 +
|автор = Mikhaylov D. V., Emelyanov G. M.
 +
|заглавие = [https://link.springer.com/content/pdf/10.1134%2FS1054661819040114.pdf Estimation of the closeness to a semantic pattern of a topical text without construction of periphrases]
 +
|ссылка = https://www.pleiades.online/ru/journal/patrec/
 +
|издание = Pattern Recognition and Image Analysis
 +
|год = 2019
 +
|том = 29
 +
|номер = 4
 +
|страницы = 647–653
 +
}}
 +
</ref>, включая [http://www.novsu.ru/file/1580901 построение иерархии статей на основе оценок взаимной смысловой зависимости по аннотациям и заголовкам с учётом найденных ключевых сочетаний слов]<ref name="pria2020">
 +
{{биб.статья
 +
|автор = Mikhaylov D. V., Emelyanov G. M.
 +
|заглавие = [https://link.springer.com/content/pdf/10.1134/S1054661820030207.pdf Hierarchization of topical texts based on the estimate of proximity to the semantic pattern without paraphrasing]
 +
|ссылка = https://www.pleiades.online/ru/journal/patrec/
 +
|издание = Pattern Recognition and Image Analysis
 +
|год = 2020
 +
|том = 30
 +
|номер = 3
 +
|страницы = 440–449
 +
}}
 +
</ref>.
== Инструментальные средства и библиотеки ==
== Инструментальные средства и библиотеки ==
Строка 135: Строка 200:
<references />
<references />
-
''К сожалению, незарегистрированные пользователи не видят литературных ссылок из раздела «Демо» (данный дефект системы находится в стадии проработки).''
+
''К сожалению, незарегистрированные пользователи не видят литературных ссылок из раздела «Демо» (данный дефект системы находится в стадии проработки). Тем не менее, Вы можете найти цитируемый источник, используя вкладку «Просмотр» на данной странице''.
[[Категория:Учебные курсы]]
[[Категория:Учебные курсы]]

Версия 13:48, 17 сентября 2020

Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» для специальности 230105 важную роль в подготовке студентов к самостоятельной профессиональной деятельности в области интеллектуальных информационных технологий. Дисциплина «Системы искусственного интеллекта» для специальности 230105 относится к числу дисциплин специализации и читается в 9-м семестре. Она включает в себя рассмотрение основных вопросов современной теории и практики построения интеллектуальных систем (в первую очередь) символьной обработки и опирается на учебные курсы :«Дискретная математика», «Функциональное и логическое программирование», «Объектно-ориентированное программирование», «Базы данных», «Теория вычислительных процессов и структур», «Компьютерное моделирование», «Распознавание образов и обработка изображений» и «Человеко-машинное взаимодействие». Особое внимание уделяется моделированию языкового поведения человека при работе с базами знаний интеллектуальных информационно-поисковых систем.

Включение данной дисциплины в учебный план заключительного учебного семестра перед преддипломной практикой и дипломным проектированием дает возможность студенту более четко сформулировать задачу на дипломное проектирование с точки зрения перспективных направлений интеллектуальных технологий компьютерной обработки информации.

Автор — Дмитрий Владимирович Михайлов, доцент кафедры Информационных технологий и систем Новгородского государственного университета им. Ярослава Мудрого.

Научный консультант — д.т.н., профессор Емельянов Геннадий Мартинович

Содержание

Содержание лекционных занятий

Дополнительные разделы по обработке и анализу текстов

Содержание лабораторных занятий

Дополнительные темы работ по моделям представления знаний

Демо

Инструментальные средства и библиотеки

Базы данных

Полезные ссылки

Для самоконтроля

Примерный список вопросов к экзамену.

Примечания


К сожалению, незарегистрированные пользователи не видят литературных ссылок из раздела «Демо» (данный дефект системы находится в стадии проработки). Тем не менее, Вы можете найти цитируемый источник, используя вкладку «Просмотр» на данной странице.

Личные инструменты