Книга: Автоматизированные методы выявления семантических отношений для электронных тезаурусов

Книга посвящена исследованию электронных тезаурусов русского языка и разработке автоматизированных методов их пополнения и оценки. Среди предложенных и апробированных методов - автоматизированные методы выявления семантических отношений. Научно обоснованы количественные характеристики для оценивания полноты тезаурусов, учитывающие полноту отражения общеупотребительной лексики, а также полноту представления значений и синонимических отношений. Разработан автоматический метод оценивания полноты тезаурусов, основанный на использовании словарных данных и корпусов текстов. На основе анализа лексических ресурсов предложен автоматизированный метод формирования синонимических рядов (синсетов). Разработан и апробирован автоматизированный метод установления родовидовых отношений между существительными, основанный на применении алгоритма их автоматического извлечения из толковых словарей русского языка. Результаты практического использования предложенных методов подтверждают, что их применение позволяет сократить трудозатраты экспертов, необходимые для создания лексических ресурсов. Для научных работников и специалистов в области в области интеллектуальной обработки информации и прикладной лингвистики. Automated Methods for Detecting Semantic Relations for Electronic Thesauri by Kiselev Y. A, Mukhin M.Y., Porshnev S. V The work is dedicated to the study of Russian electronic thesauri and to the development of automated methods for their creation and evaluation. We suggested new quantitative features for assessing the recall of thesauri; the features take into account the recall of the reflection of common vocabulary, as well as the representation recall of definitions and synonymy relationships. An automatic method for assessing the thesauri recall has been developed; it's based on the use of dictionary data and text corpora. Based on the analysis of lexical resources, an automated method for the sets of synonyms (synsets) creation is proposed. An automated method of detecting hypernym-hyponym relations, based on the algorithm of their automatic extraction from the explanatory dictionaries for the Russian language, is proposed. The results of the practical use of all developed methods confirm that they can reduce the amount of expert work needed to build lexical resources. Об авторах: Киселёв Юрий Александрович - канд. техн. наук, автор более 20 научных публикаций. Области научных и профессиональных интересов: автоматическая обработка естественного языка, применение краудсорсинга к задачам текстового анализа, программирование. Занимается разработкой программного обеспечения в ООО "Яндекс". Мухин Михаил Юрьевич - доктор филолог. наук, профессор кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики и текстоведения Уральского федерального университета (УрФУ, г. Екатеринбург), имеет 115 научных и методических публикаций. Области научных, профессиональных и творческих интересов: применение количественных методов при анализе литературных произведений, работа с лексикографическими базами данных, автоматизация обработки текста. Участник лексикографической группы "Русский глагол" и один из авторов серии известных словарей-тезаурусов. С 2016 г. возглавляет Департамент лингвистики УрФУ Поршнев Сергей Владимирович - доктор техн. наук, профессор, автор более 500 научных и учебно-методических работ, в том числе, 12 научных монографий. Области научных интересов: математическое моделирование, системный анализ, методы анализа данных, программная инженерия. Под его руководство защищены 23 кандидатских диссертации. Работает в Уральском федеральном университете (УрФУ)