name: Метод и алгоритмы создания онтологий на основе анализа метаданных и контекста слабоструктурированного контента
keyword_list: ОБУЧЕНИЕ ОНТОЛОГИЙ, ОНТОЛОГИИ, КОНТЕКСТ, МЕТАДАННЫЕ
abstract: Цель диссертационного исследования -- увеличение точности извлечения терминов иотношений в процессе автоматического создания онтологий на основеслабоструктурированного контента посредством расширения метаданными признаковогопространства концептов и анализа универсальных зависимостей.Для достижения поставленной цели необходимо было решить следующие задачи:1. Исследовать, проанализировать и систематизировать существующие методы иалгоритмы создания онтологий средствами анализа и обработкислабоструктурированного контента.2. Разработать спецификацию модели данных систем управления контентом,контекста и метаданных.3. Разработать метод извлечения и семантического аннотирования данных иметаданных платформ управления слабоструктурированным контентом.4. Разработать базовую онтологическую модель предметной области.5. Произвести выделение концептов предметной области ансамблевым методомизвлечения терминов из слабоструктурированного контента.6. Произвести извлечение таксономических связей между выделенными концептамипосредством использования механизма векторного представления слов ипоследующей иерархической кластеризации.7. Произвести извлечение нетаксономических связей между выделеннымиконцептами посредством построения универсальных зависимостей.8. Выделить критерии оценки точности разработанных методов и произвестиэкспериментальное исследование.Научной новизной обладают следующие результаты работы:1. Модель совместного представления метаданных и контента CMS, позволяющаяинтегрировать данные и контекст в единый семантически аннотированный графзнаний. Модель описывает структуру и данные систем управления контентом, атакже сопутствующие метаданные, которые впоследствии используются впроцессе обучения онтологической модели.2. Ансамблевый метод извлечения терминов из слабоструктурированного контента.Отличие предлагаемого метода заключается в том, что он является комбинациейсредств и алгоритмов извлечения терминов и ключевых слов изнеструктурированного текста. При этом при классификации кандидатов в терминыиспользуются метаданные документов, из которых они были извлечены.3. Метод выявления связей на основе векторного представления концептов ианализа универсальных зависимостей. Векторное представление слов позволяетвыстраивать таксономические отношения между концептами предметной областипосредством иерархической кластеризации. Анализ универсальных зависимостейпозволяет извлекать неявные отношения между концептами, не связаннымитаксономической зависимостью.Теоретическая и практическая значимость работы заключается в разработкеэкспериментально проверенных алгоритмов, позволяющих решать основные задачипроцесса обучения онтологий с привлечением дополнительной информации обисточниках данных. Разработанные модели и алгоритмы опробованы на материалахобразовательных онлайн курсов блока Цифровая Культура Университета ИТМО,располагающихся в системе управления контентом Open Edx. На основании результатовапробации произведена подготовительная работа для дальнейшего созданияонтологической модели предметной области.Методы исследования. В работе использованы методы статистического анализа,машинного обучения для решения задачи классификации и кластеризации, методы обработки текстов на естественном языке, методы и средства онтологическогомоделирования, анализа формальных понятий, алгоритмы векторного представленияслов, методы и средства создания искусственных нейронных сетей.
chairman_dissertation_council.surname: Матвеев Ю.Н.
chairman_dissertation_council.position: профессор (квалификационная категория «профессор-эксперт»)
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Васильев В. Н.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 20.19.27
rubrics.name: Автоматизация знаковой обработки текста
rubrics.code: 20.23.25
rubrics.name: Информационные системы с базами знаний
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Муромцев Д.И.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Барахнин  В.Б.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Кремен Петер
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: УНИВЕРСИТЕТ ИТМО; НИУ ИТМО; ИТМО
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИТМО"
protection_organization.ogrn: 1027806868154
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: УНИВЕРСИТЕТ ИТМО; НИУ ИТМО; ИТМО
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИТМО"
author_organization.ogrn: 1027806868154
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения