Системы искусственного интеллекта (курс лекций, Д.В.Михайлов)
Материал из MachineLearning.
Строка 107: | Строка 107: | ||
</ref>. | </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"> |
+ | {{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], 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]. | ** [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]. | ||
Версия 17:54, 10 февраля 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
- Отбор фраз текстового корпуса, максимально релевантных исходной:
- Та же задача для случая более чем одной исходной фразы и оценки силы связи слов без синтаксических правил на основе классификации по TF-IDF[1], в том числе:
- Отбор научных статей по степени близости смысловому эталону заголовка и фраз аннотации (реализация на Python 2.7)[1], в том числе:
Инструментальные средства и библиотеки
- Apache OpenNLP — интегрированный пакет инструментов обработки текста. См. также описание пакета на NLPub.
Базы данных
Полезные ссылки
- Основы обработки текстов — спецкурс для студентов ВМК МГУ и ФКН ВШЭ. Лектор — канд. физ.-мат. наук Турдаков Денис Юрьевич.
- Китов В.В. Математические методы анализа текстов — обязательный спецкурс для магистров кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.
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.