Как построить семантическую сеть в ворде
С данного сайта было отобрано несколько статей с объёмом не менее 500 слов. Ниже предоставлен перечень использованных статей и их объёмы:
Как научиться инвестировать, объём 717 слов;
Управление инвестициями, объём 2857 слов;
Куда вложить деньги. Грамотное вложение денег, объём 4041 слов;
Банковские вклады под высокий процент, объём 565 слов;
Банковские вклады и депозиты для физических лиц, объем 2366 слов;
Облигации. Рынок облигаций. Доходность облигаций, объем 2103 слов;
Паевые фонды и их преимущества, объем 2850 слов;
Все о Форекс, объем 2332 слов;
О бонусах форекс или торговля на валютном рынке без риска, объем 740 слов;
Стратегии и советники форекс - серьезные помощники в торговле, объем слов;
ПАММ-счета: что нужно знать, прежде чем инвестировать?, объем 706 слов;
Инвестирование в памм счета, объем 637 слов;
Бинарные опционы. Стратегии бинарных опционов, объем 1779 слов;
Мировой рынок золота, объем 3520 слов;
Мировой рынок серебра, объем 1095 слов;
Мировой рынок платины, объем 1689 слов;
Интернет-инвестиции в реально работающие проекты и программы, объем 790 слов;
Как грамотно организовать процесс бюджетирования и расходования средств в компании, объем 751 слов;
Микрозаймы как деньги на всякий случай и шанс завести собственное дело, объем 526 слов;
Как получить кредит на выгодных условиях от частного инвестора?, объем 556 слов;
Кредиты на оптимальных условиях для малого бизнеса, объем 566 слов.
Представленные статьи собраны по теме «инвестирование и финансы».
Для построения семантической сети в курсовой работе необходимо использование программ для статистической обработки текста. В данной курсовой работе будет использоваться свободно распространяемая отечественная программа TextAnalist, как наиболее подходящая, так как она не только обрабатывает текст статистически, но и устанавливает связи между понятиями, оценивая вес и значимость каждой связи.
Выполнение анализа текста и построения семантической сети с помощью TextAnalist 2.01.
В первую очередь необходимо сохранить тексты выбранных статей в формате .txt, так как программа TextAnalist 2.01 работает только с файлами текстового формата.
Работа с программой начинается с выбора пункта «Анализ текстов и создание базы документов»
Рисунок 3 - Начало работы и выбора списка подготовленных статей:
Рисунок 4 - Выбор файлов для работы
выборка документ семантический сеть
Работа с программой проста и не вызывает сложности. В левом верхнем углу располагается окно, в котором в зависимости от выбранной вкладки можно увидеть список статей, тематическую структуру, семантическую сеть и результаты поиска, а в правом для тематической и семантической вкладки - фрагменты текста, соответствующие выделенному термину (сам термин выделен красным). Для обработки русского текста необходимо выбрать в настройках нужный словарь.
Рисунок 5. Тематическая структура
Рисунок 6. Семантическая сеть
Рисунок 7. Выбор словаря
Ближайшее к понятию число определяет смысловой вес. Оно может принимать значение от 1 до 100, показывая, какое значение имеет данное понятие для смысла всего текста - как много информации в тексте касается данного понятия. Максимальное значение, равное 100, говорит о том, что понятие является ключевым и представляет важнейшую тему текста. Маленькое, близкое к единице значение показывает, что соответствующая тема лишь вскользь упомянута в тексте и в нем очень мало информации, относящейся к данному понятию. В данном случае можно наблюдать несколько значимых понятий, таких как «доходность», «управление», «золото», «банковские», «инвестиционные» и т.д. Понятия «акции», «бинарные опционы», «биржи» располагаются ниже и имеют меньшее значение.
Рисунок 8. Наиболее значимые понятия
Теперь рассмотрим связь понятий с одним из основных понятий - понятием «доходность». Щелкнув дважды по слову «доходность», мы увидим выпадающий список (приведен на рисунке 9).
Рисунок 9 - Вес связи понятий с основным понятием
Второе число, стоящее перед смысловым весом, представляет вес связи от понятия в вершине раскрытого списка к данному. Вес связей также всегда принимает значение от 1 до 100. Большое значение веса связи от одного понятия к другому, близкое к 100, указывает на то, что подавляющая часть информации в тексте, касающаяся первого, касается в тоже время и второго понятия - первая тема почти всегда излагается в контексте второй. Малое единичное значение отражает тот факт, что первое понятие слабо связано со вторым и очень мало информации по первой теме касается в тоже время и второй. Как видно из примера, вес связи «доходность - облигации» равен 79 (сильная связь), а вес понятия «облигации» - 100. Точно так же можно выяснить вес связи для любых связанных понятий.
Также можно, выделив два или более понятия одновременно посмотреть связи между ними и в правом окне - предложения, содержащие оба эти термина.
Более подробное описание работы с программой имеется в TextAnalist в разделе «Помощь».
На основе приведенных данных построим семантическую сеть в виде графа.
Рисунок 10 - Построение семантической сети
Здесь выбраны самые значимые понятия, обладающие наибольшим весом. Уже на рисунке определены и наглядны основные темы текста. На нем так же отображены связи между значимыми терминами.
Теперь необходимо добавить следующий уровень понятий, конкретизируя основные понятия текста, еще более уточняя содержание текста. На вкладке (рис. 11) показаны близкие понятия с высоким весом для понятия «бумаги».
Рисунок 11 - Терминологическое окружение понятия «бумаги»
Сеть с добавленными понятиями:
Рисунок 12 - Добавление в сеть окружения понятия «бумаги»
Аналогичным образом добавим в сеть прочие уточняющие понятия, обладающие значимыми связями:
Рисунок 13 - Семантическая сеть
Построенная таким образом семантическая сеть понятий представляет идеальное описание текста - информация в ней может отражать все присутствующие смысловые связи, что важно с точки зрения полноты смыслового портрета.
Подскажите как её сделать - алгоритм, пример.
Ласточка, самолёт, птица, крыло, олень.
Крыло (Самолёт - Птица - Ласточка)
Птица (Крыло, Ласточка)
Олень (Пустая связь)
__________________Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ здесь
Построить семантическую сеть, предусматривающую 2 режима: режим пользователя и эксперта
Народ, помогите, кто разбирается в семантических сетях, нужно по заданию построить семантическую.
Проверить семантическую правильность ввода даты
type day=1..31; month=1..12; year=1.2000; mydate=record; d:day; m:month; y:year; end; проверить.
name1,name2:string[40]; Какую смысловую нагрузку несет в себе "[40]"
Все ясно из темы.
Создать сеть
Приветствую всех! В помещении есть 3 пк, 2 ноута, 3 принтера, одна точка инета - сетевой кабель от.
А как вы думаете будет ли такой подход эффективный?
Если например Я создам виндовс форму с тремя списками, в одном из них помещу основные слова:
Ласточка, самолёт, птица, крыло, олень.
При нажатии на одно из слова во втором списке появляются связи, а в третьим - пустые связи.
И как это можно было реализовать?
Можно поподробнее что вы подразумеваете под связями и пустыми связями.
Добавлено через 19 минут
Динамическая генерация БД приведет к излишнему усложнению программы. Если проект простой и не требует хранения большого количества информации, то достаточно использовать бинарную сериализацию, для сохранения проекта. А вот в том случае, если в проекте предполагается хранение больших объемов данных, то тогда согласен, данные нужно будет сохранять в БД. Причем с данными удобнее работать как с объектами классов, т.к. это позволит реализовать связи между объектами системы любого уровня сложности. Правда это ИМХО и возможно я не прав. С такими задачами я на практике еще не сталкивался. Пустые связи например "Олень" - он не имеет связи в отличие от птицы и самолёта - общее крыла.
XAHOK, сделать бд или просто структуру с полями
int значение - ID слова
string значение - Само слово
string значение или List<int> или int[] - ID слов, подходящих по смыслу
И все. Каждое слово должно иметь уникальное ID, если одно слово подходит по смыслу к другому, то запимываем в 3е поле ID подходящего слова.
2Daniel58 Применительно к предложенному мной первому варианту у объекта класса SemObject "Олень" будет пустой список ссылок связей Chain.
Для каждого объекта храниться его список связей в списке Chain и из него легко можно получить слова, на которой ссылается выделенное слово, Chain[i].Name.
Для составления списка слов с пустыми связями необходимо пробежать по всем объектам класса SemObject и выбрать из них те, у которых Chain.Length == 0.
Создать сеть
Необходимо создать локальную сеть. Все компьютеры подключены к свитчу, кабель с Интернетом туда же.
не удается создать wi fi сеть
Доброго времени суток форумчане! Ситуация такая: Имеется 2ух этажный дом, площадью 350 кв.м. Для.
Как создать сеть
Как создать сеть на платформе Windows Wista? и еще не ведаю про суперадминский аккаунт, кто сможет.
Компьютерные лингвисты из Вышки, университета Тренто и университета Осло разработали vec2graph — инструмент для визуализации семантической близости слов в виде сети. Воспользоваться vec2graph может любой желающий. Рассказываем, как это работает и зачем нужно
Команда компьютерных лингвистов из школы лингвистики НИУ ВШЭ, университета Тренто и университета Осло под руководством Андрея Кутузова представила на конференции AIST библиотеку vec2graph для Python. Vec2graph умеет визуализировать семантическую близость слов в виде сети. Информацию о близости слов vec2graph получает из векторной семантической модели. Вот так выглядит граф для слова «лук»:
Расскажем по порядку, что это такое и откуда берется.
Напоминалка: дистрибутивная семантика
«Системный Блокъ» уже рассказывал о том, что современные технологии автоматической обработки текста (даже те, которые пафосно и не всегда заслуженно называют «искусственным интеллектом») опираются на дистрибутивную семантику. В основе дистрибутивной семантики — простая идея: близкие по значению слова будут встречаться в похожих контекстах (ср. « полицейский бьет митингующего дубинкой», « омоновец бьет митингующего дубинкой», « полиция разогнала мирный митинг», « омон разогнал мирный митинг»).
Чтобы передать такое знание о контекстной близости слов компьютеру, ученые и инженеры обучают векторные семантические модели — например, с помощью word2vec (вот здесь мы подробно рассказывали, как это работает). Такие модели при обучении сохраняют знание о частых и редких контекстах слова в виде упорядоченного списка чисел (т.е. в виде вектора — отсюда и «векторные» модели). Благодаря этому семантические расстояния между словами становятся измеримы, и машина, измерив их, понимает: слова полицейский и омоновец похожи (благодаря частому употреблению в похожих контекстах вектора этих слов будут близкими).
Как визуализировать семантическую близость?
Как отображать эти семантические близости из векторной модели так, чтобы они снова стали понятны человеку? Один самый простой вариант вы уже видели выше: можно для любого слова просто выдавать столбик ближайших к нему «семантических ассоциатов» (т.е. слов с наиболее похожими семантическими векторами).
Можно ли более наглядно? Один из вариантов — попытаться сжать многомерное векторное пространство модели обратно в двумерное. Алгоритмов такого снижения размерности (PCA, MDS, t-SNE) множество, статистика разрабатывает их последние лет 100.
К сожалению, такое представление неизбежно теряет часть информации о соотношении векторов. Невозможно превратить, к примеру, 500-мерное пространство в двумерную картинку на плоскости без потерь.
Семантика и сети
Третья альтернатива — использовать сети (они же графы). Для каждого слова можно строить сеть из его семантических ассоциатов. При этом сам показатель близости можно отобразить, например, через длину линии: чем короче связь — тем ближе слово в векторной модели. Именно такие визуализации делает vec2graph.
Сети хороши не только наглядностью, но и тем, что здесь можно частично преодолеть ограничения так называемых контекстно-независимых моделей (word2vec, fastText и мн.других). Такие модели всегда хранят один вектор для любого слова, даже многозначного. В результате получается, что слова с несколькими значениям типа «кисть» или «лук» будут иметь один гибридный вектор. Такой вектор будет тяготеть сразу и к словам, связанным с растениями, огородом, едой, и к разной военно-оружейно-спортивной лексике («стрелы», «колчан», «лучник»). Это серьезная проблема дистрибутивной семантики.
Сетевая визуализация позволяет отобразить не только самые близкие слова для «лука», но и близость этих самых слов между собой. «Колчан» будет близок «стреле», но не слишком близок «чесноку», поэтому связи между «колчаном» и «чесноком» не отобразится. В результате получается граф с двумя кластерами: один «оружейный», другой — «растительный»:
Видно, что «чеснок» и «репчатый» связаны с луком-растением, но не связаны с оружием.
А вот и код для vec2graph, который позволяет это сделать:
Как же получается, что не все слова связаны со всеми? Для этого в vec2graph есть полезная опция «порог близости» (threshold). В примере выше если слово входит в топ-8 ближайших семантических ассоциатов, но при этом его близость к «луку» ниже 0,53, оно появится в визуализации как узел сети, но сама такая связь не отобразится. Так происходит со словом «арбалет».
Больше примеров сетевых визуализаций
Молодой
При высоком пороге близости (0,7) только «немолодой» и «пожилой» достаточно близки друг другу, чтобы отобразилась связь.
Оранжерея
«Теплица» связана по смыслу с «оранжереей», но далека от цветов, поэтому между ней и «цветочными» словами связи слабые (в данном случае — меньше 0.6).
Как сделать это самому?
Самая большая радость в том, что сделать это несложно: нужно лишь установить библиотеку vec2graph, скачать предобученную дистрибутивную модель на ваш вкус, а ещё установить несколько зависимостей.
Установка библиотеки и зависимостей:
Удобнее всего делать это с помощью pip. Если работаете в jupyter — можно обратиться к командной строке прямо там с помощью «!»:
Импорт из vec2graph:
Заранее создать папку для html-файлов с графами, прописать путь к ней и к дистрибутивной модели:
Использование vec2graph:
Теперь осталось задать слово и параметры, как было выше в подписях к визуализациям:
depth=0 означает, что будет создан один файл с графом, узлами которого будут слово WORD и его ближайшие соседи. Если увеличивать глубину, то ближайшие слова-соседи исходного запроса тоже распустятся графами в отдельных html-файлах.
topn=8 значит количество слов-соседей для одного слова-запроса.
threshold=0.6 — самое интересное: это минимальное значение косинусной близости, необходимое для прорисовки ребра между словами. По умолчанию этот показатель равен нулю, тогда граф полносвязный, но интереснее всего его регулировать и выяснять, какие слова близки и образуют кластеры, а какие оказываются дальше.
edge=1 отвечает за толщину рёбер.
sep=True означает, что метки частей речи показывать не нужно.
Результат будет выглядеть так:
Теперь вы можете сами исследовать значения слов.
Ссылки
Создатели библиотеки: Алексей Яскевич, Анастасия Лисицына, Тамара Жордания, Надежда Катричева, Елизавета Кузьменко, Андрей Кутузов.
Если вам необходимо дополнить текст графическими элементами. Например, таблицами, графиками, диаграммами или схемами.
То, это можно сделать прямо в текстовом редакторе Word. Не прибегая к использованию сторонних программ.
Мы уже рассказывали о том, как сделать диаграмму в Word. В этот раз речь пойдет о схемах. Текстовый редактор Word оснащен множеством инструментов для создания схем. С их помощью вы можете рисовать различные геометрические фигуры, а также линии и стрелки. При этом нарисованную схему можно украсить с помощью с помощью теней или других графических эффектов.
Как сделать схему в Word 2007, 2010, 2013 или 2016
Итак, если вы хотите сделать схему в Word 2007, 2010, 2013 или 2016, то вам необходимо перейти на вкладку «Вставка». На этой вкладке есть две кнопки, которые можно использовать для создания схем в Ворде. Это кнопки «Фигуры» и «SmartArt».
При нажатии на кнопку «Фигуры» появляется огромный список фигур, которые вы можете вставить в документ.
Выбрав одну из этих фигур из списка, вы можете сразу нарисовать ее в любом удобном вам месте. Использовав несколько таких фигур вы без труда сможете сделать схему в Ворде. Пример простой схемы на скриншоте внизу.
При необходимости внешний вид нарисованных фигур можно менять. Для этого просто выделите одну из фигур и перейдите на вкладку «Формат». На данной вкладке можно изменить цвет фигуры, цвет рамки, цвет заливки, добавить тени и другие графические эффекты. Используя все эти возможности можно создать достаточно красивую схему (пример внизу).
Для того чтобы добавить на схему текст просто нажмите на нужную фигуру правой кнопкой мышки и выберите пункт меню «Добавить текст». После чего вы сможете вписывать текст прямо внутрь фигуры.
В итоге вы можете получить примерно вот такую схему.
Кроме этого вы можете сделать схему в Ворде при помощи кнопки «SmartArt». После нажатия на данную кнопку открывается каталог уже готовых схем. В котором вы можете выбрать один из подходящих вам вариантов.
После выбора подходящего варианта схемы на странице появится уже готовая схема.
Вам необходимо будет только добавить свой текст. Для этого достаточно просто кликнуть мышкой в один из блоков и вписать нужный текст.
Также вы можете изменить внешний вид сделанной вами схемы. Для этого выделите схему мышкой и перейдите на вкладку «Конструктор» или «Формат». Используя инструменты, доступные на этих вкладках, можно получить вот такую разноцветную и объемную схему как на скриншоте внизу.
Как сделать схему в Word 2003
Если вы используете Word 2003, то вы также можете сделать схему и добавить ее к вашему документу. Чтобы сделать это необходимо сначала открыть меню «Вид» и включить панель инструментов «Рисование».
После этого в программе Word 2003 появится панель инструментов для рисования различных фигур. Здесь будет доступны такие фигуры как прямоугольник, круг, линия и стрелка.
Для того чтобы нарисовать более сложные фигуры, можно воспользоваться меню «Автофигуры».
Семантические сети широко используются при обработке естественного языка, однако здесь с успехом применяется и машинное обучение. Когда же следует воспользоваться семантическим ресурсом, а когда достаточно статистических методов?
- Ключевые слова / keywords:
- Академия ОС
- Машинное обучение
- Machine learning
- Распознавание речи
- Speech recognition
- семантические технологии
Машинное обучение вторглось в области, где до недавнего времени господствовали лишь семантические сети. Однако в задачах обработки естественного языка, построения инвентаря значений слов и связывания языковых ресурсов семантические сети по-прежнему позволяют достигать высокой точности.
Ранние системы обработки естественного языка, возникшие в конце 1940-х годов, были ориентированы на решение задачи машинного перевода и использовали множество правил, составленных вручную. В конце 1960-х развитие компьютерной лингвистики серьезно замедлилось из-за пессимистичного отчета Наблюдательного комитета по автоматической обработке языка (Automatic Language Processing Advisory Committee, ALPAC), в котором заявлялось о низкой результативности исследований. Это привело к резкому снижению финансирования, но, несмотря на кризис завышенных ожиданий, исследования продолжались — для обработки естественного языка стали использовать статистические модели, построенные средствами машинного обучения на основе больших коллекций документов, или корпусов текстов.
С ростом популярности Всемирной паутины возникла необходимость в каталогизации и систематизации информации, представленной в Сети. Появились поисковые машины, сформировался рынок контекстной рекламы, что способствовало повышению требований к способности поисковой машины учитывать информационные запросы пользователя. Широкое проникновение информационных технологий в повседневную жизнь привело к возникновению вычислительных задач, для решения которых требуются знания об окружающем мире. Стали востребованы: информационный поиск, оценка семантической близости слов, разрешение лексической многозначности и т. д. Например, смысл предложения «Он видел их семью своими глазами» зависит от того, является ли слово «семью» именем существительным или числительным. Известно, что люди воспринимают окружающий мир как иерархию понятий, связанных отношениями общего и частного. Скажем, если человек знает, что канарейка — это птица, то он сможет предположить, что у нее есть крылья. Это привело к созданию специализированных языковых ресурсов — семантических сетей.
В литературе термины «семантическая сеть» и «онтология» встречаются в достаточно близких контекстах, связанных с инженерией знаний. Однако они означают два разных понятия. Онтология задает предмет описания, то есть формальную спецификацию концептуализации, в то время как семантическая сеть определяет способ представления знаний. Семантическая сеть — это размеченный ориентированный граф, вершины которого соответствуют некоторым сущностям (понятиям, событиям, характеристикам или значениям), а ребра выражают отношения между этими сущностями.
Семантические сети не накладывают ограничений на структуру знаний или конкретную предметную область до тех пор, пока эти знания можно представить в виде ориентированного графа. Среди известных онтологий следует отметить онтологию Cyc, включающую в том числе онтологии нескольких предметных областей, и онтологию SUMO, составленную из общих понятий. В задачах обработки естественного языка особенно популярна семантическая сеть WordNet, построенная на основе формализации человеческого восприятия окружающего мира: понятия (синсеты) представлены в виде вершин, а направленные ребра показывают отношение от частного к общему (гиперонимия), от части к целому (холонимия) и т. д. Такие ресурсы, как WordNet для английского языка и «РуТез» для русского языка, построены коллективами лексикографов-экспертов.
Основная сложность при построении семантических сетей связана с большим объемом работы, которую приходится выполнять для их создания. Применение автоматизированных подходов [1, 2] сокращает этот процесс, но повышает требования к контролю качества [3]. Немалую сложность вызывает также необходимость формирования и следования определенной концепции ресурса. Нужно учитывать: актуальность представленной лексики, наличие неологизмов и архаизмов; выявление синонимии и иных семантических отношений; степень внимания к уровням онтологии; наличие определений понятий и примеров их употребления; формат словарных статей; другие особенности целевого языка и используемые допущения о его строении.
Достаточно важной проблемой является техническая и лицензионная доступность семантических сетей. С одной стороны, не все ресурсы доступны для использования. Например, создатели тезауруса RussNet на сегодняшний день опубликовали только часть имеющихся данных. С другой стороны, существуют высококачественные семантические сети, распространяющиеся на условиях открытой лицензии. К ним относятся «РуТез» и BabelNet [3], но их коммерческое применение ограничивается. Другие ресурсы, такие как Russian WordNet, по всей видимости, утрачены безвозвратно. Все это затрудняет как решение прикладных задач, так и создание производных ресурсов.
Развитие методов машинного обучения и обработки Больших Данных привело к тому, что ряд задач, ранее решавшихся с помощью семантических сетей, стали решаться без них. Появление в 2013 году word2vec — семейства методов построения векторных представлений слов в пространстве низкой размерности (word embeddings) — позволило свести задачу оценки семантической близости слов к вычислению косинуса угла между векторами этих слов. Векторы, построенные на крупном неразмеченном корпусе текстов, дают лучшие результаты, чем классические методы на основе расстояний между словами в семантических сетях [4]. Сегодня подобные векторы широко используются как для автоматического построения и расширения семантических ресурсов, так и в качестве числовых признаков в системах машинного обучения при решении задач классификации, кластеризации и проч.
Появление на массовом рынке недорогих графических ускорителей вычислений позволило сократить время обучения нейронных сетей, что привело к созданию большого количества улучшенных методов решения классических задач обработки естественного языка с использованием глубинного обучения. К числу этих задач относятся синтаксический разбор предложения, автоматическое реферирование документа, анализ тональности текста и др. Задача машинного перевода, в которой ранее широко применялись онтологии предметной области в виде семантических сетей, уже достаточно успешно решается при помощи нейронных сетей (например, Google Translate).
Сегодня заметна тенденция разработки методов обучения без учителя для автоматического формирования понятий и связей между ними. С одной стороны, это вызвано высокой популярностью семантических ресурсов, построенных при помощи краудсорсинга («Википедия», «Викисловарь»). С другой, обусловлено ростом интереса к дистрибутивным тезаурусам — сетям семантически близких слов, близость которых оценивается при помощи векторов слов. В таких ресурсах имеется большое количество слабоструктурированных данных, которые легко поддаются фильтрации и кластеризации. Это позволяет автоматически определять связи между объектами окружающего мира. Результат работы таких методов обучения без учителя уступает по точности полноценным онтологиям, созданным экспертами-лексикографами, но простота их построения и полнота лексического покрытия за счет включения неологизмов и устойчивых выражений позволяют быстрее адаптироваться к изменениям в целевом языке. Интересен пример многоязычной семантической сети BabelNet, доступной на 271 языке, в том числе русском, построенной путем интеграции качественных исходных данных с материалами слабоструктурированных словарей.
Несмотря на успехи машинного обучения, высококачественные семантические сети по-прежнему остаются важным языковым ресурсом: они незаменимы тогда, когда требуется высокая точность, пусть даже достигаемая за счет сужения лексического покрытия. Основная задача, в которой семантические сети, построенные экспертами, до сих пор вне конкуренции, — разрешение лексической многозначности (word sense disambiguation), состоящей в определении конкретного значения каждого употребленного слова в заданном тексте. В этом случае в качестве инвентаря значений слов (sense inventory) используются семантические сети наподобие WordNet.
Критически важны семантические сети при оценке методов и систем автоматической обработки естественного языка и различных языковых ресурсов. Здесь эти сети используются в качестве «золотого стандарта», с которым осуществляется сопоставление по некоторой заданной системе измерений.
Еще одна задача, где пока нельзя обойтись без семантической сети, — создание производных лексико-семантических ресурсов, таких как BabelNet. В этом случае семантическая сеть WordNet, построенная коллективом лексикографов-экспертов, используется в качестве базового (pivot) ресурса для связывания с другими ресурсами.
Семантические сети по-прежнему незаменимы и в других задачах, не имеющих непосредственного отношения к обработке естественного языка, — например, при разметке объектов на изображениях. Так, в проекте ImageNet объекты на изображениях выделены рамкой, каждая из которых ссылается на соответствующее понятие в онтологии WordNet. Семантические сети с устоявшейся системой идентификаторов удобно использовать для связывания данных между собой. Кроме того, интересным применением семантических сетей является объектный или семантический поиск, когда на странице результатов поиска представляется фактографическая информация, имеющая отношение к поисковому запросу (например, Google Knowledge Graph).
Несмотря на то что методы машинного обучения вторглись в области, где до недавнего времени господствовали лишь семантические сети, последние остаются актуальными для решения таких задач, как оценка методов обработки естественного языка, построение инвентаря значений слов, связывание языковых ресурсов и семантический поиск.
Читайте также: