Russian Federation
Russian Federation
, Russian Federation
S razvitiem tehnologiy, mehanizm obnaruzheniya na osnove klyuchevyh slov nedostatochen iz-za izvlecheniya bol'shogo kolichestva nerelevantnoy informacii. V dannoy stat'e predlagaetsya semanticheskaya poiskovaya sistema. Vvidu etogo opisan algoritm poiskovoy sistemy na osnove golosovogo poiska na osnove konceptual'noy poiskovoy sistemy, poluchayuschey pol'zovatel'skiy zapros cherez golos. Dannyy zapros preobrazuetsya v tekst s pomosch'yu intellektual'nogo mul'timodal'nogo interfeysa, kotoryy na osnove ontologicheskogo poiska v semanticheskoy seti pozvolyaet poluchat' tochnyy rezul'tat.
Semantika, algoritm poiska, semanticheskaya set', sbor dannyh, obnaruzhenie znaniy, intellektual'nyy mul'timodal'nyy interfeys
I. Введение
В настоящее время широко развиваются методы распознавания человеческого голоса. Это приводит к расширению возможностей поиска информации, не используя привычный, на данный момент, способ осуществлять поиск информации в сети интернет по запросам, которые набираются с помощью клавиатуры. Это определяется возможностью использования как стандартных методов цифровой обработки сигналов, так и современных методов, связанных с использованием интеллектуальных подходов в обработке сигналов.
Это приводит к возможности расширять области применения, как самих интеллектуальных методов, так и методов, позволяющих реализовывать такие технологии, которые обеспечат улучшение качества человеческой жизни в условиях естественного взаимодействия человека с окружающей средой.
Ввиду этого в настоящее время развиваются интеллектуальные методы с целью возможности их внедрения в существующие пользовательские интерфейсы информационных систем. Наиболее широкими темпами ведётся развитие информационных систем массового и бытового применения, которыми может пользоваться любой человек вне зависимости от возраста, пола, образования.
Поэтому современные проектировщики интерфейсов для современных информационных систем направляют свои исследования в область развития такого рода интерфейсов, которые позволяют пользователям использовать их на интуитивно понятном уровне, что облегчает процесс обучения человека с точки зрения пользования информационной системой в целом. Такого рода интеллектуальные интерфейсы достаточно интуитивны, облегчают работу пользователям информационной системы на уровне их взаимодействия.
1. Palmer, S.B. The Semantic Web: An Introduction / S. B. Palmer. – Rezhim dostupa: http://infomesh.net/2001 /swintro/.
2. Ding, X.L. Swoogle: A semantic web search and metadata engine / X. L. Ding // 13th ACM Conf. on Information and Knowledge Management. – Rezhim dostupa: https://ru.scribd.com/document/73729680/Swoogle.
3. Madhu, G. Intelligent Semantic Web Search Engines: A Brief Survey / G. Madhu, A. Govardhan, T.V. Rajinikanth // International journal of Web & Semantic Technology (IJWesT). – 2011. – Vol. 2, I. 1. – Pp. 34-42.
4. Widyantoro, D. H. A Fuzzy Ontology-based Abstract Search Engine and Its User Studies / D. H. Widyantoro, J. Yen // Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Fuzzy Systems. – Melbourne, 2001. – Pp. 1291-1294.
5. MOSSE: a multi ontological semantic search engine / S. E. Kyumars, H. Abolhassani, M. Neshati, B. B. Hariri // Workshop on Web Search Technology. – Beijing, 2006. – Pp. 36-41.
6. Xing, J. Learning and inferencing in user ontology for personalized semantic web search / X. Jiang, A.-H. Tan // Information Sciences – 20 July 2009. – 2009. – V. 179, I. 16. –Pp. 2794–2808.
7. Sampus, R. Distributed ontology- driven focused crawling / R. Sampus, O. Rojas, M. M. Mendoza. – 21st Euromicro international conference on parallel, distributed and network-based computing. – 2013. – DOI: 10.1109/PDP.2013/23.
8. SEWISE: An Ontology-based Web Information Search Engine / G. Gardarin, H. Kou, K. Zetourni, X. Meng, H. Wang // Natural language processing and information systems : 8th International conference on applications of natural language to information systems. – Burg, 2003. – Pp. 106-119.
9. Maedche, A. Clustering ontology- based metadata in semantic web / A. Maedche., V. Zacharias. // Principles of data mining and knowledge discovery : European conference on principles of data mining and knowledge discovery. – Helsinki, 2002. – Pp. 348-360.
10. Automatic ontology-based knowledge extraction from web document / A. Harith, K. Sanghee, D. E, Millard, M. J, Weal, H. Wendy, H. L. Paul, S. R. Nigel // IEEE intelligent systems. – 2003. –Vol. 18, I. 1. – Pp. 14-21.
11. OIL: An Ontology Infrastructure for the Semantic Web / D. Fensel, F.van Harmelen, I. Horrocks, P. Schnieder, D. L. McGuinness // IEEE Intelligent Systems. – 2001. – Vol. 16, I. 2. – Pp. 38-45
12. Kashkin, E. V. Semanticheskie roli i set' konstrukciy v sisteme FrameBank / E. V. Kashkin, O. N. Lyashevskaya // Trudy mezhdunarodnoy konferencii "Dialog 2013". – 2013. – S. 325–343.
13. Plungyan, V. A. Vvedenie v grammaticheskuyu semantiku: grammaticheskie znacheniya i grammaticheskie sistemy yazykov mira : uchebnoe posobie / V. A. Plungyan. – M.: Izdatel'stvo RGGU, 2011. – 672 c.
14. Description of SQUASH, the SFU question answering summary handler for the DUC-2005 summarization task /G. Melli, Y. Wang, Y. Liu et al. – 2005.- 173 r.
15. Liu d. Semantic role features for machine translation / D.Liu, D. Gildea // Proceedings of the 23rd International conference on computational linguistics. – Association for computational linguistics, 2010. – P. 716–724
16. Serbulov, Yu.S. Mera informacii v zadachah vybora i raspredeleniya informacionnyh resursov / Yu. S. Serbulov, O. Yu. Lavlinskaya, V. V. Lavlinskiy // Inzhenernaya fizika. – 2010. – № 4. – S. 7-8.
17. Lavlinskiy, V.V. Teoreticheskie predposylki resheniya problem formirovaniya modeley i metodov vzaimodeystviya informacionnyh processov / V. V. Lavlinskiy // Modelirovanie sistem i processov. – 2013. – № 2. –S. 30-36.
18. Lavlinskiy, V.V. Teoreticheskie osnovy matematicheskogo modelirovaniya dlya opisaniya celenapravlennyh sistem / V. V. Lavlinskiy, E. A. Rogozin, S. N. Yan'shin // Vestnik Voronezhskogo instituta MVD Rossii. – 2017. – № 2. – S. 143-153.
