Труды КНЦ вып.8 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып. 3/2017(8))

УДК 004.5 В.В. Диковицкий Инсштут информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского НЦ РАН СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА МОРФОЛОГИИ И СИНТАКСИСА* Аннотация В статье представлен сервис семантического анализа текста на естественном языке с учетом морфологии и синтаксиса, реализующий автоматическое формирование семантической модели предметной области на основе коллекции документов. Применение подхода к анализу синтаксиса и морфологии без предзаданных словарей позволяет автоматизировать процесс обработки анализатором новых слов, например, неологизмов. Ключевые слова: семантический анализ, нейросетевой анализ морфологии и синтаксиса. V.V. Dikovitskiy IMPROVING QUALITY OF VISUALIZATION BY CHANGING THE CONVERGENCE ANGLE Abstract The article presents the service of semantic analysis of text in natural language, taking into account morphology and syntax, realizing the automatic formation of a semantic model of the domain based on a collection of documents. Application of the approach to the analysis of syntax and morphology without pre-specified dictionaries allows to automate the process of processing new words, for example, neologisms. Keywords: semantic analysis, morphology and syntax analysis by neural network. Введение Современные информационные системы (ИС) отличаются большим объемом хранимой информации. По оценкам экспертов, совокупный объем данных, хранимый в сети Интернет, удваивается каждые два года. Рост объемов информации ИС, расширение их функциональных возможностей привели к широкому распространению крупных информационных систем, ориенти­ рованных на различные категории пользователей [1]. Развитие ИС требует создания эффективных методов обработки и представления информации. Совершенствуются методы и средства обработки текстов на естественном языке, системы автоматизированного анализа и поиска информации, на смену статистическим алгоритмам приходят алгоритмы семантического индек­ сирования. Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере (Фонд содействия инновациям), конкурс Умник 15-10, договор 8042ГУ/2015. 109