Труды КНЦ вып. 11 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) вып. 8/2020 (11)

технологических понятий из текстов, основанная на нейронных сетях. Вместе с тем, рассмотренные работы представляют собой примеры решения, в основном, частных задач построения онтологий, поэтому потенциал использования глубоких нейронных сетей в задачах формирования онтологий на базе ЕЯ-текстов далеко не исчерпан. Заключение Семантический анализ текста является сложной многоаспектной задачей, включающей два укрупненных этапа - определение признаков текста, в соответствии с используемой моделью признаков, и формирование на их основе представленного в тексте фрагмента целевой семантической модели. Искусственные нейронные сети, как сети прямого распространения, так и глубокие ИНС, успешно применяются для решения большинства задач семантического анализа текста. Вместе с тем, имеется потенциал как к повышению эффективности существующих нейросетевых подходов к семантическому анализу текстов, так и к расширению областей их применения в контексте задачи семантического моделирования предметных областей. Основной потенциал к повышению эффективности применения ИНС содержится в формировании качественного (адекватно отражающего значимые свойства предметной области через языковые конструкции) признакового пространства и использовании архитектур ИНС, обеспечивающих обработку разнородных признаков. Литература 1. Al-Aswadi F.N. Automatic ontology construction from text: a review from shallow to deep learning trend / F.N. Al-Aswadi, H.Y. Chan, K.H. Gan // Artificial Intelligence Review. - 2020. - Vol. 53. - № 6. - pp. 3901-3928. 2. Бирюков Б.В. Теория смысла Готлоба Фреге / Бирюков Б.В. // Применение логики в науке и технике. - М: Издательство Академии наук СССР, 1960. - C. 502-555. 3. Melnikov A.V. On usage of machine learning for natural language processing tasks as illustrated by educational content mining / A.V. Melnikov, D.S. Botov, J.D. Klenin // Онтология проектирования. - 2017. - Vol. 7. - № 1 (23). - pp. 34-37. 4. What are semantic annotations / E. Oren [и др.] // http://www.siegfried- handschuh.net/pub/2006/whatissemannot2006.pdf. - 2006. 5. Возможности интеллектуального анализа научных текстов на основе построения их когнитивных моделей / Г.С. Осипов [et al.] // Искусственный Интеллект И Принятие Решений. - 2018. - № 1. - C. 41-53. 6. Song F. A General Language Model for Information Retrieval / F. Song, W. Croft // International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings. - 2000. 7. Boas H.C. From Theory to Practice: Frame Semantics and the Design of FrameNet / H.C. Boas // Semantisches Wissen im Lexikon / eds. S. Langer, D. Schnorbusch. - Tubingen: Narr., 2005. 8. Jurafsky D. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Vol. 2 / D. Jurafsky, J. Martin. - 2008. 98