Труды КНЦ (Технические науки) 2/2022(13).

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13, № 2. С. 23-30. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2022. Vol. 13, No. 2. P. 23-30. Научная статья УДК 004.853 doi:10.37614/2949-1215.2022.13.2.002 ИЗВЛЕЧЕНИЕ ОТНОШЕНИЙ ИЗ NER-РАЗМЕЧЕННЫХ ПРЕДЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ОНТОЛОГИИ* Павел Андреевич Ломов13, Марина Леонидовна Никонорова2, Максим Геннадьевич Шишаев3 12 3Институт информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук, Апатиты, Россия 1lomov@iimm.ru3 , https://orcid.org/0000-0002-0924-0188 2malozemova@iimm.ru, https://orcid. org/0000-0002-4358-2683 3shishaev@iimm.ru, https://orcid.org/0000-0001-7070-7878 Аннотация Данная работа является продолжением исследования по обучению и использованию языковой нейросетевой модели для решения задачи обучения онтологий. Рассматривается проблема анализа естественно-языковых текстов по предметной области и извлечения из них возможных отношений между понятиями. Представлен краткий обзор существующих подходов к извлечению отношений из неструктурированных текстовых данных. Предложена процедура извлечения отношений между понятиями на основе анализа дерева синтаксического анализа предложения. Рассмотрены результаты оценки эффективности извлечения отношений в результате применения данной процедуры. Ключевые слова: извлечение отношений, обучение онтологии, NLP Благодарности: исследование выполнено в рамках государственного задания Института информатики и математического моделирования имени В. А. Путилова Кольского научного центра Российской академии наук от Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, тема научно-исследовательской работы «Методология создания информационно-аналитических систем поддержки управления региональным развитием, основанных на формирующем искусственном интеллекте и больших данных» (регистрационный номер 122022800551-0). Для цитирования: Ломов П. А., Никонорова М. Л., Шишаев М. Г. Извлечение отношений из NER-размеченных предложений для обучения онтологии // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13, № 2. С. 23-30. doi:10.37614/2949-1215.2022.13.2.002 Original article EXTRACTING RELATIONS FROM NER-TAGGED SENTENCES FOR ONTOLOGY LEARNING Pavel A. Lomov13, Marina L. Nikonorova2, Maxim G. Shishaev3 1, 2,3Putilov Institute for Informatics and Mathematical Modeling of the Kola Science Centre of the Russian Academy of Sciences, Apatity, Russia 4omov@iimm.ru3 , https://orcid.org/0000-0002-0924-0188 2malozemova@iimm.ru, https://orcid. org/0000-0002-4358-2683 3shishaev@iimm.ru, https://orcid.org/0000-0001-7070-7878 Abstract This paper is a continuation of the research on training and using a neural-network language model for ontology learning. The paper deals with the problem of analyzing domain natural language texts and extracting possible relations between concepts from them. A brief overview of existing approaches to solving this problem is presented. A procedure for extracting relations between concepts based on the analysis of the sentence syntax dependency tree is proposed. The results of evaluating the efficiency of extracting relations using this procedure are considered. Keywords: relation extraction, ontology learning, NLP * Адаптированный перевод статьи: Lomov P. A. Extracting Relations from NER-tagged Sentences for Ontology Learning / P. A. Lomov, M. L. Malozemova, M. G. Shishaev // Artificial Intelligence Trends in Systems. Lecture Notes in Networks and Systems / ed. R. Silhavy. Cham: Springer International Publishing, 2022. pp. 337-344. © Ломов П. А., Никонорова М. Л., Шишаев М. Г., 2022 23