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

Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2022. Т. 13, № 2. С. 31-45. Transactions of the Kola Science Centre of RAS. Series: Engineering Sciences. 2022. Vol. 13, No. 2. P. 31-45. используют набор размеченных вручную пространственных отношений для проверки точности их системы (рис. 6). Разработанная авторами система способна с высокой точностью извлекать отношения, когда они в явной форме присутствуют в тексте, но она страдает от неполноты набора правил, ограниченности механизма их формального представления и отсутствия фоновых знаний. Рис. 6. Схематичное представление системы на основе синтаксических правил [34] Или, например, в работе [37] авторы используют шаблоны, основанные на метках частей речи и/или синтаксической структуре предложений для извлечения отношений между концептами в предложениях. Предлагаемая авторами система использует в качестве отправной точки концепты и отношения из банка данных DBpedia. В начале текст обрабатывается с помощью авторской системы распознавания именованных сущностей, основанной на онтологии (состоящей из концептов, полученных из DBpedia) и включающей в себя также лингвистическую предобработку текста и правила, реализованные с помощью JAPE. Параллельно с этим текст обрабатывается синтаксическим парсером Fips [38], который создает синтаксические структуры с бинарными отношениями. Именованные сущности, полученные на первом этапе, передаются в справочник отношений (состоящий из отношений, полученных из DBpedia), который идентифицирует известные отношения между переданными именованными сущностями, после чего с помощью шаблонов JAPE идентифицируются другие бинарные отношения (рис. 7). Процесс формирования шаблонов может быть автоматизирован. Например, в работе [39] представлена основанная на МО система, напрямую извлекающая шаблоны, которые способны распознавать отношения между ключевыми элементами, полагаясь на локальный синтаксис. Рис. 7. Архитектура системы, использующей шаблоны на основе частеречевой разметки и синтаксической структуры предложений © Пимешков В. К., Шишаев М. Г., 2022 38