СПОСОБ АВТОМАТИЧЕСКОГО ФОРМИРОВАНИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ

1. Способ автоматического формирования объектно-ориентированной базы знаний, заключающийся в последовательном выполнении следующих действий:
отбор из электронной коллекции документов, отвечающих заданной предметной области (документов фокус-группы);
идентификация в текстах документов фокус-группы индивидуальных объектов и их дескрипторов;
установление ассоциативных связей между идентифицированными объектами;
внесение сведений об установленных ассоциациях между объектами в информационное хранилище.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что тематический отбор документов в фокус-группу производится путем поиска документов, содержащих одно или несколько ключевых слов из заданного перечня слов М.
3. Способ по п.2, в котором после определения фокус-группы документов из перечня ключевых слов убирают термины, не отвечающие условию
i
I=n/m, где I<k,
i
где I - индекс фокусировки, n- количество публикаций для ключевого слова i, m - количество публикаций, связывающих данный ключ с другими ключевыми словами из набора М, k - коэффициент, задаваемый пользователем.
4. Способ по п.2, в котором после определения фокус-группы документов в перечень ключевых слов добавляют термины, отвечающие условию
foc
fon
f/f>c,
foc
fon
где f - частота встречаемости термина в фокус-группе, f - частота встречаемости в фоновой выборке, а с - задаваемый пользователем коэффициент.
5. Способ по п.2, в котором изложенные по пп.2, 3 и 4 шаги повторяют до тех пор, пока список ключевых слов не стабилизируется.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что идентификация в текстах документов объектов производится с использованием контролируемых словарей терминов.
7. Способ по п.1, в котором каждому объекту сопоставляют релевантный профиль, содержащий ссылки на документы, в которых наименование объекта встречается не менее одного раза.
8. Способ по п.7, в котором объекту сопоставляют дескрипторы, удовлетворяющие условию
D=fpr/ffon, где D>>1,
где fpr - частота встречаемости термина в документах, вошедших в состав релевантного профиля объекта, ffon - частота встречаемости термина в документах фокус-группы.
9. Способ по п.1, в котором каждому объекту сопоставляют родственный профиль, содержащий ссылки на документы, характеризующиеся смысловым сходством с документами, включенными в релевантный профиль.
10. Способ по п.1, в котором меру ассоциативного сходства между каждыми двумя объектами оценивают пропорционально количеству одинаковых ссылок в соответствующих указанным объектам профилях.
11. Способ по п.6, в котором два (или более) объектов, для наименований которых мера ассоциативного сходства родственных профилей превышает заданный порог, объединяются в один объект с двумя (или более) синонимичными наименованиями.
12. Способ по п.1, в котором в соответствии со значениями меры ассоциативного сходства распределяют объекты по группам так, чтобы значение сходства между объектами в составе группы превышало средний показатель сходства между объектами, не входящими в состав группы.
13. Способ по п.10, в котором наименования группы определяют путем отбора ключевых слов из текстов документов, входящих в профили объектов в составе данной группы и удовлетворяющих условию
gr
oth
G=f/f, где G>d,
gr
oth
где f - частота встречаемости слова в документах группы, f - частота встречаемости слова в документах, не включенных в группу, d - задаваемый пользователем коэффициент.
14. Способ по п.1, согласно которому объекту присваивают уникальный идентификатор и свойства: наименование, включая синонимичные варианты, дескрипторы, наименования групп, в которые включен объект наименования объектов, и заносят в информационное хранилище.
15. Способ по п.1, согласно которому ассоциативные связи между объектами заносят в информационное хранилище.