ОПРЕДЕЛЕНИЕ СТЕПЕНЕЙ УВЕРЕННОСТИ, СВЯЗАННЫХ СО ЗНАЧЕНИЯМИ АТРИБУТОВ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ

1. Способ извлечения информации из текстов на естественном языке, включающий:
получение текста на естественном языке с помощью устройства обработки;
выполнение синтактико-семантического анализа текста на естественном языке для получения множества семантических структур;
интерпретацию множества семантических структур с помощью набора продукционных правил для получения множества элементов данных, каждый из которых связывает значение атрибута с информационным объектом, представляющим сущность, ссылающуюся на текст на естественном языке; и
определение (как минимум для одного элемента данных во множестве элементов данных) степени уверенности путем вычисления функции уверенности, связанной с набором продукционных правил.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что функция уверенности представлена посредством линейного классификатора, обученного на размеченной выборке и вычисляющего расстояние от информационного объекта до гиперплоскости в гиперпространстве признаков, связанных с набором продукционных правил.
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
верификацию значения атрибута при определении, что степень уверенности снижается ниже определенного порога.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что верификация значения атрибута дополнительно включает прием через графический интерфейс пользователя с помощью пользовательского ввода, подтверждающего значение атрибута.
5. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
определение, с использованием набора данных для обучения, как минимум одного параметра функции уверенности, где набор данных для обучения содержит множество элементов данных для обучения, каждый из которых определяет один или более атрибутов, связанных как минимум с одним информационным объектом, представленным текстом на естественном языке для обучения.
6. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
получение (с помощью множества элементов данных) графа Среды описания ресурсов (RDF), представляющего текст на естественном языке.
7. Способ по п. 1, отличающийся тем, что каждая семантическая структура из множества семантических структур представлена графом, включающим множество узлов, соответствующих множеству семантических классов, и множество дуг, соответствующих множеству семантических отношений.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что продукционное правило включает одно или более логических выражений, определенных в одном или более шаблонах семантических структур.
9. Система извлечения информации из текстов на естественном языке, включающая:
память;
процессор, связанный с данной памятью, причем этот процессор настроен так, чтобы:
получать текст на естественном языке;
выполнять синтактико-семантический анализ текста на естественном языке для получения множества семантических структур;
интерпретировать множество семантических структур с помощью набора продукционных правил для получения множества элементов данных, таких, что каждый элемент данных связывает значение атрибута с информационным объектом, представляющим сущность, ссылающуюся на текст на естественном языке; и
определять (как минимум для одного элемента данных в множестве элементов данных) уровень уверенности путем вычисления функции уверенности, связанной с набором продукционных правил.
10. Система по п. 9, отличающаяся тем, что функция уверенности представлена посредством линейного классификатора, обученного на размеченной выборке и вычисляющего расстояние от информационного объекта до гиперплоскости в гиперпространстве признаков, связанных с набором продукционных правил.
11. Система по п. 9, отличающаяся тем, что процессор дополнительно имеет возможность проверять значение атрибута в ответ на снижение уровня степени уверенности ниже определенного порога.
12. Система по п. 11, отличающаяся тем, что верификация значения атрибута дополнительно содержит получение (через графический интерфейс пользователя) пользовательского ввода с подтверждением значения атрибута.
13. Система по п. 9, отличающаяся тем, что процессор дополнительно имеет возможность определять (с использованием набора данных для обучения) как минимум один параметр функции уверенности, где набор данных для обучения содержит множество элементов данных для обучения, каждый из которых определяет один или более атрибутов, связанных как минимум с одним информационным объектом, представленным текстом на естественном языке для обучения.
14. Система по п. 9, отличающаяся тем, что процессор дополнительно имеет возможность получать (с помощью множества элементов данных) граф Среды описания ресурсов (RDF), представляющий текст на естественном языке.
15. Система по п. 9, отличающаяся тем, что каждая семантическая структура из множества семантических структур представлена графом, включающим множество узлов, соответствующих множеству семантических классов, и множество дуг, соответствующих множеству семантических отношений.
16. Постоянный машиночитаемый носитель данных для извлечения информации из текстов на естественном языке, содержащий исполняемые команды, которые при выполнении заставляют вычислительную систему:
получать текст на естественном языке;
выполнять синтактико-семантический анализ текста на естественном языке для получения множества семантических структур;
интерпретировать множество семантических структур с помощью набора продукционных правил для получения множества элементов данных, таких, что каждый элемент данных связывает значение атрибута с информационным объектом, представляющим сущность, ссылающуюся на текст на естественном языке; и
определять (как минимум для одного элемента данных во множестве элементов данных) уровень уверенности путем вычисления функции уверенности, связанной с набором продукционных правил.
17. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 16, отличающийся тем, что функция уверенности представлена посредством линейного классификатора, обученного на размеченной выборке и вычисляющего расстояние от информационного объекта до гиперплоскости в гиперпространстве признаков, связанных с набором продукционных правил.
18. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 16, дополнительно включающий исполняемые команды для вычислительной системы, обеспечивающие возможность проверять значение атрибута в ответ на определение снижения степени уверенности ниже определенного порога.
19. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 18, отличающийся тем, что верификация значения атрибута дополнительно включает получение (через графический интерфейс пользователя) пользовательского ввода с подтверждением значения атрибута.
20. Постоянный машиночитаемый носитель данных по п. 1, дополнительно включающий исполняемые команды для вычислительной системы, обеспечивающие возможность определять (с использованием набора данных для обучения) как минимум один параметр функции уверенности, где набор данных для обучения содержит множество элементов данных для обучения, каждый из которых определяет один или более атрибутов, связанных как минимум с одним информационным объектом, представленным текстом на естественном языке для обучения.