СПОСОБ ПОСТРОЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДОКУМЕНТА

1. Способ построения семантической модели документа, по которому из информационных источников извлекают онтологию, в качестве информационных источников используют электронные ресурсы, содержащие описания отдельных объектов реального мира как связанные гипертекстовыми ссылками, так и не содержащие гипертекстовых ссылок в описании, каждой концепции онтологии назначают идентификатор, по которому она может быть однозначно определена, в случае существования гипертекстовые ссылки между описаниями концепций преобразуют в связи между концепциями, при отсутствии структуры гипертекстовых ссылок их добавляют, анализируя описания и определяя значения терминов с помощью онтологии, извлеченных из гипертекстовых энциклопедий, и затем преобразуют в связи между концепциями, сохраняют уникальный идентификатор ресурса с оригинальным описанием концепции, для каждой концепции определяют не менее одного текстового представления, вычисляют частоту совместного использования каждого текстового представления концепции и информативность для каждого текстового представления, также определяют, какому естественному языку принадлежит текстовое представление, и сохраняют полученную информацию, получают текст анализируемого документа, осуществляют поиск терминов текста и их возможных значений путем сопоставления частей текста и текстовых представлений концепций из контролируемого словаря, для каждого термина из его возможных значений, используя алгоритм разрешения лексической многозначности терминов, выбирают одно, которое считают значением термина, а затем концепции, соответствующие значениям терминов, ранжируют по важности к тексту, и наиболее важные концепции считают семантической моделью документа.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве алгоритма разрешения лексической многозначности терминов используют алгоритм, который выбирает наиболее часто употребляемое значение, для чего определяют частоту совместного использования обрабатываемого термина и всевозможных концепций, связанных с ним, после чего в качестве значения термина выбирают концепцию с наибольшей частотой использования термина и концепции.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве алгоритма разрешения лексической многозначности терминов выбирают алгоритм, вычисляющий семантически наиболее связанную последовательность значений, по которому рассматривают всевозможные последовательности значений концепций для заданной последовательности терминов, для каждой возможной последовательности концепций вычисляют ее вес как сумму весов уникальных попарных комбинаций концепций, входящих в последовательность концепций, а значениями терминов считают концепции, принадлежащие последовательности с наибольшим весом.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве алгоритма разрешения лексической многозначности терминов выбирают алгоритм, основанный на машинном обучении с учителем, по которому для каждого термина вычисляют вектор признаков, на основании которого выбирают наиболее подходящее значение.
5. Способ по п.4, отличающийся тем, что в качестве признака выбирают информативность термина.
i
6. Способ по п.4, отличающийся тем, что в качестве признака выбирают вероятность употребления термина t в данном значении m, вычисляемую как
,
i
i
где c(t,m) - частота совместного использования термина t в значении m.
7. Способ по п.4, отличающийся тем, что в качестве признака выбирают семантическую близость между концепцией и контекстом документа.
8. Способ по п.7, отличающийся тем, что в качестве контекста документа выбирают значения однозначных терминов.
9. Способ по п.4, отличающийся тем, что в качестве признака выбирают сумму информативности каждого однозначного термина и семантической близости его значения ко всем другим концепциям из контекста документа.
10. Способ по п.1, отличающийся тем, что для определения структуры ссылок информационного источника, не содержащего гипертекстовые ссылки, извлекают онтологию из гипертекстовой энциклопедии, обогащают описание концепций информационного источника, не содержащего гипертекстовые ссылки, связями с существующей онтологией, извлеченной из гипертекстовой энциклопедии, расширяют контролируемый словарь существующей онтологии текстовыми представлениями всех концепций обрабатываемого информационного источника, не содержащего гипертекстовые ссылки, принимают частоту совместного использования этих концепций и их текстовых представлений, равную 1 для каждой уникальной пары представление-концепция, повторяют операцию обогащения концепций обрабатываемого информационного источника, используя информативность, посчитанную через инвертированную документную частоту, таким образом получают дополнительные ссылки между концепциями, извлеченными из информационного источника, не содержащего гипертекстовые ссылки, обновляют значение частоты совместного использования текстового представления и концепции на основе полученных ссылок.
11. Способ по п.1, отличающийся тем, что для ранжирования концепций по важности к документу строят семантический граф документа, состоящий из значений всех терминов документов и всевозможных взвешенных связей между ними, где вес связи равен семантической близости между концепциями, которые соединены связью, к семантическому графу применяют алгоритм кластеризации, группирующий семантически близкие концепции, затем концепции из наиболее весомых кластеров ранжируют по важности к документу, и наиболее важные концепции считают семантической моделью документа.
i
i
i
i
12. Способ по п.1, отличающийся тем, что при извлечении онтологии вычисляют семантическую близость между концепциями, при этом для каждой концепции К составляют список концепций С, состоящий из концепций c, на которые у концепции К есть ссылка или с которых на концепцию К есть ссылка, вычисляют семантическую близость от текущей концепции К до каждой концепций c∈С, сохраняют вычисленную семантическую близость между каждой парой концепций К и c, а также соответствующие концепции К и c, а для концепций, не входящих в список С, семантическую близость с концепцией К принимают равной нулю.
13. Способ по п.12, отличающийся тем, что ссылкам между концепциями назначают веса, выбирают пороговое значение для весов, а список концепций С составляют из концепций, на которые у концепции К есть ссылка с весом больше выбранного порогового значения или с которых на концепцию К есть ссылка с весом больше выбранного порогового значения.
14. Способ по п.1, отличающийся тем, что онтологии извлекают из нескольких источников.
15. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве текста документа используют метаданные документа.