Аннотация: Одним из перспективных направлений информационного поиска является фактографический поиск и разработка фактографических баз данных. Существующие сегодня модели и алгоритмы фактографического поиска в своем большинстве направлены на излечение фактов из хорошо формализованной информации, в том числе из хорошо формализованной текстовой информации. В работе предлагается модель извлечения фактографической информации из динамически меняющихся слабоформализованных текстовых потоков, не ограниченных определенными предметными областями. Для извлечения некоторого факта используется шаблон «агент-предикат-значение», отображающий отношения, формально выражаемые семантическими падежами партиципантов предложения. В предлагаемой логико-лингвистической модели семантические роли именных групп определяются отношением четко выделенных множеств морфологических, синтаксических и семантически категорий, описываемым с помощью базового аппарата алгебры конечных предикатов. В работе рассмотрена реализация данной модели для извлечения фактографической информации о дате, месте рождения и роде деятельности персоналии из русскоязычных слабоформалзованных текстов. Экспериментальная проверка программной имплементации модели показала правильность выделения факта примерно в 94,3% случаев.

Ключевые слова: фактографический поиск, слабоформализованная текстовая информация, лингвистический процессор, алгебра конечных предикатов.

ACM Classification Keywords: H.3.3 .Information Search and Retrieval

Link:

ЛОГИКО-ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ФАКТОВ ИЗ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Нина Хайрова, Наталья Шаронова

http://www.foibg.com/ijima/vol02/ijima02-02-p10.pdf