Некоторые программные инструменты для автоматизированного пополнения терминологического словаря предметной области

Main Article Content

Роман Анатольевич Румянцев
Ольга Авенировна Невзорова

Аннотация

Описано приложение OntoDictionary, которое предназначено для работы с научными математическими статьями и онтологиями, созданными в редакторе Protege. Приложение способно создавать словарь онтологии, разбивать его элементы на концепты и обрабатывать их в булевом поиске. Имеется функционал для выделения определённых именных групп из математических статей. Новизна заключается в создании и методе обработки именных групп, содержащих формулы. Формулы обрабатываются независимо от их типа. Построен отбор кандидатов в термины. По всему функционалу произведён ряд экспериментов с онтологией математического знания OntoMathPRO, которая также была разработана в Казанском федеральном университете.

Ключевые слова:

математическое знание, онтология, концепт, поисковый индекс, именная группа, кандидаты в термины.

Article Details

Как цитировать
Румянцев, Р. А., & Невзорова, О. А. (2018). Некоторые программные инструменты для автоматизированного пополнения терминологического словаря предметной области. Электронные библиотеки, 21(2), 91-122. извлечено от https://elbib.ru/article/view/465
Биографии авторов

Роман Анатольевич Румянцев

Магистрант Института вычислительной математики и информационных технологий Казанского (Приволжского) федерального университета, Республика Татарстан, г. Казань.

Ольга Авенировна Невзорова

Кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем Института вычислительной математики и информационных технологий Казанского (Приволжского) федерального университета, Республика Татарстан, г. Казань.

Библиографические ссылки

1. Портал искусственного интеллекта. 2017. URL: http://www.aiportal. ru/articles/other/ontology.html
2. Ле Хоай, Тузовский А.Ф. Использование онтологии в электронных библиотеках // Изв. Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 320, № 5. – С. 36–42.
3. Обзор языка онтологии OWL. 2017 URL: https://www.w3.org/TR/owl-features/ (Дата обращения: 20.12.2017)
4. Словарь RDF. Язык описания 1.1 URL схемы RDF. URL: https://www.w3. org/ TR/rdf-schema/ (Дата обращения: 20.12.2017)
5. Структура описания ресурсов (RDF). 2017. URL: https://www.w3.org/RDF/ (Дата обращения: 20.12.2017)
6. Musen M. Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Protege with the EON Architecture // Methods of Information in Medicine. – 1998. – P. 540–550.
7. Chaudhri V., Farquhar A., Fikes R., Karp P., Rice J. OKBC: A Programmatic Foundation for Knowledge Base Interoperability // Fifteenth National Conf. on Artificial Intelligence. AAAIPres/ The MIT Press, Madison, 1998. – P. 600–607.
8. Noy N., Sintek M., Decker S., Crubezy M., Fergerson R., Musen M. Creating Semantic Web Contents with Protege-2000 // IEEE Intelligent Systems, March/April, 2001 – P. 60–71.
9. Farquhar A., Fikes R., Rice J. The Ontolingua Server: A Tool for Ccollaborative Ontology Construction // Int. J. of Human-Computer Studies. 1997. – Vol. 46, No 6. – P. 707–728.
10. Sure Y., Erdmann M., Angele J., Staab S., Studer R., Wenke D. OntoEdit: Collaborative ontology development for the Semantic Web // In Proc. of the Int. Semantic Web Conference (ISWC 2002), Sardinia, Italia, June 2002.
11. Bechhofer S., Horrocks I., Goble C., Stevens R. OilEd: A Reasonable Ontology Editor for the Semantic Web // Joint German/Austrian Conf. on Artificial Intelligence (KI’01). Lecture Notes in Artificial Intelligence LNAI 2174, Springer-Verlag, Berlin, 2001. – P. 396–408.
12. MacGregor R. Inside the LOOM classifier // SIGART Bulletin. – 1991. – Vol. 3, No 2. – P. 70–76.
13. Fernandez M, Gomez-Perez A., Pazos J. A Building a Chemical Ontology Using Methodology and the Ontology Design Environment // IEEE Intelligent Systems, Jan./Feb., 1999. – P. 37–46.