Neurosemantic approach to building automated information retrieval systems

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorStenin, A. A.
dc.contributor.authorPasko, V. P.
dc.contributor.authorLemeshko, V. A.
dc.date.accessioned2020-03-14T20:49:23Z
dc.date.available2020-03-14T20:49:23Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenCurrently, one of the actual problems in the formation of the most informative knowledge models of this subject area is the creation of effective information retrieval systems, primarily on the Internet, as the largest repository of information. To extract the necessary information for this subject area from the Internet, processing of a huge number of heterogeneous documents is required. This is the rather complicated task that requires not only automating the process of searching for information, but also ensuring its semantic content in accordance with the current situation in this subject area. To automate the search process and determine the most informative content of the knowledge model of this subject area, a multi-agent intelligent system for searching and selecting information based on neural networks proposed. This system implements a neurosemantic approach to the semantic adaptation of search information to changes in the current situation in this subject area and the corresponding evolution of the knowledge model based on a genetic algorithm.uk
dc.description.abstractruВ настоящее время одной из актуальных проблем при формировании максимально информативных моделей знаний данной предметной области является создание эффективных информационно-поисковых систем, в первую очередь, в Интернете, как самом большом хранилище информации. Для извлечения нужной для данной предметной области информации из Интернет требуется обработка огромного количества разнородных документов. Это достаточно сложная задача, которая требует не только автоматизации процесса поиска информации, но и обеспечения ее смыслового содержания в соответствии с текущей ситуацией в данной предметной области. Для автоматизации процесса поиска и определения максимально информативного контента модели знаний данной предметной области предложена мультиагентная интеллектуальная система поиска и отбора информации, построенная на основе нейронных сетей. В системе реализуется нейросемантический подход к смысловой адаптации поисковой информации к изменению текущей ситуации в данной предметной области и соответствующей ей эволюции модели знаний на основе генетического алгоритма.uk
dc.description.abstractukВ даний час однією з актуальних проблем при формуванні максимально інформативних моделей знань даної предметної області є створення ефективних інформаційно-пошукових систем, в першу чергу, в Інтернеті, як найбільшому сховищі інформації. Для вилучення потрібної для даної предметної області інформації з Інтернет потрібна обробка величезної кількості різнорідних документів. Це досить складне завдання, яке вимагає не тільки автоматизації процесу пошуку інформації, але і забезпечення її смислового змісту відповідно до поточної ситуації в даній галузі. Для автоматизації процесу пошуку і визначення максимально інформативного контенту моделі знань даної предметної області запропонована мультиагентна інтелектуальна система пошуку і відбирання інформації, побудована на основі нейронних мереж. У системі реалізується нейросемантичний підхід до смислової адаптації пошукової інформації до зміни поточної ситуації в даній галузі і відповідної їй еволюції моделі знань на основі генетичного алгоритму.uk
dc.format.pagerangePp. 125-129uk
dc.identifier.citationStenin, A. A. Neurosemantic approach to building automated information retrieval systems / A. A. Stenin, V. P. Pasko, V. A. Lemeshko // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2019. – № 1 (34). – С. 125–129. – Бібліогр.: 9 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.1.2019.178243
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32264
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник, 2019, № 1 (34)uk
dc.subjectintelligent multiagent systemuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectgenetic algorithmuk
dc.subjectknowledge modeluk
dc.subjectsubject areauk
dc.subjectінтелектуальна мультиагентна системаuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectгенетичний алгоритмuk
dc.subjectмодель знаньuk
dc.subjectпредметна областьuk
dc.subjectинтеллектуальная мультиагентная системаuk
dc.subjectнейронная сетьuk
dc.subjectгенетический алгоритмuk
dc.subjectмодель знанийuk
dc.subjectпредметная областьuk
dc.subject.udc004.042uk
dc.titleNeurosemantic approach to building automated information retrieval systemsuk
dc.title.alternativeНейросемантичний підхід до побудови автоматизованих інформаційно-пошукових системuk
dc.title.alternativeНейросемантический подход к построению автоматизированных информационно-поисковых системuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
asau2019-1_14Stenin-Pasko-Lemeshko.pdf
Розмір:
6.11 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 1 (34)