онтологія

Проблема відсутності ефективних засобів побудови онтологій з текстових документів все ще залишається невирішеною. Її розв’язання стикається з низкою викликів, зокрема, відсутністю єдиного формату вихідних даних різних NLP інструментів, зокрема текстових парсерів, які є першою ланкою в багатоетапному процесі видобування знань. На сьогоднішній день існує декілька популярних текстових парсерів, кожен з яких має свої особливості та переваги у реалізації окремих функцій.

 У антиномійній теорії значне місце відводиться  антропологічним особливостям людини. Таке твердження має місце тому, що людна у праві часто, навіть інколи беззаперечно, зосереджується на тому, що основним для неї є тілесна природа існування. Тоді вся увага  звертається до того, що тілесна поведінка вирішує праведність чи не праведність життя і у цій теорії шукають антиномії, щодо онтологічного результату не приводить.

Чому виникає такий стан?

Розглянуто побудову системи прийняття рішень управління Сухопутними військами з використанням онтологічного підходу. Описано побудову сховищ даних такої системи, ядром якої є онтологія.

In the paper considers the construction of the system of decision-making control of the Army Ontology-based. We describe the construction of repositories of such a system, the core of which is the ontology.

Розглянуто формалізацію процесу оцінювання новизни онтологічних знань з метою побудови ефективних процедур розв’язування задач інтелектуальною системою.

In the paper the formalization of the evaluation process innovation ontological knowledge to build effective procedures for solving problems of intelligent systems.

Розглянуто побудову інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень діагностування ревматологічних захворювань. Для функціонування такої системи розроблено математичний апарат на основі адаптивних онтологій.

In the paper the design of the decision support diagnosing rheumatic diseases. For the operation of the system developed mathematical tools based on adaptive ontologies.

Розглянуто питання специфіки навчання осіб з особливими потребами. В цьому випадку традиційні навчальні технології замінюються на дистанційні, що зумовлює використання сучасних інтерактивних інформаційних технологій навчання. Вибір оптимального навчального маршруту для осіб з особливими потребами залежить від їх індивідуальних особливостей й вимагає для кожного конкретного випадку розроблення своїх програмних інструментів.

Описано систему автоматичного реферування множини документів. Показано, що серед існуючих систем практично немає таких, що займаються множинним реферуванням. Спроектовано інформаційну модель такої системи.

The system of the automatic abstracting of great number of documents is described in the article. It is shown that among the existent systems practically is not such which engage in plural abstracting. The informative model of such system is projected.

Дослідження стосовно автономного інтелектуального агента нині на передньому краї упровадження рішень штучного інтелекту в усіх сферах економіки. Інтелектуальні автономні системи поєднують використання розпізнавання образів, міркувань, прийняття рішень, концептуальних методів і методів моделювання. Важливою частиною упровадження інтелектуального агента є пошук концептуалізації, яка підходить для поточної проблемної ситуації. Незважаючи на прогрес у розробленні автономних інтелектуальних агентів, люди набагато гнучкіші та креативніші у створенні правильних концептуалізацій.

У роботі досліджено проблему ембедингу ознак, які використовують у датасетах для навчання нейронних мереж. Використання ембедингів підвищує продуктивність нейронних мереж, а отже, є важливою ланкою підготовки даних для методів глибинного навчання. Такий процес ґрунтується на семантичній метриці. Запропоновано для ембедингу використовувати онтології предметних областей, до яких належить відповідна ознака. У цій роботі розроблено такий метод й досліджено його використання для завдання рубрикування текстових документів. Результати досліджень підтвердили перевагу розробленого методу.

Досліджено методи та засоби визначення об’єктів радіотехнічної розвідки з використанням технологій машинного навчання та онтологічного підходу. Для визначення об’єктів радіотехнічної розвідки використано наївний байесівський класифікатор. Наївний Байесівський класифікатор є алгоритмом машинного навчання, який використовується для класифікації об’єктів на підставі ймовірностей. Встановлено, що наївний Байесівський класифікатор використовується для визначення класів, до яких належать об’єкти радіотехнічної розвідки.