опрацювання природної мови

У статті описано дослідження ідентифікації фейкових новин на основі опрацювання природної мови, аналізу великих даних і технології глибокого навчання. Розроблена система автоматично перевіряє новини на наявність ознак фейкових новин, таких як використання маніпулятивної мови, неперевірених джерел і недостовірної інформації. Візуалізація даних реалізована на основі дружнього інтерфейсу користувача, який відображає результати аналізу новин у зручному та зрозумілому форматі.

В статті описано результати дослідження процесів комплексного аналізу військової інформації на основі машинного навчання та опрацювання природньої мови для допомоги командирам тактичних ланок. Система повинна дозволяти користувачам мати наступні можливості: об’єднання словника та інформаційного матеріалу, додавання термінів та абревіатур в словник, класифікація об’єктів для радіотехнічної розвідки, візуалізація повітряних об’єктів, класифікація повітряних об’єктів, користування інформаційними матеріалами, організування інформаційних матеріалів.

Проведено огляд і здійснено аналіз засобів обробки природної мови (ОПМ). Визначено глобальний критерій оцінювання ефективності засобів ОПМ. Подано рекомендації щодо доцільності використання засобів ОПМ.

Розглянуто проблему багатослівних конструкцій, яка відіграє дуже важливу роль у технології обробки природної мови. Багатослівні конструкції – це вирази, які складаються з щонайменше двох слів і можуть бути синтаксично і/або семантично ідіосинкратичними. Це зокрема складені іменники, ідіоми і фразові дієслова. У цій роботі досліджено сучасні підходи до класифікації багатослівних конструкцій, їхньої ідентифікації та видобування з текстів.

A method for automatic correction of Ukrainian sentences is introduced. The method is based on dependency grammar and utilizes mutually exclusive hypothesis graph for word sense disambiguation. 37 % of ambiguous sentences which were correctly corrected as opposed to 14 % corrected by spell checker.