Details

Title: Алгоритм семантического анализа предложений на естественном языке с использованием формального представления AMR и методов машинного обучения: магистерская диссертация: 09.04.01
Creators: Лукашина Нина Борисовна
Scientific adviser: Дробинцев Павел Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2017
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Алгоритмы; естественный язык; семантический анализ; машинное обучение
UDC: 004.421:004.4'414(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-2110
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная диссертация посвящена проверке применимости метода машинного обучения с подкреплением в задаче построения семантического представления в формализме AMR для предложений на естественном языке. Развитие алгоритмов обработки естественного языка необходимо для создания и использования баз знаний, без которых невозможна эффективная работы с большими объемами накопленной информации на естественном языке. Семантический анализ - важнейший этап обработки естественного языка, заключающийся в построении формальной модели семантики предложения. В данной диссертации предложен новый подход к решению задачи семантического анализа, основанный на использовании метода машинного обучения с подкреплением SARSA. Метод может быть использован для адаптации работы семантического анализатора в новой предметной области. В работе представлена реализация разработанного алгоритма и даны рекомендации по возможному улучшению предложенного подхода.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 150
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics