Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/43751
Title: Определение семантической близости термов с помощью контекстного множества
Other Titles: Calculating the semantic relatedness of terms with the context set
Authors: Bondarchuk, D. V.
Бондарчук, Д. В.
Issue Date: 2016
Publisher: Издательство УМЦ УПИ
Citation: Бондарчук Д. В. Определение семантической близости термов с помощью контекстного множества / Д. В. Бондарчук // Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения в промышленных сетях (CAI-2016) : сборник научных трудов по материалам I Международной конференции 5-6 мая 2016 г./ Под общ. ред. А. Г. Тягунова. — Екатеринбург: Изд-во УМЦ УПИ, 2016. — С. 175-179.
Abstract: In this paper we propose a method of calculating the semantic relatedness of terms based on the assumption that semantically similar terms are used in the same or similar contexts. We introduce concept of “context set” for semantic relatedness calculation. Context set shows a variety of terms, which occurs wit target term in same contexts. The context set, for each word in the dictionary, you can define a sign showing its occurrence along with the target term. The context set of user-friendly building, using the matrix of terms correspondence.
В данной работе предлагается способ вычисления семантической близости термов, основанный на предположении, что семантически близкие термы употребляются в одинаковых или схожих контекстах. Для расчета семантической близости вводится понятие "контекстное множество". Контекстное множество показывает множество термов, с которыми целевой терм встречается в одном контексте. С помощью контекстного множества, для каждого слова из словаря можно определить признак, показывающий его встречаемость вместе с целевым термом. Контекстное множество терма удобно строить, используя матрицу корреспонденций термов.
Keywords: TERM
SEMANTICS
CONTEXT
BUNCH
ТЕРМ
СЕМАНТИКА
КОНТЕКСТ
МНОЖЕСТВО
URI: http://hdl.handle.net/10995/43751
Conference name: I Международная конференция «Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения в промышленных сетях (CAI-2016)»
Conference date: 05.05.2016-06.05.2016
RSCI ID: https://elibrary.ru/item.asp?id=28549507
ISBN: 978-5-8295-0480-9
Origin: Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения в промышленных сетях (CAI-2016). — Екатеринбург, 2016.
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
cai-2016-41.pdf764,98 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.