FomichevSemTechnProgr2011f1

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Национальный исследовательский университет
Высшая школа экономики
Факультет бизнес-информатики
Программа дисциплины
«Научный семинар «Семантические информационные
технологии»
для студентов 2 курса
направления 080500.68 «Бизнес-информатика»
подготовки бакалавра
Автор д.т.н. В.А. Фомичев (vfomichov@hse.ru)
Рекомендована секцией УМС
«Бизнес-информатика»
Председатель
______________ Ю.В.Таратухина
«___» _________2011 г
Одобрена на заседании
кафедры инноваций и бизнеса
в сфере информационных технологий
Зав. кафедрой
_______________С.В. Мальцева
« 29 » 08
2011 г.
Утверждена УС факультета
бизнес-информатики
Учёный секретарь
___________ В.А. Фомичев
«___» ________2011 г.
Москва - 2011
I. Тематический план учебной дисциплины
№
Всего
часов
по дисциплин
е
Лекции
Семинары,
практ.занятия
Основные виды и области применения семантических информационных технологий
8
2
2
4
2
Подход логики предикатов первого порядка к
представлению информации как первая отправная точка разработки семантических технологий
8
2
2
4
3
Теория бесконтекстных
грамматик как вторая
отправная точка разработки
семантических
технологий
8
2
2
4
4
Семантические сети и
концептуальные графы
7
2
1
4
5
Принципы формализации смысловой структуры естественно-языковых текстов в теории Кпредставлений
11
2
3
6
6
Компьютерные интеллектуальные системы
для смысловой обработки естественно-языковых текстов (лингвистические процессоры)
8
2
2
4
7
Рекомендательные системы с естественноязыковым интерфейсом
8
2
2
4
8
Информационные
языки проекта Семанти-
10
2
2
6
1
Название темы
Аудиторные часы
Самостоятельная
работа
П
2
ческая Паутина
9
Методы семантического
поиска информации во
Всемирной Паутине
8
2
2
4
10
Семантические информационные технологии в
биоинформатике
8
2
2
4
11
Выступления студентов
по тематике домашних
заданий
24
2
2
20
108
22
22
64
Итого
II. Базовые учебники
1.
Фомичев В.А. Математические основы представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов. - М.: ГУ-ВШЭ, изд-во
«ТЕИС», 2007.
2.
Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing:
Mathematical Models and Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer
U.S., 2010. - 354 p. ISBN: 978-0-387-72924-4.
III. Формы текущего контроля знаний студентов и
структура итоговой оценки
Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:
- работа на практических занятиях (доклады, обсуждения);
- домашнее задание;
- зачет.
Оценка за работу на практических занятиях выставляется на основании степени
участия студента в аудиторных занятиях, прежде всего – при решении теоретических и
практических задач.
Домашнее задание позволяет оценить степень усвоения студентом формальных
методов, применяемых при разработке семантических информационных технологий.
Зачет проводится в виде устного ответа на билет, включающий теоретический вопрос и задачу на применение теоретического материала.
Структура итоговой оценки по учебной дисциплине:
Формы работы
Вклад в итоговую оценку (%)
Работа на практических занятиях
30
Домашнее задание
20
Зачет
50
3
Таким образом, итоговая оценка E по учебной дисциплине складывается по
формуле E = 0,3  M1 + 0,2  M2 + 0,5  M3 , где M1
– оценка за работу на практических занятиях; M2
– оценка за домашнее задание; M3
– оценка за зачет.
IV. Содержание программы
Тема 1. Основные виды и области применения семантических информационных технологий
Понятия естественного языка, онтологии и компьютерного интеллектуального агента
(КИА). Понятие семантического представления естественно-языкового выражения. Языки
семантических представлений. Семантические информационные технологии. Понятие
лингвистического процессора (ЛП). Области применения ЛП. Семантическая обработка
изображений. Понятие многоагентной системы. Многоагентные системы как ключевая
технология для реализации электронной коммерции. Проблема разработки языков представления содержания посланий КИА в многоагентных системах. Роль проекта Семантической Всемирной Паутины (Semantic Web) для теории и практики семантических информационных технологий и электронной коммерции. Построение и интеллектуальная обработка семантических аннотаций Веб-документов. Проблема и стратегия создания семантического Веба нового поколения.
Основная литература
1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии – М.:
Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 304 с.
2. Фомичев В.А. Математические основы представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов. - М.: ГУ-ВШЭ, изд-во «ТЕИС», 2007.
3. Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models and
Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer U.S., 2010. - 354 p. ISBN:
978-0-387-72924-4.
Дополнительная литература:
Fomichov V.A. (Guest Editor) Special Issue on Semantic Informational Technologies. Informatica. An International Journal of Computing and Informatics (Ljubljana, Slovenia), 2010, Vol. 34,
No. 3, http://www.informatica.si
Тема 2. Подход логики предикатов первого порядка к представлению информации как
первая отправная точка разработки семантических технологий
Определение n-арного предиката на множестве, где n ≥ 1. Понятие логического базиса.
Определение множества термов, порождаемых логическим базисом. Интерпретация термов.
Определение множества формул, порождаемых логическим базисом. Определение класса
языков логики предикатов первого порядка. Построение семантических представлений ЕЯтекстов средствами языков логики предикатов первого порядка. Ограниченность выразительных возможностей класса языков логики предикатов первого порядка.
4
Основная литература
1. Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models
and Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer U.S., 2010. - 354
p. ISBN: 978-0-387-72924-4.
Дополнительная литература:
1. Фомичев В.А. Математические основы представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов. - М.: Издательский Дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Тема 3. Теория бесконтекстных грамматик как вторая отправная точка разработки семантических технологий
Бесконтекстные (контекстно-свободные) грамматики. Понятие вывода в бесконтекстной
грамматике. Формальный язык, порождаемый бесконтекстной грамматикой. Бесконтекстные
грамматики в форме Бэкуса-Наура. Виды коммуникативных актов, рассматриваемые стандартом языка общения компьютерных интеллектуальных агентов (FIPA ACL), разработанным в
рамках международного Фонда интеллектуальных физических агентов. Основные идеи
бесконтекстной грамматики языка представления содержания посланий компьютерных
интеллектуальных агентов в многоагентных системах.
Основная литература
1. Фомичев В.А. Математические основы представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов. - М.: Издательский Дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
Стандарты для области многоагентных систем, разработанные в рамках международного
Фонда интеллектуальных физических агентов (FIPA):
1. Specification. Part 2 – Agent Communication Language. Geneva, The Foundation for Intelligent Physical Agents. 1998, URL http://www.fipa.org/spec/FIPA98.html.
2. FIPA (1998b). FIPA’98 Specification. Part 12 – Ontology Service. Geneva, The Foundation for Intelligent Physical Agents. 1998, URL http://www.fipa.org/spec/FIPA98.html.
3. FIPA
SL
CL
(2002).
FIPA
SL
Content
Language
Specification;
URL
http://www.fipa.org/specs/fipa00008/SC000081.htm.
Тема 4. Семантические сети и концептуальные графы
Понятие семантической сети. Роль теории семантических сетей в исследованиях по
разработке компьютерных интеллектуальных агентов. Построение семантического представления естественно-языкового текста (ЕЯ-текста) в виде семантической сети. Концептуальные графы. Построение семантического представления ЕЯ-текста в виде концептуального графа. Взаимосвязи теории семантических сетей и теории концептуальных графов
с логикой предикатов первого порядка.
Основная литература
1. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии –
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 304 с.
5
2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник.- СПб.: Питер, 2000. – 382 с.
Дополнительная литература:
Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models and
Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer U.S., 2010. - 354 p. ISBN:
978-0-387-72924-4.
Тема 5. Принципы формализации смысловой структуры естественноязыковых текстов в теории К-представлений
Краткая характеристика теории К-представлений. Структура сортовых систем. Структура
концептуально-объектной системы, согласованной с заданной сортовой системой. Основные
идеи определения концептуального базиса в теории К-представлений. Краткая характеристика системы правил, предлагаемых теорией К-представлений для формирования семантических представлений ЕЯ-текстов. Построение семантических представлений вопросов ряда
видов, целей, команд, связных повествовательных текстов и определений понятий средствами СК-языков (стандартных концептуальных языков).
Основная литература
Фомичев В.А. Математические основы представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов. - М.: Издательский Дом ГУ-ВШЭ, 2007.
Дополнительная литература:
Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models and
Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer U.S., 2010. - 354 p. ISBN:
978-0-387-72924-4.
Тема 6. Компьютерные интеллектуальные системы для смысловой обработки
естественно-языковых текстов (лингвистические процессоры)
Понятие лингвистической базы данных (ЛБД). Логическая структура семантикосинтаксических компонентов ЛБД: лексико- семантического словаря, словаря глагольнопредложных семантико-синтаксических фреймов и словаря предложных семантикосинтаксических фреймов. Использование семантических классов лексических единиц для
семантико-синтаксического анализа (ССА) естественно-языковых текстов. Основные
принципы установления алгоритмами ССА SemSyn и SemSynt1 сответствия между входными текстами и их К-представлениями. Принципы нахождения возможных смысловых
отношений в сочетаниях вида «Глагольная форма + Предлог (возможно, пустой) + Существительное» и вида «Существительное1 + Предлог (возможно, пустой) + Существительное2». Полнотекстовые базы данных. Проблема извлечения знаний из текстов. Text Mining и Web Mining.
Проблема автоматизации реферирования (аннотирования) текстов.
Построение и интеллектуальная обработка семантических аннотаций Веб-документов.
Проблема и стратегия создания семантического Веба нового поколения. Современные
проекты семантически-ориентированных лингвистических процессоров.
Основная литература
6
Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models and
Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer U.S., 2010. - 354 p. ISBN:
978-0-387-72924-4.
Дополнительная литература:
1. Фомичев В.А. Формализация проектирования лингвистических процессоров
– М.: МАКС Пресс, 2005. 368 с.
2. Fomichov V.A Theory of K-representations as a Comprehensive Formal Framework for Developing a Multilingual Semantic Web. In Special Issue on Semantic
Informational Technologies. Informatica. An International Journal of Computing
and Informatics (Ljubljana, Slovenia), 2010, Vol. 34, No. 3,
http://www.informatica.si
Тема 7. Рекомендательные системы с естественно-языковым интерфейсом
Области применения рекомендательных систем (РекС). Преимущества РекС с естественно-языковым интерфейсом (ЕЯ-интерфейсом). Реализованные проекты таких систем. Значение чёткого описания входного языка ЕЯ-интерфейса РекС для оценки возможности
адаптации системы к новой предметной области и трудоёмкости доработки ЕЯинтерфейса. Основные идеи метода проектирования РекС с семантическиориентированным ЕЯ-интерфейсом, предусматривающего применение формальных
средств для описания (а) многообразия смысловых структур, соответствующих запросам
пользователя на нормализованном русском языке, (б) логической структуры лингвистической базы данных, (в) ситуаций, возникающих в процессе обработки входного запроса
пользователя РекС.
Основная литература:
Правиков А.А., Фомичев В.А. Разработка рекомендательной системы с естественноязыковым интерфейсом на основе математических моделей семантических объектов //
Бизнес-информатика. Междисциплинарный научно-практический журнал ГУ-ВШЭ,
Москва, 2010, № 4 (14). C. 3-11.
Дополнительная литература
Фомичев В.А. Формализация проектирования лингвистических процессоров – М.: МАКС
Пресс, 2005. 368 с.
Тема 8. Информационные языки проекта Семантическая Паутина
Базовые семантически-структурированные
языки представления информации
в проекте Семантическая Всемирная Паутина: Resource Description Framework (RDF) и
RDF Schema (RDFS). Основная структура данных языка RDF. Примеры. Связь со способами представления информации в логике предикатов первого порядка и теории семантических сетей. Назначение и структуры данных языка RDF Schema. Назначение и структуры данных языка проектирования онтологий OWL (Ontology Web Language). Виды описаний классов в языке OWL. Применения языков RDF, RDFS и OWL за рамками проекта
Семантическая Паутина: для автоматизации механосборочных работ, для автоматизации
проектирования в строительной индустрии и другие.
7
Основная литература:
1. RDF 1999): Resource Description Framework (RDF) Model and Syntax Specification.
W3C Recommendation. January 1999, on-line at http://www.w3.org/TR/WD-rdf-syntax.
2. (RDF SSL 2000). Resource Description Framework (RDF) Schema Specification 1.0.
W3C Candidate Recommendation 27 March 2000; URL http://www.w3.org/TR/rdfschema.
Дополнительная литература
Fomichov V.A. (Guest Editor) Special Issue on Semantic Informational Technologies. Informatica. An International Journal of Computing and Informatics (Ljubljana, Slovenia), 2010, Vol. 34,
No. 3, http://www.informatica.si
Тема 9. Методы семантического поиска информации во Всемирной Паутине
Недостатки метода поиска по ключевым словам. Методы семантического поиска информации. Подход к поиску информации, основанный на семантическом преобразовании поисковых запросов. Понятие базы целей. Шаблон семантической трансформации. Метод семантического преобразования обобщенных поисковых запросов на основе базы целей.
Основная литература:
1. Кириллов А.В. Поисковые системы: компоненты, логика и методы ранжирования.
Бизнес-информатика. Научно-практический журнал НИУ ВШЭ, 2009, № 4 (10).
C. 51—59.
2. Кириллов А.В., Фомичев В.А. О новом подходе к семантическому преобразованию
запросов поисковых систем. Бизнес-информатика. Научно-практический журнал НИУ
ВШЭ, 2011, № 1 (15). C. 61—68.
3. Кириллов А.В. Метод семантического преобразования обобщенных запросов на
основе базы целей. Бизнес-информатика. Научно-практический журнал НИУ ВШЭ,
2011, № 3 (15).
Дополнительная литература:
[1] Halpin, H and Lavrenko, V. 2009. Relevance Feedback Between Hypertext and Semantic
Search. Proc. Conference WWW2009 (April 20-24, 2009, Madrid, Spain).
[2]
Y. Lei, V. Uren, and E. Motta. Semsearch: A search engine for the semantic web. In Proc. 5th
International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management
Managing Knowledge in a World of Networks, Lect. Notes in Comp. Sci., Springer,
Podebrady, Czech Republic, p. 238–245, 2006.
[3]
R. Bhagdev, S. Chapman, F. Ciravegna, V. Lanfranchi, and D. Petrelli. Hybrid search:
Effectively combining keywords and semantic searches. In The Semantic Web: Research and
Applications, p. 554–568. Springer: Berlin / Heidelberg, 2008.
[4]
E. Kaufmann, A. Bernstein, and R. Zumstein. Querix: A Natural Language Interface to
Query Ontologies Based on Clarification Dialogs. In 5th International Semantic Web
Conference (ISWC 2006), p. 980–981. Springer, November 2006.
8
[5]
A. Bernstein, E. Kaufmann, A. Gohring, and C. Kiefer. Querying Ontologies: A Controlled
English Interface for End-users. In 4th International Semantic Web Conference (ISWC
2005), p. 112– 126, November 2005.
[6]
Fomichov V. A., Kirillov A.V. 2011. Semantic Transformation of Search Requests for Improving the Results of Web Search // Pre-Conference Proceedings of the Focus Symposium
on Knowledge Management Systems (August 2, 2011, Focus Symposia Chair: Jens Pohl) in
conjunction with InterSymp-2011, 23rd International Conference on Systems Research, Informatics and Cybernetics (August1 – 5, 2011, Baden-Baden, Germany), Collaborative
Agent Design Research Center, California Polytechnic State University, San Luis Obispo,
CA, USA, 2011, p. 37-43.
Тема 10. Семантические информационные технологии в биоинформатике
Электронные библиотеки и онтологии в области медицины и биологии. Проекты,
направленные на улучшение взаимодействия лабораторий в области анализа структур
ДНК. Семантические подходы к совместному использованию (разделению) знаний. Проблема и методы извлечения знаний из текстов, относящихся к медицине и биологии. Семантическая интеграция данных. Поиск скрытых взаимосвязей. Семантический анализ
изображений. Применение статистических методов к обработке текстов по медицине и
биологии. Семантическое индексирование текстов, относящихся к медицине и биологии.
Перспективы реализации семантического подхода к обработке биомедицинских текстов
на основе теории К-представлений.
Основная литература:
1.
Статья «Биоинформатика». Свободная энциклопедия Wikipedia [Электронный
ресурс].-Режим
доступа:
http://ru.wikipedia.org/wiki/Биоинформатика, свободный.
2.
MedLine – практическое руководство [Электронный ресурс] // Электронный
журнал
«Врач-аспирант».-Режим
доступа:
http://www.disser.ru/library/31/188.htm, свободный.
3.
Официальный сайт Библиотеки PubMed [Электронный ресурс].-Режим
доступа: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/, свободный.
Дополнительная литература:
Fomichov V.A. Semantics-Oriented Natural Language Processing: Mathematical Models and
Algorithms. New York, Dordrecht, Heidelberg, London: Springer U.S., 2010. - 354 p. ISBN:
978-0-387-72924-4. Параграфы 6.1 – 6.5.
9
V.Тематика заданий по различным формам текущего контроля:
Основные типы задач:
1.
2.
3.
4.
1. Построить семантическое представление текста на русском языке в виде формулы
логики предикатов первого порядка.
Построить бесконтекстную (контекстно-свободную) грамматику, порождающую заданный язык.
Построить бесконтекстную (контекстно-свободную) грамматику в форме БэкусаНаура, порождающую заданный язык.
Какой язык порождается заданной бесконтекстной (контекстно-свободной) грамматикой?
Какой язык порождается заданной бесконтекстной (контекстно-свободной) грамматикой в форме Бэкуса- Наура?
5. Построить К-представление вопроса на русском или английском языке.
6. Построить К-представление команды на русском или английском языке.
7. Построить К-представление описания события на русском или английском
языке.
8. Построить К-представление связного текста (дискурса) на русском или английском языке.
9. Построить К-представление определения понятия на русском или английском
языке.
VI. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
Вопросы к теме 1. Основные виды и области применения семантических информационных
технологий
1.
Что такое естественный язык?
2.
Что называется онтологией?
3.
Какие основные ветви у научно-технического направления «искусственный интеллект»?
4.
Что называется семантическим представлением естественно-языкового выражения?
5.
Как переводятся на английский язык термины «естественный язык», «онтология»,
«искусственный интеллект», «семантическое представление текста», «семантическая информационная технология», «лингвистический процессор»?
6.
Каковы основные области применения лингвистических процессоров?
7.
Каковы основные характеристики многоагентных систем?
8.
Как связаны многоагентные системы и электронная коммерция?
9.
В чем заключаются основные цели проекта Семантическая Паутина (Семантический Веб)?
Вопросы к теме 2. Подход логики предикатов первого порядка к представлению информации как первая отправная точка разработки семантических технологий
Определение n-арного предиката на множестве, где n ≥ 1.
Понятие логического базиса.
Определение множества термов, порождаемых логическим базисом.
Как интерпретируются термы?
Определение множества формул, порождаемых логическим базисом.
Как интерпретируются формулы?
10
Чем различаются интерпретации термов и формул?
Определение класса языков логики предикатов первого порядка.
Построение семантических представлений ЕЯ-текстов средствами языков логики предикатов
первого порядка.
Ограниченность выразительных возможностей класса языков логики предикатов первого
порядка.
Вопросы к теме 3. Теория бесконтекстных грамматик как вторая отправная точка
разработки семантических технологий
Определение и примеры бесконтекстной (контекстно-свободной) грамматики.
Понятие вывода в бесконтекстной грамматике.
Что называется формальным языком, порождаемым бесконтекстной грамматикой?
Бесконтекстные грамматики в форме Бэкуса-Наура.
Основные идеи определения бесконтекстной грамматики в форме Бэкуса-Наура, предназначенной для представления содержания посланий компьютерных интеллектуальных агентов в
многоагентных системах.
Вопросы к теме 4. Семантические сети и концептуальные графы
1. Что называется ориентированным графом с разметкой вершин и ребер?
2. Что называется семантической сетью?
3. Приведите пример семантической сети.
4. Приведите примеры меток ребер семантической сети, каким отношениям они
соответствуют?
5. Как определяется концептуальный граф?
6. Чем различаются семантические сети и концептуальные графы?
7. Какие Вы знаете примеры применений семантических сетей и концептуальных графов?
Вопросы к теме 5. Принципы формализации смысловой структуры естественноязыковых текстов в теории К-представлений
Основные идеи определения концептуального базиса в теории К-представлений
Краткая характеристика системы правил, предлагаемых теорией К-представлений для формирования семантических представлений ЕЯ-текстов.
Построение семантических представлений описаний событий в теории К-представлений
Построение семантических представлений описаний множеств в теории К-представлений
Построение семантических представлений команд в теории К-представлений
11
Построение семантических представлений вопросов с ответом "Да"/"Нет".в теории Кпредставлений
Построение семантических представлений вопросов со словами “какие”, “каким” и т.д. в
теории К-представлений
Построение семантических представлений вопросов о количестве предметов в теории Кпредставлений
Построение семантических представлений вопросов о количестве событий
в теории К-представлений
Вопросы к теме 6. Компьютерные интеллектуальные системы для смысловой
обработки естественно-языковых текстов (лингвистические процессоры)
Для чего предназначены лингвистические базы данных (ЛБД)?
Логическая структура лексико- семантического словаря ЛБД.
Логическая структура словаря глагольно-предложных семантико-синтаксических фреймов ЛБД.
Основные принципы установления алгоритмами ССА SemSyn и SemSynt1 сответствия
между входными текстами и их К-представлениями
Принципы нахождения возможных смысловых отношений в сочетаниях вида «Глагольная
форма + Предлог (возможно, пустой) + Существительное» и вида «Существительное1 +
Предлог (возможно, пустой) + Существительное2».
Какие Вы знаете средства построения семантических аннотаций Веб-документов?
В чем заключается стратегия создания семантического Веба нового поколения.
Какие Вы знаете проекты семантически-ориентированных лингвистических процессоров?
Вопросы к теме 7. Рекомендательные системы с естественно-языковым интерфейсом
1. Каковы преимущества рекомендательных систем (РекС)с естественно-языковым
интерфейсом (ЕЯ-интерфейсом)?
2. Какие Вы знаете реализованные проекты РекС с ЕЯ-интерфейсом?
3. Каковы основные идеи метода проектирования РекС с ЕЯ-интерфейсом на основе
математических моделей семантических объектов, ассоциированных с входными
запросами пользователей таких систем?
Вопросы к теме 8. Информационные языки проекта Семантическая Паутина
Задачи проекта Семантическая Всемирная Паутина.
Определение и использование понятия “онтология” в информатике.
Основная структура данных языка RDF. Примеры
Назначение и разновидности структуры данных container в языке RDF.
12
Назначение и структуры данных языка RDF Schema
Виды описаний классов в языке OWL.
Описание класса посредством перечисления в языке OWL.
Описание класса посредством ограничений на значения в языке OWL.
Описание класса посредством ограничений на свойства представителей класса в языке
OWL.
Описание подклассов в языке OWL
Тема 9. Методы семантического поиска информации во Всемирной Паутине
Каковы основные недостатки метода поиска по ключевым словам?
Какие Вы знаете методы семантического поиска информации?
Каковы основные идеи подходов к поиску информации, основанных на семантическом преобразовании поисковых запросов?
Дайте определение базы целей.
Дайте определение шаблона семантической трансформации.
Каковы основные идеи метода семантического преобразования обобщенных поисковых запросов на основе базы целей?
Тема 10. Семантические информационные технологии в биоинформатике
Какие Вы знаете электронные библиотеки и онтологии в области медицины и биологи?
Какие Вы знаете cемантические подходы к совместному использованию (разделению) знаний?
Проблема и методы извлечения знаний из текстов, относящихся к медицине и биологии.
В чем заключается проблема семантической интеграции данных?
В чем заключается проблема поиска скрытых взаимосвязей?
Где требуется компьютерный семантический анализ изображений?
Как статистические методы применяются к обработке текстов по медицине и биологии?
Каковы основные подходы к семантическому индексированию текстов, относящихся к медицине и биологии?
Каковы перспективы реализации семантического подхода к обработке биомедицинских текстов на основе теории К-представлений?
13
VII. Тематика домашних заданий
Выполнение домашних заданий предусматривает применение изученных в курсе
формальных методов к отображению содержания естественно-языковых текстов, а также
анализ отечественной и зарубежной научной литературы по выбранному виду семантических информационных технологий.
Автор программы: _____________В.А. Фомичев
14