Основы компьютерного анализа значения были заложены в исследо- ваниях ряда зарубежных ученых, таких как Марвин Минский, Джордж Миллер, Джон Сова, Чарльз Филлмор, Роджер Шенк и др. [Минский 1979; Филлмор 1988; Шенк 1980; Sowa 2000]. Существенный вклад в разработ- ку компьютерных моделей семантики внесли отечественные исследовате- ли: И. В. Азарова, Ю. Д. Апресян, А. К. Жолковский, Н. Н. Леонтьева, Ю. С. Мартемьянов, И. А. Мельчук, В. Ш. Рубашкин, Г. С. Цейтин,
З. М. Шаляпина и др. Определяющими для современной российской лин- гвистики являются модель синонимических преобразований «Смысл
<=>Текст» И. А. Мельчука, модель гибкого понимания Н. Н. Леонтьевой и некоторые другие [Азарова 2015, Леонтьева 2006; Мельчук 1974, 1999; Рубашкин 1989; Цейтин 1985 и т. д.].
Теоретический фундамент и практические руководства в сфере раз- работки формальных онтологий и компьютерных тезаурусов были созда- ны такими исследователями, как В. Ш. Рубашкин, Н. В. Лукашевич, Б. В. Добров, В. А. Лапшин, В. Раскин, С. Ниренбург, А. Гомез-Перез, Э. Хови, Дж. Сова и т. д. [Рубашкин 2013; Соловьев, Добров, Иванов, Лу- кашевич 2006; Gómez-Pérez, Fernández-López, Corcho 2004; Hovy 2002;
Nirenburg, Raskin 2004; Sowa 2000].
Азарова И. В. RussNet как база представления лексического блока в системах ав- томатизированного анализа текстов. СПб., 2015.
Азарова И. В. Сетевое представление лингвистических данных // Прикладное язы- кознание. СПб., 1996.
Азарова И. В., Герд А. С., Митрофанова О. А. Словари-разговорники как объект лексикографии // Очерки научно-технической лексикографии. СПб., 2002.
Андреев А. В., Митрофанова О. А., Соколов К. В. Введение в формальную семан- тику. СПб., 2014.
Браславский П. И., Мухин М. Ю., Ляшевская О. Н., Бонч-Осмоловская А. А., Кри- жановский А. А., Егоров П. YARN: начало // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Труды международной конференции «Диа- лог–2013». М., 2013.
Виноградова Н. В., Митрофанова О. А. Формальная онтология как инструмент систематизации данных в русскоязычном корпусе текстов по корпусной лин- гвистике // Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2008». СПб., 2008.
Константинова Н. С., Митрофанова О. А. Онтологии как системы хранения зна- ний [Аналитический обзор] // http://www.ict.edu.ru/ft/005706/68352e2-st08.pdf
Крижановский А. Оценка использования корпусов и электронных библиотек в Русском Викисловаре // Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2011». СПб., 2011.
Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов: Системы, модели, ресурсы.
М., 2006.
Лукашевич Н. В. Тезаурусы в задачах информационного поиска. М., 2011.
Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл <=>Текст». М., 1974, 1999.
Митрофанова О. А., Ляшевская О. Н., Грачкова М. А., Шиморина А. С., Шурыги- на А. С., Романов С. В. Эксперименты по автоматическому разрешению лек- сико-семантической неоднозначности и выделению конструкций (на мате- риале Национального корпуса русского языка // Структурная и прикладная лингвистика. Вып. 9. СПб., 2012.
Минский М. Фреймы для представления знаний. М., 1979.
Муромцев Д. И. Введение в технологию экспертных систем. СПб., 2005.
Рубашкин В. Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информаци- онных системах. М., 1989.
Рубашкин В. Ш. Онтологическая семантика. Знания. Онтологии. Онтологически ориентированные методы информационного анализа текста. М., 2013.
Соловьев В. Д., Добров Б. В., Иванов В. В., Лукашевич Н. В. Онтологии и тезауру- сы. Казань, Москва, 2006.
Тезаурус информационно-поисковый одноязычный: Правила разработки, структу- ра, состав и форма представления. Система стандартов по информации, биб- лиотечному и издательскому делу. ГОСТ 7.25–2001. М., 2001.
Филлмор Ч. Фреймы и семантика понимания // Новое в зарубежной лингвистике.
Вып. XII. Когнитивные аспекты языка. М., 1988.
Цейтин Г. С. Программирование на ассоциативных сетях // ЭВМ в проектирова- нии и производстве. Л., 1985.
Шенк Р. Обработка концептуальной информации. М., 1980.
Agirre E., Edmonds Ph. (eds.). Word Sense Disambiguation: Algorithms and Applications. Springer, 2006.
Baroni M., Lenci A. Distributional Memory: A General Framework for Corpus-Based Semantics // Computational Linguistics. V. 36(4). 2010.
Blei D. Introduction to Probabilistic Topic Models // Communications of the ACM. 2012.
Brachman R. J.; Schmolze J. G. An Overview of the KL-ONE Knowledge Representation System // Cognitive Science. 1985. V. 9 (2).
Fellbaum C. (ed.) WordNet: An Electronic Lexical Database. MIT Press, 1998.
Gómez-Pérez A., Fernández-López M., Corcho O. Ontological Engineering: With Examples from the Areas of Knowledge Management, E-commerce and the Semantic Web. Springer, 2004.
Gruber Th. Ontology // Encyclopedia of Database Systems. Springer-Verlag, 2009.
Hartmann J. et al. Methods for ontology evaluation. Knowledge Web Deliverable D1.2.3, 2005. http://www.starlab.vub.ac.be/research/projects/knowledgeweb / KWeb-Del-1.2.3-Revised-v1.3.1.pdf
Hovy E. H. Comparing Sets of Semantic Relations in Ontologies // R. Green,
C. A. Bean, S. H. Myaeng (eds.), The Semantics of Relationships: An Interdisciplinary Perspective. Dordrecht: Kluwer. 2002.
Jarmasz M., Szpakowicz S. Roget's Thesaurus and Semantic Similarity // N. Nicolov,
K. Bontcheva, G. Angelova, R. Mitkov (eds.) Recent Advances in Natural Language Processing III: Selected Papers from RANLP 2003. Current Issues in Linguistic Theory. 2004. V. 260.
Nirenburg S., Raskin V. Ontological Semantics. Cambridge, MA, 2004.
Noy N., McGuinness D. L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. // Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01– 05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001–0880, March 2001.
Palmer M., Gildea D., Kingsbury P. The Proposition Bank: An Annotated Corpus of Semantic Roles // Computational Linguistics. 2005. V. 31(1).
Pantel P., Pennacchiotti M. Automatically Harvesting and Ontologizing Semantic Relations // Paul Buitelaar and Philipp Cimiano (Eds.) Ontology Learning and
Population: Bridging the Gap between Text and Knowledge — Selected Contributions to Ontology Learning and Population from Text. ISBN: 978–1- 58603–818–2. IOS Press. 2008.
Patwardhan S., Pedersen T. Using WordNet-based Context Vectors to Estimate the Semantic Relatedness of Concepts // Proceedings of the EACL 2006 Workshop Making Sense of Sense — Bringing Computational Linguistics and Psycholinguistics Together. Trento, 2006.
Patwardhan S., Banerjee S., Pedersen T. UMND1: Unsupervised Word Sense Disambiguation Using Contextual Semantic Relatedness // Proceedings of SemEval, 2007: 4th International Workshop on Semantic Evaluations, Prague, Czech Republic, 2007.
Pedersen T. UMND2: SenseClusters Applied to the Sense Induction Task of Senseval-4
// Proceedings of SemEval, 2007: 4th International Workshop on Semantic Evaluations, Prague, Czech Republic, 2007.
Quillian M. R. Semantic memory // Semantic Information Processing. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1968.
Shapiro S. C., Rapaport W. J. SNePS Considered as a Fully Intensional Propositional Semantic Network // The Knowledge Frontier: Essays in the Representation of Knowledge / N. Cercone, G. McCalla (eds.). NY, 1987.
Singhal A. Introducing the Knowledge Graph: Things, Not Strings // Official Blog (of Google). May 18, 2012.
Sowa J. F. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Brooks/Cole, Pacific Grove, CA, 2000.
Van Eijck J., Unger C. Computational Semantics with Functional Programming.
Cambridge, 2010.
Vossen P. EuroWordNet: A Multilingual Database with Lexical Semantic Networks.
Springer, 1998.
Достарыңызбен бөлісу: |