|
DOI: 10.14489/vkit.2023.06.pp.036-040
Щербаков А. В., Харитоненко В. Г., Чупров А. И., Гайнов А. Е.
ОБЕСПЕЧЕНИЕ УНИКАЛЬНОСТИ ДАННЫХ В СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЯХ
(с. 36-40)
Аннотация. Предложен способ обеспечения уникальности множества данных, лежащих в основе сетевой модели представления знаний. Использование данного способа обеспечивает инвариантность представления знаний к перестановкам лексем в обрабатываемом естественном русскоязычном тексте. Сформулированы адекватные предметной области свойства, формально обеспечиваемые в рамках модели.
Ключевые слова: представление знаний; семантический поиск информации; обеспечение уникальности данных.
Shcherbakov A. V., Kharitonenko V. G., Chuprov A. I., Gainov A. E.
ENSURING DATA UNIQUENESS IN SEMANTIC NETWORKS
(рр. 36-40)
Abstract. The article gives a brief description of knowledge representation models. Atoms of meaning (basic, minimal informational units) combined with each other to express a common meaning represent knowledge (data about data, metadata). It is shown that most of the existing knowledge representation models are based on the network representation model. A method is proposed to ensure the uniqueness (originality) of a set of data underlying the network model of knowledge representation. To ensure the uniqueness of knowledge representation by a set of data, the article proposes to use the main theorem of arithmetic: data are denoted by simple numbers (identifiers); when multiplying among themselves several prime numbers (data identifiers) in their totality conveying the aggregate semantic meaning, a natural number is obtained, which is an identifier of knowledge. The use of the basic theorem of arithmetic also provides a formalization of important data properties: internal interpretability, structuredness, connectivity, semantic metrics and activity. The presence of these properties in the data indicates that it is already data over data, or in other words, knowledge. In certain cases, this can reduce the computational complexity of the algorithm of the linguistic processor.
Keywords: Knowledge representation; Semantic information retrieval; Ensuring data uniqueness.
А. В. Щербаков, В. Г. Харитоненко, А. И. Чупров (Краснодарское высшее военное орденов Жукова и Октябрьской революции Kраснознаменное училище имени генерала армии С. М. Штеменко, Краснодар, Россия) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
А. Е. Гайнов (Министерство обороны Российской Федерации, Москва, Россия)
A. V. Shcherbakov, V. G. Kharitonenko, A. I. Chuprov (Krasnodar Higher Military awarded by the Order of Zhukov and by the Orders the October Revolution and the Red Banner School named after the General of the Army S. M. Shtemenko, Krasnodar, Russia) E-mail:
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
A. E. Gainov (Ministry of Defence of the Russian Federation, Moscow, Russia)
1. Маннинг К. Д., Рагхаван Пр., Шютце Х. Введение в информационный поиск: Пер. с англ. М.: Вильямс, 2011. 512 с.
2. Башмаков А. И., Башмаков И. А. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособ. М.: Изд-во МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2005. 304 с.
3. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособ. / Е. И. Большакова, Э. С. Клышинский, Д. В. Ландэ, А. А. Нос¬ков и др. М.: МИЭМ, 2011. 272 с.
4. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов. Системы. Модели. Ресурсы: учеб. пособ. М.: Академия, 2006. 304 с.
5. Марчук Ю. Н. Компьютерная лингвистика: учеб. пособ. М.: АСТ: Восток – Запад, 2007. 318 с.
6. Апресян Ю. Д. Идеи и методы современной структурной лингвистики (краткий очерк). М.: Просвещение, 1966. 305 с.
7. Люггер Д. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд.; Пер. с англ. М.: Вильямс, 2003. 863 с.
8. Лукашевич Н. В. Тезаурусы в задачах информационного поиска: научное издание. М.: Изд-во Московского ун-та, 2011. 512 с.
9. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
10. Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: справочник / под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.
11. Попов Э. В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1987. 288 с.
12. Представление и использование знаний: учеб. издание / Х. Уэно, Т. Кояма, Т. Окамото, Б. Мацуби и др.; Пер. с яп. М.: Мир, 1989. 220 с.
13. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Вильямс, 2001. 392 с.
14. Джордано Д., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки. Программирование. 4-е изд.; Пер. с англ. М.: Вильямс, 2007. 1152 с.
15. Рыбина Г. В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособ. М.: Финансы и статистика, ИНФА-М, 2010. 432 с.
16. Харитоненко В. Г., Глушков А. А. Поддержка принятия решения при отнесении содержания электронного документа к категории ограниченного распространения // Информационная безопасность – актуальная проблема современности. Совершенствование образовательных технологий подготовки специалистов в области информационной безопасности. 2020. № 1(12). С. 257 – 261.
17. Харитоненко В. Г., Третьяков О. П., Птицын А. А. Ограничения при поиске секретных сведений в электронных документах с использованием теории чисел // Информационная безопасность – актуальная проблема современности. Совершенствование образовательных технологий подготовки специалистов в области информационной безопасности. 2015. № 1(6). С. 159 – 163.
18. Харитоненко В. Г. Организация словаря понятий системы идентификации сведений ограниченного распространения // Научный журнал КубГАУ. 2016. № 118(04). URL: http://ej.kubagro.ru/2020/04/pdf/41.pdf (дата обращения: 15.05.2023).
1. Manning K. D., Raghavan Pr., Shyuttse H. (2011). Introduction to information retrieval. Moscow: Vil'yams. [in Russian language]
2. Bashmakov A. I., Bashmakov I. A. (2005). Intelligent information technologies: textbook. Moscow: Izdatel'stvo MGTU imeni N. E. Baumana. [in Russian language]
3. Bol'shakova E. I., Klyshinskiy E. S., Lande D. V., Noskov A. A. et al. (2011). Automatic text processing in natural language and computational linguistics: textbook. Moscow: MIEM. [in Russian language]
4. Leont'eva N. N. (2006). Automatic understanding of texts. Systems. Models. Resources: textbook. Moscow: Akademiya. [in Russian language]
5. Marchuk Yu. N. (2007). Computational linguistics: textbook. Moscow: AST: Vostok – Zapad. [in Russian language]
6. Apresyan Yu. D. (1966). Ideas and methods of modern structural linguistics (brief essay). Moscow: Prosveshchenie. [in Russian language]
7. Lyugger D. F. (2003). Artificial intelligence. Strategies and methods for solving complex problems. 4th ed. Moscow: Vil'yams. [in Russian language]
8. Lukashevich N. V. (2011). Thesauri in information retrieval tasks: a scientific publication. Moscow: Izdatel'stvo Moskovskogo universiteta. [in Russian language]
9. Gavrilova T. A., Horoshevskiy V. F. (2000). Knowledge bases of intellectual systems: textbook. Saint Petersburg: Piter. [in Russian language]
10. Pospelov D. A. (Ed.) (1990). Artificial intelligence: in 3 books. Book 2. Models and methods: a handbook. Moscow: Radio i svyaz'. [in Russian language]
11. Popov E. V. (1987). Expert systems: solving non-formalized problems in dialogue with computers. Moscow: Nauka. Glavnaya redaktsiya fiziko-matematicheskoy literatury. [in Russian language]
12. Ueno H., Koyama T., Okamoto T., Matsubi B. et al. (1989). Representation and use of knowledge: textbook. Moscow: Mir. [in Russian language]
13. Jackson P. (2001). Introduction to expert systems. Moscow: Vil'yams. [in Russian language]
14. Dzhordano D., Rayli G. (2007). Expert systems. Development principles. Programming. 4th ed. Moscow: Vil'yams. [in Russian language]
15. Rybina G. V. (2010). Fundamentals of building intelligent systems: textbook. Moscow: Finansy i statistika, INFA-M. [in Russian language]
16. Haritonenko V. G., Glushkov A. A. (2020). Decision support when classifying the contents of an electronic document as restricted. Information security is an urgent problem of our time. Improving educational technologies for training specialists in the field of information security, 12(1), pp. 257 – 261. [in Russian language]
17. Haritonenko V. G., Tret'yakov O. P., Ptitsyn A. A. (2015). Limitations when searching for secret information in electronic documents using number theory. Information security is an urgent problem of our time. Improving educational technologies for training specialists in the field of information security, 6(1), pp. 159 – 163. [in Russian language]
18. Haritonenko V. G. (2016). Organization of the dictionary of concepts of the system for identifying information of limited distribution. Nauchniy zhurnal KubGAU, 118(04). Available at: http://ej.kubagro.ru/2020/04/pdf/41.pdf (Accessed: 15.05.2023). [in Russian language]
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/vkit.2023.06.pp.036-040
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/vkit.2023.06.pp.036-040
and fill out the form
.
|
Архив номеров
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»