🗊Презентация Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика

Нажмите для полного просмотра!
Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №1Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №2Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №3Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №4Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №5Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №6Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №7Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №8Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №9Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №10Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №11Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №12Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №13Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №14Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №15Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №16

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика. Доклад-сообщение содержит 16 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1


Извлечение фактов из текста. Математическая лингвистика, слайд №1
Описание слайда:

Слайд 2





Что такое компьютерная лингвистика?
Компьютерная лингвистика изучает язык с позиции его использования в компьютерных системах.
Описание слайда:
Что такое компьютерная лингвистика? Компьютерная лингвистика изучает язык с позиции его использования в компьютерных системах.

Слайд 3





Задачи компьютерной лингвистики:
автоматическое составление словарей и грамматик;
анализ естественно-языковых текстов;
создание и использование текстовых корпусов;
машинный перевод;
информационный поиск;
автореферирование;
создание систем искуственного интеллекта и др.
Описание слайда:
Задачи компьютерной лингвистики: автоматическое составление словарей и грамматик; анализ естественно-языковых текстов; создание и использование текстовых корпусов; машинный перевод; информационный поиск; автореферирование; создание систем искуственного интеллекта и др.

Слайд 4





 
Извлечение фактов (структурированной информации) из неструктурированного текста - Text Mining.
С помощью этой технологии можно представлять данные из текстов на естественном языке в формализованном виде для дальнейшей машинной обработки.
Извлечение фактов - одна из задач компьютерной лингвистики.
Описание слайда:
Извлечение фактов (структурированной информации) из неструктурированного текста - Text Mining. С помощью этой технологии можно представлять данные из текстов на естественном языке в формализованном виде для дальнейшей машинной обработки. Извлечение фактов - одна из задач компьютерной лингвистики.

Слайд 5





Где применяются технологии извлечения фактов?
Описание слайда:
Где применяются технологии извлечения фактов?

Слайд 6





Где применяются технологии извлечения фактов?
Описание слайда:
Где применяются технологии извлечения фактов?

Слайд 7





Где применяются технологии извлечения фактов?
В поисковых системах, например Google и Yandex, для сбора информации о пользователе.
При автоматическом построении предметных областей.
Для представления текстовой информации в удобном виде для машинной обработки.
Описание слайда:
Где применяются технологии извлечения фактов? В поисковых системах, например Google и Yandex, для сбора информации о пользователе. При автоматическом построении предметных областей. Для представления текстовой информации в удобном виде для машинной обработки.

Слайд 8





Пример извлечения фактов
Описание слайда:
Пример извлечения фактов

Слайд 9





Задача проекта:
извлечение фактов из текстов для структурирования информации.
Под «фактом» понимается набор извлеченных сущностей, связанных определенным отношением.
Источник: научные тексты по химии.
Описание слайда:
Задача проекта: извлечение фактов из текстов для структурирования информации. Под «фактом» понимается набор извлеченных сущностей, связанных определенным отношением. Источник: научные тексты по химии.

Слайд 10





Примеры неструктурированного текста:
В 1771 году Карл Шееле получил плавиковую кислоту.
В природе значимые скопления фтора содержатся в основном в минерале флюорите (CaF2).
Глюкоза - бесцветное кристаллическое вещество сладкого вкуса, растворимое в воде.
При окислении образует глюконовую кислоту.
Описание слайда:
Примеры неструктурированного текста: В 1771 году Карл Шееле получил плавиковую кислоту. В природе значимые скопления фтора содержатся в основном в минерале флюорите (CaF2). Глюкоза - бесцветное кристаллическое вещество сладкого вкуса, растворимое в воде. При окислении образует глюконовую кислоту.

Слайд 11





Получаем на выходе:
Описание слайда:
Получаем на выходе:

Слайд 12





Инструменты для работы
Томита-парсер — это инструмент для извлечения структурированных данных (фактов) из текста на естественном языке. Это технология, разработанная Яндексом.
Для извлечения информации из текста с помощью томита-парсера нужно писать грамматики.
Описание слайда:
Инструменты для работы Томита-парсер — это инструмент для извлечения структурированных данных (фактов) из текста на естественном языке. Это технология, разработанная Яндексом. Для извлечения информации из текста с помощью томита-парсера нужно писать грамматики.

Слайд 13





Грамматика томита-парсера
Так выглядит часть грамматики для томита-парсера (для извлечения места рождения человека):
Born -> Verb<kwtype=born>;
City -> Noun<kwtype=city>;
Person -> AnyWord<gram="имя">;
S -> Person interp(BornFact.Person) Born "в" City interp(BornFact.Place);
Описание слайда:
Грамматика томита-парсера Так выглядит часть грамматики для томита-парсера (для извлечения места рождения человека): Born -> Verb<kwtype=born>; City -> Noun<kwtype=city>; Person -> AnyWord<gram="имя">; S -> Person interp(BornFact.Person) Born "в" City interp(BornFact.Place);

Слайд 14





Грамматика томита-парсера
Язык описания грамматик для томита-парсера построен на основе порождающих грамматик.
Описание слайда:
Грамматика томита-парсера Язык описания грамматик для томита-парсера построен на основе порождающих грамматик.

Слайд 15





Источники:
Блог Яндекса на Хабре http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/219311/
http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/205198/
Скриншоты с Яндекс Почты
Описание слайда:
Источники: Блог Яндекса на Хабре http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/219311/ http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/205198/ Скриншоты с Яндекс Почты

Слайд 16





Спасибо за внимание!
Описание слайда:
Спасибо за внимание!



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию