В работе рассматриваются подходы к решению таких задач обработки естественного языка, как извлечение ключевых понятий или терминов, а также семантических связей между ними для построения IT-решений на основе данных. Тема работы актуальна ввиду постоянного роста объёмов слабо структурированного и неструктурированного текста в электронном формате. Извлечённая информация может быть использована для улучшения многих процессов: автоматическое тегирование, оптимизация поиска по контенту, построение облаков слов и навигации; кроме того, для создания черновых версий словарей, тезаурусов и даже базы для экспертных систем.

Ключевые слова: обработка естественного языка, термин, лемма, семантическая связь, статистическая обработка, машинное обучение, word2vec

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе рассматривается использование машинного обучения применительно к обработке естественного языка (сентимент-анализа, анализа семантической близости) для построения рекомендательной системы по выбору парфюмерной продукции. Тема работы актуальна ввиду роста спектра выпускаемой парфюмерной продукции и сложности выбора её потребителями и продвижения производителями. Предлагаемые подходы релевантны для решения данной проблемы ввиду наличия накопленных текстовых отзывов и обзоров парфюмерной продукции на различных веб-сайтах, включая интернет-магазины.

Ключевые слова: машинное обучение, обработка естественного языка, сентимент-анализ, дистрибутивная семантика, word2vec, рекомендательные системы

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Эксперту предметной области, который не является специалистом онтологического моделирования, затруднительно построить полную и непротиворечивую OWL2-онтологию, обладающую такой степенью формализации, чтобы она могла отвечать на необходимые квалификационные вопросы (competency questions). В работе рассмотрен подход использования ORM2-диаграммы в качестве промежуточной модели для построения OWL2-онтологии. Данный подход требует использование специализированных правил преобразования элементов ORM2-диаграммы в OWL2-онтологию. Тестирование известных правил преобразования для базовых элементов ORM2-диаграммы показало, что они не соответствуют семантике нотации ORM2. Нами усовершенствованы существующие правила преобразования и автоматизирован процесс преобразования ORM2-диаграммы (состоящей из базовых элементов) в OWL2-онтологию. В результате данного исследования разработан программный компонент, позволяющий исключить ошибки преобразования и значительно уменьшить время преобразования.

Ключевые слова: представление знаний в явной форме, визуальная модель, промежуточная модель, онтологическое моделирование, онтология, язык OWL2, онтологический паттерн, ORM (Object-Role Modeling), ORM-диаграмма

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

Для тиражирования знаний они должны быть представлены в явной форме, понятной как человеку, так и компьютеру. В работе предложен подход онтологического моделирования ЧТО-знаний, который позволяет представлять знания одновременно а) в виде визуальной модели (ORM2-диаграммы), понятной человеку, и б) OWL2-онтологии, понятной компьютеру. Для перехода от одной формы представления знаний к другой предлагается использовать онтологические паттерны. Для автоматизации этого подхода разрабатывается плагин для системы Protege. В работе дано функциональное и структурное описание плагина, приведены примеры его использования.

Ключевые слова: ЧТО-знания, представление знаний в явной форме, онтологическое моделирование, онтология, визуальная модель, промежуточная модель, онтологический паттерн, ORM2-диаграмма

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

Работа описывает конструкцию магнитного стимулятора для проведения исследований по изучению воздействия ферромагинтных наночастиц на биологические объекты в магнитном поле. В магнитном стимуляторе в качестве источника воздействия выступает электромагнит, который обеспечивает переменное магнитное поле. Представленный магнитный стимулятор может использоваться при исследованиях биологических объектов in vitro и in vivo. Стимулятор изготовлен из недорогих, легкодоступных компонентов.

Ключевые слова: "магнитный стимулятор, ферромагнитные наночастицы, переменное магнитное поле, электромагнит, биологические объекты

05.12.04 - Радиотехника, в том числе системы и устройства радионавигации, радиолокации и телевидения , 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)