Онтології на основі анотованих текстів

Simple item page
dc.contributor.authorКарповський, Дмитро Олеговичuk_UA
dc.contributor.authorШинкаренко, Віктор Івановичuk_UA
dc.date.accessioned2025-05-28T09:46:16Z
dc.date.available2025-05-28T09:46:16Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionВ. Шинкаренко: ORCID 0000-0001-8738-7225uk_UA
dc.description.abstractUKR: У роботі аналізуються методи анотування текстів, які застосовуються для роботи з онтологіями. Анотування допомагає структурувати інформацію та спрощує її аналіз. Розглядаються два основні підходи: ручне та автоматичне анотування. Ручне анотування є точнішим, оскільки враховує контекст та специфіку мови, але є трудомістким і вимагає значних ресурсів. Автоматичне анотування є більш швидким, набагато швидше піддається масштабуванню, проте може допускати помилки через обмежене розуміння контексту та малий об’єм початкової бази знань. Окремо висвітлюються інструменти і технології для анотування, зокрема програмне забезпечення, що автоматизує цей процес. Визначено проблеми, пов'язані з підвищенням точності автоматичних систем та інтеграцією різних методів аналізу даних. Анотація текстів має важливе значення для розвитку онтологій, автоматичного перекладу та аналізу даних, що сприяє покращенню технологій у цих сферах. На основі анотованих текстів створюється онтологія, яка є основою для подальших досліджень за темою. За допомогою неї вирішується проблема неповноти інформації в тексті, а також виявлення та виправлення протиріч та невідповідностей.uk_UA
dc.description.abstractENG: The work analyzes the text annotation methods used to work with ontologies. Annotation helps to structure information and simplifies its analysis. Two main approaches are considered: manual and automatic annotation. Manual annotation is more accurate, as it considers the context and language specifics, but is laborious and requires significant resources. Automatic annotation is faster, scales much faster, but can be prone to errors due to limited understanding of the context and a small amount of initial knowledge base. Tools and technologies for annotation are separately highlighted, software that automates this process. Problems associated with increasing the accuracy of automatic systems and integrating various data analysis methods are identified. Text annotation is important for the development of ontologies, automatic translation, and data analysis, which contributes to the improvement of technologies in these areas. Ontology helps solve the problem of incomplete information in the text, as well as identify and correct contradictions and inconsistencies.en
dc.identifier.citationКарповський Д. О., Шинкаренко В. І. Онтології на основі анотованих текстів. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2025 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 23-24 березня 2025 р.). Дніпро, 2025. C. 247–251. DOI: 10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.043.uk_UA
dc.identifier.doi10.34185/1991-7848.itmm.2025.01.043
dc.identifier.issn2708-0102 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/article/view/2105en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20390en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпроuk_UA
dc.subjectанотування текстівuk_UA
dc.subjectонтологіїuk_UA
dc.subjectприродна моваuk_UA
dc.subjectавтоматичне анотуванняuk_UA
dc.subjectобробка текстових данихuk_UA
dc.subjectінформаційні системиuk_UA
dc.subjecttext annotationen
dc.subjectontologiesen
dc.subjectnatural languageen
dc.subjectautomatic annotationen
dc.subjecttext data processingen
dc.subjectinformation systemsen
dc.subjectКІТuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleОнтології на основі анотованих текстівuk_UA
dc.title.alternativeUsing Ontologies in Texts Annotationen
dc.typeThesisen

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Karpovskyi.pdf
Size:
225.03 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'25»
Інші праці КІТ