Готовая курсовая работа

Новые качества интеллектуальной информационно-поисковой системы:

o Обработка запроса пользователя, представленного на естественном языке.

o Реализация диалога интеллектуальной поисковой системы с пользователем в ходе уточнения введенного им запроса и формирования ответа системы.

o Возможность автоматического перевода запроса пользователя с естественного языка на формализованные языки запросов существующих поисковых систем.

o Обеспечение поиска с учетом смыслового содержания многозначных слов.

o Реализация поиска с учетом синонимов и тематически связанных слов.

o Повышение релевантности результатов поиска запросу пользователя на основе учета семантики запроса и синтеза семантически полного ответа поисковой системы.

o Обеспечение автоматической интегральной оценки семантического смысла проиндексированной текстовой информации.

Рассмотренные выше особенности построения технологии "интеллектуального поиска" и достигаемые за счет них новые качества поисковой системы обеспечивают существенное снижение "информационного шума" и значительное повышение оперативности формирования ответа системы, адекватного запросу пользователя.

Реализация полного лингвистического анализа текстовой информации предполагает решение следующих задач:

Лексический анализ заключатся в разборе текстовой информации на отдельные абзацы, предложения, слова, определении национального языка изложения, типа предложения, выявлении типа лексических выражений (бранных, жаргонных слов) и т.д. Он не представляет существенной сложности для реализации.

Морфологический анализ сводится к автоматическому распознаванию частей речи каждого слова текста (каждому слову ставится в соответствие лексико-грамматический класс). Данная задача может быть выполнена для русского языка практически со стопроцентной точностью благодаря его развитой морфологии. В английском языке алгоритм, присваивающий каждому слову в тексте наиболее вероятный для данного слова лексико-грамматический класс (синтаксическую часть речи), работает с точностью около 90 %, что обусловлено лексической многозначностью английского языка.

Синтаксический анализ заключатся в автоматическом выделении семантических элементов предложения - именных групп, терминологических целых, предикативных основ. Это позволяет повысить интеллектуальность процесса обработки тестовой информации на основе обеспечения работы с более обобщенными семантическими элементами.

Семантический анализ заключатся в определении информативности текстовой информации и выделении информационно-логической основы текста. Проведение автоматизированного семантического анализа текста предполагает решение задачи выявления и оценки смыслового содержания текста. Данная задача является трудно формализуемой вследствие необходимости создания совершенного аппарата экспертной оценки качества информации.

Реализация семантического анализа текстовой информации предполагает обязательное использование экспертных систем, систем искусственного интеллекта для выявления смыслового содержания информации. В настоящее время отсутствуют сложившиеся подходы к реализации задачи семантического анализа текстовой информации, что во многом обусловлено исключительной сложностью проблемы и недостаточно полной проработкой научного направления создания систем искусственного интеллекта. Поэтому существующие информационные технологии не обеспечивают эффективной реализации поисковых систем.

Для подготовки данной работы были использованы материалы с сайта http://ifets.ieee.org/