Застосування баз знань та дескриптивних логік до аналізу природно-мовних текстів

Abstract

У статті наведено деякі шляхи використання баз знань для аналізу природномовних текстів та розв’язання деяких задач їх обробки. Розглядаються основні задачі обробки природних мов, що є базою для їх семантичного аналізу: задачі токенізації, визначення частин мови, пошуку граматичних залежностей, пошуку кореферентностей. Подано основні поняття теорії баз знань та запропоновано підхід до їх наповнення на основі залежностей фреймворку Universal Dependencies та задачі кореферентності. Наведено приклади використання баз знань, наповнених з текстів природною мовою, для вирішення прикладних задач: перевірки змістовності побудованої синтаксичної та семантичної моделей, побудови відповідей на запитання.

В статье приведены пути использования баз знаний для анализа естественноязычных текстов и решения некоторых задач их обработки. Рассматриваются основные задачи обработки естественных языков, что являются базой для их семантического анализа: задачи токенизации, определение частей речи, поиска грамматических зависимостей, поиска кореферентностей. Представлены основные понятия теории баз знаний и предложен подход к их наполнения на основе зависимостей фреймворка Universal Dependencies и задачи кореферентности. Приведены примеры использования баз знаний, наполненных из текстов на естественном языке, для решения прикладных задач: проверки содержательности построенной синтаксической и семантической моделей, построения ответов на вопросы.

The article describes some ways of knowledge bases application to natural language texts analysis and solving some of their processing tasks. The basic problems of natural language processing are considered, which are the basis for their semantic analysis: problems of tokenization, parts of speech tagging, dependency parsing, correference resolution. The basic concepts of knowledge bases theory are presented and the approach to their filling based on Universal Dependencies framework and the correference resolution problem is proposed. Examples of applications for knowledge bases filled with natural language texts in practical problems are given, including checking constructed syntactic and semantic models for consistency and question answering.