Модель лингвистических графов знаний тюркских языков

Автор: Гатиатуллин А.Р., Прокопьев Н.А., Сулейманов Д.Ш.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Прикладные онтологии проектирования

Статья в выпуске: 3 (53) т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

Описана модель лингвистического графа знаний тюркских языков TurkLang , которая положена в основу программных продуктов для компьютерной обработки тюркских языков. Базовыми элементами новой модели лингвистических графов знаний являются минимальные значимые единицы языка - морфемы. В структуре графа знаний отражены свойства морфемы на морфонологическом, морфологическом, синтаксическом и семантическом уровнях. Подобная модель в наибольшей степени соответствует структурно-функциональным особенностям тюркских языков, как языков агглютинативного типа, и позволяет полно и прагматически-ориентированно описывать потенциальные возможности тюркских языков и их проявления в текстах. Свойства модели использованы в программных продуктах, связанных с семантической обработкой текстов, в составе лингвистического портала «Тюркская морфема» и новой версии электронного корпуса татарского языка «Туган тел». Единая модель лингвистического графа знаний тюркских языков, представленная в статье, позволяет обеспечить полную совместимость программных продуктов, реализуемых для тюркских языков, использовать единую систему понятий и терминов в лингвистических исследованиях. Для тюркских языков это актуально, поскольку многие разработчики используют модели, созданные для языков с другой структурой (английской, русской и др.), а эти модели не соответствуют в полной мере структуре тюркских языков, не позволяют отразить весь коммуникативный и когнитивный потенциал и лексико-грамматические особенности тюркских языков.

Еще

Граф знаний, интернет-портал, лингвистическая единица, морфема, тюркский язык

Короткий адрес: https://sciup.org/170206316

IDR: 170206316   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-3-366-378

Список литературы Модель лингвистических графов знаний тюркских языков

  • Krauwer S. The basic language resource kit (BLARK) as the first milestone for the language resources roadmap // In: Proc. International Workshop "Speech and Computer" SPECOM 2003 (Moscow, Russia, October 27-29, 2003). Moscow, 2003. P.8-15.
  • Гузев В.Г. О некоторых экзотических особенностях тюркских языков («тюркские чудеса») // Актуальные проблемы мировой политики. 2020. Вып. 10. С.231-245. DOI: 10.21638/11701/26868318.16.
  • Сулейманов Д.Ш., Гильмуллин Р.А., Гатиатуллин А.Р., Прокопьев Н.А. Когнитивный потенциал естественных языков агглютинативного типа в интеллектуальных технологиях // Онтология проектирования. 2023. Т.13, №4(50). С.496-506. D0I:10.18287/2223-9537-2023-13-4-496-506
  • Большая российская энциклопедия, 3-е изд., т. 1. Под ред. А.М. Прохорова. М.: Сов. энциклопедия, 1969. С.177.
  • Hogan A., Blomqvist E., Cochez M., d'Amato C., de Melo G., Gutierrez C., Gayo J.E.L., Kirrane S., Neumaier S., Pollere A. Knowledge graphs // ACM Computing Surveys (CSUR). 2021. Vol. 54(4). P.1-37. DOI: 10.1145/3447772.
  • Fensel D., §im$ek U., Angele K., Huaman E., Karle E., Panasiuk O., Toma I., Umbrich J., Wahler A. Knowledge Graphs: Methodology, Tools and Selected Use Cases. Cham: Springer Cham, 2020. 164 p. DOI: 10.1007/978-3-030-37439-6.
  • Ji S., Pan S., Cambria E., Marttinen P., Yu P.S. A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications // IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2021. Vol. 33(2). P.494-514. DOI: 10.1109/TNNLS.2021.3070843.
  • Ehrlinger L., Wofi W. Towards a definition of knowledge graphs // In: Proc. Posters and Demos Track of 12th International Conference on Semantic Systems SEMANTiCS2016 and 1st International Workshop on Semantic Change & Evolving Semantics SuCCESS'16 co-loc. 12th International Conference on Semantic Systems SEMANTiCS 2016 (Leipzig, Germany, September 12-15, 2016). CEUR Workshop Proceedings, 2016..Vol 1695,
  • Pan J.Z., Vetere G., Gomez-Perez J.M., Wu H. Exploiting Linked Data and Knowledge Graphs in Large Organizations. Cham: Springer Cham, 2017. 266 p. DOI: 10.1007/978-3-319-45654-6.
  • Lawrynowicz A. Semantic data mining: an ontology-based approach. Studies on Semantic Web, vol. 29. Amsterdam: IOS Press, 2017. 194 p. DOI: 10.3233/978-1-61499-746-7-i.
  • Ahmed A., Al-Masri N., Abu Sultan Y.S., Akkila A.N., Almasri A., Mahmoud A.Y., Zaqout I.S., Abu Naser S.S. Knowledge-based systems survey // International Journal of Academic Engineering Research (IJAER). 2019. Vol. 3(7). P.1-22.
  • Basile P., Cassotti P., Ferilli S., McGillivray B. New Time-sensitive Model of Linguistic Knowledge for Graph Databases // In: Proc. 1st Workshop on Artificial Intelligence for Cultural Heritage co-loc. 21st International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence AIxIA 2022 (Udine, Italy, November 28, 2022). CEUR Workshop Proceedings, vol. 3286, 2022. P.69-80. [13] McCrae J.P., Spohr D., Cimiano P. Linking lexical resources and ontologies on the semantic web with Lemon // In: G. Antoniou, M. Grobelnik, E.P.B. Simperl, B. Parsia, D. Plexousakis, P.D. Leenheer, J.Z. Pan (eds.): The Semantic Web: Research and Applications. Proc. 8th Extended Semantic Web Conference ESWC 2011 Part I (Heraklion, Greece, May 29 - June 2, 2011). Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6643. Berlin Heidelberg: Springer, 2011. P.245-259. DOI: 10.1007/978-3-642-21034-1_17.
Еще
Статья научная