Модели и методы автоматической классификации текстовых документов - page 30

промежуточных результатов. Низкая скорость синтаксического анали -
за определяется большим количеством вариантов, которые необходимо
перебрать при выявлении связей между словами.
С помощью синтаксического анализа получаются более точные
термины, однако плохо обрабатываются незнакомые морфологическим
библиотекам слова. Таким образом, если текст содержит много иденти-
фикаторов, аббревиатур или английских слов, синтаксический анализ
будет работать хуже статистического. Например, в тестовых докумен-
тах с помощью синтаксического анализа выделены слова Windows и
NT по отдельности , а с помощью статистического — словосочетание
Windows NT.
Статистическая процедура значительно проще переносится на дру -
гой язык. В настоящее время авторами настоящей работы подготовлен
модуль приближенного выделения терминов из английских текстов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. C h e k u r i C h., G o l d w a s s e r M. H. Web Search Using Automatic Classification
(Computer Science Department, Stanford University).
2. К а н е в с к и й Е. А. Методы классификации текста // Труды Международного
семинара “Диалог0 98” по компьютерной лингвистике и ее приложениям . Т. 2. –
М., 1998. – С. 488–497.
3. С о м и н Н. В., С о л о в ь е в а Н. С., С о л о в ь е в С. В. Система рубрика-
ции текстовых сообщений // Труды Международного семинара “Диалог0 98” по
компьютерной лингвистике и ее приложениям. Т. 2. – М., 1998. – С. 574–581.
4. Ш а б а н о в В. И. Автоматическое индексирование запросов в документальной
ИПС, основанное на статистической и морфологической информации // Компью-
Лог. – 1997. – № 3. – С. 20–24.
5. Х а н т Э. Искусственный интеллект. – М.: Мир, 1978. – 560 с.
6. С о л т о н Д ж. Динамические библиотечно -информационные системы. – М.:
Мир, 1979. – 550 с .
7. Б е л о н о г о в Г. Г., Б о г а т ы р е в В. И. Автоматизированные информационные
системы. – М.: Сов . радио, 1973. – 325 с .
8. Г р а м м а т и ч е с к и й словарь русского языка / Под ред. А. А. Зализняка. – М.:
Русский язык , 1977.
9. А ш м а н о в И. С. Методы анализа текстов на естественном языке, используе-
мые при проверке его орфографии и пунктуации / Дисс.. . . канд. техн. наук. – М.,
1994.
10. А н д р е е в А. М., Б е р е з к и н Д. В., Ш а б а н о в В. И. Методы выделения
терминов из текста // Современные информационные технологии : Сб. докл. – М.:
МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. – С. 117–127.
11. Ш а б а н о в В. И., А н д р е е в А. М., С ю з е в В. В. Построение ассоци-
ативных связей в системе обработки текстов // Современные информационные
технологии . Юбилейн. сб. трудов кафедры . – М.: МГТУ им. Н .Э . Баумана, 2002.
– С. 191–196.
12. П е р е в о з ч и к о в а К. В. Экспериментальное исследование вторичных доку -
ментов, полученных машинным экстрагированием по маркерно -индикаторному
методу // НТИ. Сер. 2. – 1987. – № 6. – С. 23–29.
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана . Сер. “Приборостроение”. 2003. № 4 93