Интеллектуальный анализ текстов

Извлечение сущностей, фактов и связей между ними

В основе технологии интеллектуального анализа текстов PROMT лежат

алгоритмы глубокого семантико-синтаксического анализа текста
сложно-структурированная словарная база русского и английского языков специального формата

Словарная база включает информацию о сотнях семантических классов , тысячах морфологических характеристик, сотнях тысяч основ его слов и оборотов, а также их возможных синтаксических ролях в предложении. База не является статичной и может быть расширена пользовательскими данными (онтологиями, списками синонимов, имен, топонимов и т.п.) для повышения качества разбора текстов, интересующих пользователя.

Основные возможности:

Выделение именованных сущностей с учетом контекста и корректная трактовка омонимичных конструкций
Выделение фактов – действий и высказываний
Определение тональности текста, отдельных высказываний, тональной характеристики сущностей
Выделение смысловой структуры документа
Выделение сущностей и фактов из текстов на иностранных языках через промежуточный перевод на русский язык с сохранением их названий на исходном языке

Преимущества использования глубокого семантико-синтаксического анализа перед машинным обучением

Возможность использования на ограниченном объеме обучающих данных
Нейронная сеть перед тем как начать эффективно работать должна быть обучена на очень большом объеме данных, которые предварительно должны быть классифицированы и размечены человеком, что не требуется для семантико-синтаксической модели.
Надежность и предсказуемость результата

Нейронная сеть может вести себя непредсказуемо, особенно при работе с материалом, который не попал в обучающую выборку. Семантико-синтаксический подход, ориентируясь на синтаксическую структуру текста на естественном языки и семантические связи между его элементами, успешно справляется с обработки сущностей, даже в том случае, если они не были ранее известны и не попали в лингвистическую базу данных системы.
Невысокие требования к вычислительным ресурсам
Использование нейронной сети требует наличия специального дорогостоящего оборудования, обеспечивающего большой объем параллельных вычислений. Для работы семантико-синтаксической модели можно использовать стандартное оборудование.
Способность тонкого выделения связей между объектами документа, позволяющая более точно и полно определять его смысловую структуру

Семантико-синтаксический подход, благодаря использованию алгоритмов и сложно-структурированных словарных баз данных позволяет учитывать нюансы употребления тех или иных языковых единиц в текстах разной тематики.