scholarly journals DESIGN AND DEVELOPMENT OF INSTRUMENTAL TOOLS FOR SEMANTIC ANALYSIS OF BIG DATA SCIENTIFIC AND TECHNOLOGICAL SOLUTIONS IN THE FIELD OF ENERGY

Author(s):  
Алексей Николаевич Копайгородский ◽  
Елена Павловна Хайруллина

В статье рассмотрены подходы к проектированию и реализации отдельных компонентов инструментальных средств для семантического анализа извлекаемой из открытых источников информации о научных и технологических решениях в области энергетики. Рассмотрена структура билингвистической онтологии, позволяющая решать задачу классификации информации с учётом ее представления в различных языках и синонимии. Рассмотрен подход к поиску и обработке информации из открытых источников, основанный на применении разработанных авторами средств семантического анализа, реализация которых выполнялась на Python с использованием библиотеки Natural Language Toolkit. The article discusses approaches to the design and implementation of individual components of instrumental tools for semantic analysis of information on scientific and technological solutions in the field of energy. This information has already been placed open sources. The structure of billinguistic ontology is considered, which makes it possible to solve the task of classifying information, taking into account its submission in various languages and synonyms. The authors reviewed the approach to the search and processing of information from open sources based on the use of semantic analysis developed by authors, the implementation of which was performed on Python using the Natural Language Toolkit library

Author(s):  
Alexey Kopaygorodsky ◽  
I. Khayrullin ◽  
E. Khayrullina

The article discusses the use of methods of semantic analysis and natural language processing to support research and forecasting the innovative development of the energy infrastructure of the Russian Federation. The existing methods and approaches to the organization of monitoring of technological solutions and innovative scientific developments are considered. To automate monitoring, the authors propose the use of natural language processing (NLP) methods. Semantic analysis and knowledge integration are based on a system of ontologies. The paper presents the main methods and approaches to building an infrastructure for processing open Big Data. Application of the proposed methods makes it possible to improve the quality of scientific research in this area and make them better.


2019 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 207-220
Author(s):  
김기수 ◽  
Yukun Hahm ◽  
장유림 ◽  
Jaejin Yi ◽  
HONGHOI KIM

2021 ◽  
Vol 50 (2-3) ◽  
pp. 17-22
Author(s):  
Johannes Brunzel

Der Beitrag erläutert, inwiefern die Methode der quantitativen Textanalyse ein wesentliches Mittel zur betriebswirtschaftlichen Effizienzsteigerung sein kann. Dabei geht der Artikel über die Nennung von Chancen und Risiken des Einsatzes von künstlicher Intelligenz/Big Data-Analysen hinaus, indem der Beitrag praxisorientiert wichtige Entwicklungen im Bereich der quantitativen Inhaltsanalyse aus der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur herleitet. Nachfolgend unterteilt der Artikel die wichtigsten Schritte zur Implementierung in (1) Datenerhebung von quantitativen Textdaten, (2) Durchführung der generischen Textanalyse und (3) Durchführung des Natural Language Processing. Als ein Hauptergebnis hält der Artikel fest, dass Natural Language Processing-Ansätze zwar weiterführende und komplexere Einsichten bieten, jedoch das Potenzial generischer Textanalyse - aufgrund der Flexibilität und verhältnismäßig einfachen Anwendbarkeit im Unternehmenskontext - noch nicht ausgeschöpft ist. Zudem stehen Führungskräfte vor der dichotomen Entscheidung, ob programmierbasierte oder kommerzielle Lösungen für die Durchführung der Textanalyse relevant sind.


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