Технология классификации и выявления дублирования результатов интеллектуальной деятельности в автоматизированных системах

DOI:

Дата направления статьи в редакцию:

Дата публикации:

Аннотация: Предметом исследования является процедура учета неопределенности при выявлении сходства и дублирования между результатами интеллектуальной деятельности, обусловленной наличием семантической и прагматической неоднозначности в естественно-языковой форме описания результатов. Целью исследования является обеспечение идентификации дублированных результатов интеллектуальной деятельности в автоматизированном режиме, в котором эксперты только управляют ее параметрами путем определения состава классификаторов используемых при построении отношения сходства, упрощение межведомственной координации учета результатами интеллектуальной деятельности и целостности соответствующей базы данных, а также повышение достоверности и оперативности процедуры выявления дублированных результатов интеллектуальной деятельности за счет комбинирования частотно-семантических методов и формализованных знаний экспертов. Методология исследований основана на системном анализе, распознавании образов, синтезе баз данных и баз знаний, автоматической обработке текстов на естественном языке. В результате исследования разработан подход к формированию баз знаний классов информационных образов результатов интеллектуальной деятельности позволит классифицировать их различные типы и систематизировать знания о классах результатов интеллектуальной деятельности, за счет использования оригинального способа автоматизированной классификации и выявления дублирования результатов интеллектуальной деятельности.

Ключевые слова:

Abstract: The article reviews a procedure of solving the uncertainty in identifying the similarities and duplications between the results of intellectual activity, due to the presence of semantic and pragmatic ambiguity in natural language form of results description. The aim of the study is to provide identification of duplicate results of intellectual activity in an automated mode, in which experts only manage its settings by determining the composition of the classifiers used in the construction of relations of similarity, simplification of inter-agency coordination based on the results of intellectual activity and integrity of the database, as well as increasing the reliability and efficiency of the procedure identifying duplicate the results of intellectual activity by combining the frequency-semantic methods and formalized expert knowledge. The research methodology is based on a system analysis, pattern recognition, synthesis databases and knowledge bases, the automatic processing of natural language texts. The authors developed an approach for building knowledge bases classes for information representations of the results of intellectual activity that would classify its different types and systematize knowledge about the classes of intellectual property through the use of the author's method of automated classification and identification of duplications of intellectual property.