Результаты обучения и тестирования

В результате применения алгоритма, основанного на рассматриваемой эвристике, 1697 прагматических отношений были правильно отмечены в отношении тезауруса WordNet, что составляет 67% от общего числа случаев. Полученные результаты указывают на перспективы подхода, используемого для выявления парадигматических отношений в текстах на естественном языке. В то же время точность эвристического алгоритма может быть увеличена, как за счет использования улучшенных процедур идентификации, так и за счет расширения пространства признаков. Далее был построен классификатор отношений тезауруса WordNet, на основе нейронной сети.

Поведенные эксперименты продемонстрировали в целом эффективность предложенного подхода к автоматической идентификации предметных отношений из текстов на естественном языке, основанного на комплексе синтаксических, частотных и семантических характеристик. В то же время, использование дистрибутивной семантики текста в рамках нейросетевого подхода к анализу позволило значительно повысить точность распознавания, что подтверждает перспективу объединения лингвистического и распределительного анализа в задачах автоматического понимания текста.

(13 слайд)

Заключение

Таким образом, на данный момент по теме магистерской диссертации выполнены следующие задания:

· Обоснована актуальность выбранной темы;

· Сформулированы проблема, цели и задачи;

· Определены методы, гипотеза;

· Собраны начальные данные для обучения нейросети

· На собранных данных проверена гипотеза и планируется дальнейшее развитие работы