Використання методу компараторної ідентифікації для динамічного наповнення тезауруса оперативно-розшукової діяльності

Автор(и)

  • Нина Феликсовна Хайрова Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Фрунзе, 21, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0002-9826-0286
  • Дмитрий Юрьевич Узлов Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Фрунзе, 21, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0003-2886-7776
  • Светлана Валентиновна Петрасова Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Фрунзе, 21, м. Харків, Україна, 61002, Україна https://orcid.org/0000-0001-6011-135X

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.24812

Ключові слова:

інформаційно-криміналістична система, об'єктно-орієнтована тезаурус, метод компараторної ідентифікації, автоматична дескріпторізація словника

Анотація

У роботі показана необхідність використання спеціалізованого тезауруса для підвищення повноти та точності роботи інтегрованої інформаційно-криміналістичної системи. Розглянуто основні етапи автоматичного формування об'єктно-орієнтованого тезауруса оперативно-розшукової діяльності, що динамічно доповнюється. Запропоновано використання методу компараторної ідентифікації для виділення загальних змістовних ознак ключових слів, що дозволило автоматизувати етап дескріпторізації словникових статей тезауруса.

Біографії авторів

Нина Феликсовна Хайрова, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Фрунзе, 21, м. Харків, Україна, 61002

Доктор технічних наук, доцент, професор

Кафедра інтелектуальних комп’ютерних систем

Дмитрий Юрьевич Узлов, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Фрунзе, 21, м. Харків, Україна, 61002

Здобувач

Кафедра інтелектуальних комп’ютерних систем

Светлана Валентиновна Петрасова, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" вул. Фрунзе, 21, м. Харків, Україна, 61002

Аспірант

Кафедра інтелектуальних комп’ютерних систем

Посилання

  1. Браславский, П. И. Тезаурус для расширения запросов к машинам поиска Интернета: структура и функции [Электронный ресурс] / П. И. Браславский. – Режим доступа: http://www.dialog-21.ru/Archive/2003/Braslavskij.htm/.
  2. ”ISO 12620:2009. Terminology and other language and content resources – Specification of data categories and management of a Data Category Registry for language resources”.iso.org [Text] / Retrieved 9 November, 2011.
  3. Панченко, А. И. Метод автоматического построения семантических отношений между концептами информационно-поискового тезауруса [Текст] / А. И. Панченко // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2010. – № 2. – С. 160—168.
  4. Mena, J. Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection [Text] / J. Mena. – Butterworth Heinemann is an imprint of Elsevier Science, 2003. – 452 p.
  5. Nath, S. V. Crime Pattern Detection Using Data Mining [Text] / S. V. Nath // Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops. – 2006. – P. 41–44.
  6. Phua, C. Resilient Identity Crime Detection [Текст] / C. Phua, K. Smith-Miles, V. C. S. Lee, Ross W. Gayler // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – 2012. – № 24. – P. 533–546.
  7. Srivastava, A. N. Text Mining. Classification, Clustering and Applications [Text] / A. N. Srivastava, M. Sahami. – CRC Press. Taylor & Francis Group. London, 2009. – 278 p.
  8. Panchenko, A. Serelex: Search and Visualization of Semantically Similar Words [Text] / A. Panchenko, P. Romanov, O. Morozova, H. Naets, A. Romanov, A. Philippovich, C. Fairon // In Proceedings of the 35th European Conference on Information Retrieval. – 2013. – LNCS 7814. – P. 837–840.
  9. Трусов, А. В. Модель поиска информации в распределенных информационных системах сети Интернет [Text] / А. В. Трусов, В. А. Трусов // Научно-техническая информация (НТИ). Сер. 2. Информационные процессы и системы. – 2011. – № 8. – С. 29–31.
  10. Кудрявцев, В. Н. Объективная сторона преступления [Текст] В. Н. Кудрявцев. – М. : Госюриздат, 1960. – 244 c.
  11. Бондаренко, М. Ф. Об алгебре конечных предикатов [Текст] / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта: науч.-техн. журнал. – 2011. – № 3 (77). – С. 3–13.
  12. Дружинин, В. Н. Диагностика общих познавательных способностей [Электронный ресурс] / В. Н. Дружинин // Когнитивное обучение: современное состояние и перспективы. – Режим доступа: http://shp.by.ru/psy/lit/raznoe/00070.shtm (20.11.08).
  13. Хайрова, Н. Ф. Использование семантико-ориентированного лингвистического процессора для добывания новых знаний из потока документов корпоративной информационной системы [Текст] / Н. Ф. Хайрова, В. А. Тарловский // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Збірник наукових праць. Тематичний випуск «Системний аналіз, управління та інформаційні технології». – 2010. – № 67. – С. 132–138.
  14. Russell, B. Logic and Knowledge [Text] / B. Russell // Essays 1901–1905. London, 1956. – 365 p.
  15. Кудинова, Е. А. Концепт и его соотнесение с лексико-семантическим полем [Текст] / Е. А. Кудинова // Филологические науки. Вопросы теории и практики. – Тамбов : Грамота. – 2008. – Ч. 2, № 1 (1). – C. 48–50.
  16. Поспелов, Д. А. Введение в прикладную семиотику [Текст] / Д. А. Поспелов, Г. С. Осипов // Новости искусственного интеллекта. – 2002. – № 6. – С. 28–35.
  17. Солтон, Дж. Динамические библиотечно-информационные системы [Текст] / Дж. Солтон; пер. с англ. – М. : Мир, 1979. – 557 с.
  18. Философия: энциклопедический словарь [Текст] / ред. А. А. Ивина. – М. : Гардарики, 2004. – 1072 с.
  19. Хайрова, Н. Модель извлечения знаний из неструктурированных документов корпоративной информационной системы [Текст] / Н. Хайрова, Н. Шаронова. // Applicable Information Models. ITHEA. – Varna, Bulgaria. – 2011. – C. 131–139.
  20. Braslavskiy, P. I. (2003). Thesaurus for expansion of queries to Internet search engines: structure and functions. Available at: http://www.dialog-21.ru/Archive/2003/Braslavskij.htm/.
  21. “ISO 12620:2009. (2011). Terminology and other language and content resources – Specification of data categories and management of a Data Category Registry for language resources”.iso.org.
  22. Panchenko, A. I. (2010). Method of automatic construction of semantic relations between concepts of the information retrieval thesaurus. VSU Herald. Series: System Analysis and Information Technology, 2, 160–168.
  23. Mena, J. (2003). Investigative Data Mining for Security and Criminal Detection. Butterworth Heinemann is an imprint of Elsevier Science, 452.
  24. Nath, S. V. (2006). Crime Pattern Detection Using Data Mining. Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshops, 41–44.
  25. Phua, C., Smith-Miles, K., Lee, V. C. S., Gayler, R. W. (2012). Resilient Identity Crime Detection. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 24, 533–546.
  26. Srivastava, A. N., Sahami, M. (2009). Text Mining. Classification, Clustering and Applications. CRC Press. Taylor & Francis Group. London, 278.
  27. Panchenko, A. Romanov, P., Morozova, O., Naets, H., Romanov, A., Philippovich, A., Fairon, C. (2013). Serelex: Search and Visualization of Semantically Similar Words. In Proceedings of the 35th European Conference on Information Retrieval, LNCS 7814, 837–840.
  28. Trusov, A. V., Trusov, V. A. (2011). Model of information retrieval in distributed information systems on the Internet. Scientific and technical information (STI). Ser. 2. Information processes and systems, 8, 29–31.
  29. Kudryavtsev, V. N. (1960). The objective element of a crime. Moscow: Gosjurizdat, 244.
  30. Bondarenko, M. F., Shabanov-Kushnarenko, Yu. P. (2011). About algebra of final predicates. Bionics of Intelligence: Sci. Mag, 3 (77), 3–13.
  31. Druzhynin, V. N. Diagnostics of general cognitive abilities. Cognitive learning: present state and prospects. Available at : http://shp.by.ru/psy/lit/raznoe/00070.shtm (20.11.08).
  32. Khairova, N. F., Tarlovskiy, V. A. (2010). Using semantic-oriented language processor for mining new knowledge from the document flow of corporate information system. Herald of National Technical University “KhPI”. Series: System analysis, management and information technology, 67, 132–138.
  33. Russell, B. (1956). Logic and Knowledge: Essays 1901–1905. London, 365.
  34. Kudina, E. A. (2008). Concept and its correlation with the lexical-semantic field. Philological sciences. Theory and Practice. Tambov: Gramota, 1 (1), 48–50.
  35. Pospelov, D. A., Osipov, G. S. (2002). Introduction to applied semiotics. Artificial Intelligence News, 6, 28-35.
  36. Solton, J. (1979). Dynamic Library and Information Systems. Moscow: Mir, 557.
  37. Ivin, A. A. (2004). Philosophy: Encyclopedic Dictionary. Moscow: Gardariki, 1072.
  38. Khairova, N., Sharonova, N. (2011). Model for knowledge extraction from unstructured documents of corporate information system. Applicable Information Models. ITHEA. Varna, Bulgaria, 131–139.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-06-25

Як цитувати

Хайрова, Н. Ф., Узлов, Д. Ю., & Петрасова, С. В. (2014). Використання методу компараторної ідентифікації для динамічного наповнення тезауруса оперативно-розшукової діяльності. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(2(69), 4–8. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.24812

Номер

Том 3 № 2(69) (2014): Інформаційні технології. Системи управління в промисловості

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Нина Феликсовна Хайрова, Дмитрий Юрьевич Узлов, Светлана Валентиновна Петрасова

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.