Журналы — Речевые технологии — Выпуск №3/2021
Борисов В. В., Харламов А. А.
Интеллектуальный анализ и моделирование развития ситуаций на основе сочетания нейросетевой обработки текстов, методов нечеткого когнитивного анализа и динамической кластеризации
Предложен и реализован оригинальный подход к интеллектуальному анализу и моделированию развития ситуаций на основе сочетания нейросетевой обработки текстов, методов нечеткого когнитивного анализа и динамической кластеризации. Искусственные нейронные сети используются для первичной обработки корпусов текстов, с выделением семантической сети концептов, характеризующих анализируемые ситуации. Использование нечеткого когнитивного подхода позволяет представить взаимосвязи и взаимозависимости между объектами ситуаций в виде нечетких отношений взаимовлияния, результаты анализа которых используются для обоснования совокупности показателей для идентификации и мониторинга динамики изменения кластерной структуры ситуаций, а также для анализа устойчивости идентифицированных групп ситуаций. Методы же динамической кластеризации применяются для мониторинга динамики изменения групп ситуаций, прогноза их развития в зависимости от специфических внешних воздействий, представленных текстовыми описаниями.
• анализ ситуаций • нейросетевая обработка текстов • однородная семантическая сеть • нечёткая когнитивная модель • динамическая кластеризация
INTELLIGENT ANALYSIS AND MODELING OF THE DEVELOPMENT OF SITUATIONS BASED ON A COMBINATION OF NEURAL NETWORK PROCESSING OF TEXTS, METHODS OF FUZZY COGNITIVE ANALYSIS AND DYNAMIC CLUSTERING
Borisov V.V., Doctor of Technical Sciences, Professor, Branch of NRU "MPEI" in Smolensk, Professor, Smolensk, Russia, vbor67@mail.ru
Kharlamov A.A., Doctor of Technical Sciences, Senior Researcher employee of IHNA and NP RAS, Moscow, professor of Moscow State Linguistic University, HSE Professor, Head of Department, Moscow Institute of Physics and Technology, Moscow, Russia, kharlamov@analyst.ru
An original approach to the intellectual analysis and modeling of the development of situations based on a combination of neural network text processing, fuzzy cognitive analysis methods and dynamic clustering is proposed and implemented. Artificial neural networks are used for the primary processing of text corpora, with the selection of a semantic network of concepts that characterize the analyzed situations. The use of a fuzzy cognitive approach makes it possible to represent the relationships and interdependencies between the objects of situations in the form of fuzzy relations of mutual influence, the results of the analysis of which are used to substantiate a set of indicators for identifying and monitoring the dynamics of changes in the cluster structure of situations, as well as for analyzing the stability of identified groups of situations. The methods of dynamic clustering are used to monitor the dynamics of changes in groups of situations, forecast their development depending on specific external influences represented by text descriptions.
• situation analysis • neural network word processing • homogeneous semantic network • fuzzy cognitive model • dynamic clustering
