Publication:
Machine learning and text analysis in the tasks of knowledge graphs refinement and enrichment

Дата
2020
Авторы
Telnov, V.
Korovin, Y.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
ИАТЭ НИЯУ МИФИ
ИАТЭ НИЯУ МИФИ был образован в 1953 г. как вечернее отделение МИФИ. В 2009 г. ИАТЭ официально получил статус обособленного структурного подразделения НИЯУ «МИФИ», что дало новый мощный импульс для развития образовательной и научной деятельности на основе инновационной составляющей. В соответствии с лицензией Минобрнауки России ИАТЭ ведет образовательную деятельность в рамках очной, очно-заочной и заочной форм обучения. В настоящее время в ИАТЭ НИЯУ МИФИ осуществляется подготовка по очной форме обучения: бакалавриат- 16 направлений, специалитет – 4 направления, магистратура- 12 направлений; по очно-заочной: бакалавриат- 4 направления, специалитет – 1 направление; по заочной: бакалавриат- 3 направления, специалитет- 2 направления; аспирантура – 18 направлений. В структуре ИАТЭ 9 факультетов: физико-энергетический, естественных наук, кибернетики, социально-экономический, медицинский, вечерний, заочного обучения, подготовительный, повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов. Образовательный процесс обеспечивают 18 общеобразовательных и 22 выпускающие кафедры.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 CEUR-WS. All rights reserved.Working prototypes of the scalable semantic web portals, which are deployed on cloud platforms and intended for use in universities educational activity, are discussed. The first project is related to teaching in the field of nuclear physics and nuclear power engineering. The second project is related to training in computer science and programming. The possibility of using the DLLearner software in conjunction with the Apache Jena Reasoners in order to refine the ontologies that are designed on the basis of the SROIQ(D) description logic is shown. A software agent for the context-sensitive searching for new knowledge in the WWW has been developed as a toolkit for ontologies enrichment. The binary Pareto relation and Levenshtein metrics are used in order to evaluate the measure of compliance of the found content concerning a specific domain. It allows the knowledge engineer to calculate the measure of the proximity of an arbitrary network resource about classes and objects of specific knowledge graphs. The suggested software solutions are based on cloud computing using DBaaS and PaaS service models to ensure the scalability of data warehouses and network services. Examples of applying the software and technologies under discuss are given.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Telnov, V. Machine learning and text analysis in the tasks of knowledge graphs refinement and enrichment / Telnov, V., Korovin, Y. // CEUR Workshop Proceedings. - 2020. - 2790. - P. 48-62
URI
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85098723055&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/23041
Коллекции
Публикации