Автоматическое распознавание именованных сущностей в текстах на русском языке
Статистические методы извлечения сущностей, их классификация и отличительные особенности. Именованные сущности как объект лингвистического исследования. Описание работы алгоритма для векторизации слов с учетом морфологических и синтаксических признаков.
Подобные документы
Рассмотрение синтаксической и семантической структур текстов таксономического характера на естественном языке. Модель субъективных знаний о таксономии, позволяющая автоматизировать процесс извлечения из текста описываемой в нем таксономической структуры.
статья, добавлен 31.08.2018Описание поэтапного преобразования бумажного документа в электронный программой FineReader. Сканирование документа и процесс распознавания. Редактирование, проверка и сохранение текста. Возможности прямой передачи полученного текста из FineReader в Word.
разработка урока, добавлен 20.08.2010Создание систем автоматизированного сбора и обработки данных, информации. Особенности работы в используемой системе управления базами данных. Разработка информационного обеспечения задачи. Выделение информационных сущностей и определение ключей.
курсовая работа, добавлен 14.03.2014Разработка инфологической модели работы столовой. По полученной модели построение реляционной базы данных с использованием нормализации. Описание предметной области. Выявление наиболее значимых сущностей и их атрибутов, разработка запросов, отчетов.
курсовая работа, добавлен 27.02.2020Разработка программы на языке VBA, которая вводит исходные данные, выполняет расчеты и выводит на экран. Описание алгоритма и листинг программы. Описание входных данных и результат вычислений. Оформление результатов работы программы на листе "Результат".
курсовая работа, добавлен 09.01.2014Определение сущностей, атрибутов, ключевых полей и связей базы данных. Разработка таблиц и схемы базы данных. Код алгоритма для заполнения вычисляемых полей. Разработка оконного приложения средствами объектно-ориентированного языка программирования.
курсовая работа, добавлен 27.03.2016Описание существующих бизнес-процессов, в котором используются естественный и графический языки как основное назначение функциональной модели. IDEF1X – одна из методик разработки реляционных баз данных. Методы определения атрибутов сущностей модели.
курсовая работа, добавлен 17.06.2017Оптическое распознавание символов: процесс, обзор существующих приложений (Abbyy FineReader, CuneiForm, OCRopus и пр.). Трудности распознавания символов. Определение фиксированного шага и сегментация слов. Разделение соединенных и повреждённых символов.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Рассмотрен алгоритм распознавания языка жестов на видео потоке. Подробно описан этап отслеживания движения на видео, локализация ладони и определения смены жестов. Реализация алгоритма на языке octave с использованием библиотек компьютерного зрения.
статья, добавлен 15.01.2019Описание методологий семейства IDEF (ICAM Defenition). Краткая характеристика системы банк-клиент. Описание внутренних сущностей и накопителей (на основе диаграммы с методологией DFD). Применение универсальных графических языков бизнес-моделирования.
курсовая работа, добавлен 27.10.2014Определение программной инженерии для проектирования программного обеспечения. Этапы разработки логической модели. Описание и выделение сущностей, определение связей. Механизм уникальности с использованием ключей. Миграция и идентификация атрибутов.
презентация, добавлен 18.01.2014Обоснование выбора СУБД и языка программирования. Цель, задачи инфологического моделирования, взаимосвязи сущностей. Ключевые поля и индексы, учет специфики предметной области. Бизнес процессы и алгоритмы реализации, описание пользовательского интерфейса.
курсовая работа, добавлен 09.12.2018Этапы создания базы данных для учета операций интернет-магазина: выделение основных сущностей (клиенты, фильмы, операции, сотрудники, филиалы магазина) и установление связей между ними, разработка интерфейса на языке С# с использованием Windows Forms.
реферат, добавлен 22.06.2011Проектирование информационной системы "Ремонт компьютеров". Установление связей между таблицами и обеспечением целостности извещений. Описание сущностей и определение ключевых полей. Построение инфологической и даталогической моделей базы данных.
курсовая работа, добавлен 04.09.2014Построение базы данных предметной области "Расписание экзаменов". Информация и разработка ER-модели. Атрибуты сущностей и связи. Получение концептуальной ER-диаграммы. Хранение информации о студентах, предметах, экзаменах. Требования к отчету работы.
лабораторная работа, добавлен 16.03.2014Особенности функционирования систем извлечения информации из текстов на естественном языке. Метрики проекта TIPSTER и программы TIDES, их достоинства и недостатки. Использование метрик для оценки качества функционирования систем семейства OntosMiner.
статья, добавлен 17.01.2018Характеристика основных средств для обработки графических векторных изображений, векторизации растровых, а также генерации векторных рисунков. Проектировка архитектуры и разработка программных алгоритмов с учетом специфики работы с подобными системами.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Редактирование текста, осуществление поиска слов и фраз с помощью оптического распознавания текста. Разработка алгоритмов, которые позволяют распознавать символы. Образ страницы и распознавание по шаблонам. Структурный подход и контекстное распознавание.
реферат, добавлен 22.01.2015- 44. Использование областей определения и областей значений связей для задачи построения схем баз данных
Разработка программной реализации алгоритма получения композиций связей и программного обеспечения реализующего матрицу композиций связей. Анализ свойств связей между атрибутами сущностей. Уменьшение числа ручных операций при построении схем баз данных.
статья, добавлен 02.02.2019 Внешний вид CASE средства ERWin и настройка интерфейса базы данных. Создание сущностей и описание атрибутов. Создание связей и выбор стратегий. Характеристика уровней логической модели. Особенности генерации отчетов. Предварительный просмотр отчетов.
презентация, добавлен 11.11.2012- 46. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Сверточные нейросети как один из наиболее эффективных инструментов работы с изображениями. Распознавание образов как важнейшая задача в работе искусственного интеллекта. Идентификация — процесс определения того, к какому классу принадлежит объект.
статья, добавлен 18.04.2022 Контекстная диаграмма IDEF0 и диаграмма декомпозиции A0. Описание базовых сущностей с атрибутами, которые образуют структуру информационной системы. Группы пользователей, для которых создается система, ее функциональные возможности, логическое модель.
курсовая работа, добавлен 11.09.2022- 48. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Описание методики преподавания модуля "Распознавание образов интеллектуальными системами", который необходимо рассматривать в ходе освоения курса информатики. Опыт работы с базовыми информационными технологиями, техника поиска информации в сети Интернет.
статья, добавлен 12.06.2021 Функциональное проектирование информационной системы. Описание case-средства создания системы Ramus Educational. Выбор ключей и определение типов атрибутов сущностей. Создание диаграмм, отображающих основные компоненты и процессы программного продукта.
курсовая работа, добавлен 22.02.2019Организационная структура студенческой поликлиники, выделение и описание сущностей базы данных. Установление дополнительных логических связей, отображение концептуально-логической модели на реляционную модель. Специфика инфологического проектирования.
курсовая работа, добавлен 28.04.2019