Інформація,комунікація,суспільство
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/20685
Browse
4 results
Search Results
Item Побудова фреймової класифікації на основі правил(Видавництво Львівської політехніки, 2016) Чесановський, Микола; Рошак, Ростислав; Гобир, ЛідіяIn the proposed paper for the oil and gas subject domain there was introduced the formal representation and the formal model of frame-production system based on knowledges about subject domain objects. Developed frame model is positioned primarily as a wellstructured and object-oriented one, especially from the point of its contribution to the imperative programming paradigms as well. In the proposed implementation, frame system is based on knowledge oriented rules as a part of framing model and is not used in pure classical form, but is the part of a hybrid construction of knowledges about the subject area with imposed constraints.Item Метод побудови функцій інтерпретації окремих елементів онтології на основі описової логіки(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Литвин, Василь; Хрущ, СоломіяIn the paper considers the approach to automated construction of interpretation functions (axioms) of concepts and relations of the domain ontology during her training. The method of recognizing the semantics of natural language texts and its representation in the form of descriptive logic.Item Огляд роботи електронної приймальні Національного університету «Львівська політехніка»(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Олійник, Ірина; Марковець, ОлександрThis article analyzes e-reception – an information system of the Lviv Polytechnic National University from the user side.Item Консолідація інформації отриманної з мережі інтернет та напівавтоматичне наповнення бази знань(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Циганок, ДенисHow will we acquire structured information from Web? Of course, we can manually enter information to the huge knowledge base – like Wikipedia. But much better to use machine learning algorithms to extract hundred of thousands of facts from unstructured texts and semi-structured sources. We can “macro-read” the web to populate ontologies. It is much easier than solving the full NLP problem.