Основную часть знаний аналитики получают в результате сравнения, анализа и синтеза информации из разрозненных фактов, размещенных в текстах. При работе с большими потоками документов процесс автоматического структурирования текстовой информации заменяет экспертный процесс выделения фактов и объектов, выполняемый вручную. В статье рассматриваются примеры использования новых технологий извлечения знаний из текстов на русском языке, ориентированных на работу с большими хранилищами данных.
До 85% новых знаний аналитики до сих пор получают, изучая тексты. В ближайшем будущем наиболее востребованными станут системы с максимально автоматизированными ETL-процессами структурирования контента (extract, transfer, load — «извлечение, преобразование, загрузка»). Важной чертой таких систем будет функция оперативного анализа информации, полученной по запросу для выбора дальнейшего направления исследования документов (автопилотирование направления исследования), выполняемой с помощью методов интеллектуального анализа текста. Полный текст статьи
Все статьи