Инд. авторы:	Бакиева А.М., Батура Т.В., Федотов А.М.
Заглавие:	Методы и системы автоматического реферирования текста
Библ. ссылка:	Бакиева А.М., Батура Т.В., Федотов А.М. Методы и системы автоматического реферирования текста // Совместный выпуск по материалам международной научной конференции «Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании» (CITech-2015) (24-27 сентября 2015 года): Вычислительные технологии, т.20; Вестник КазНУ им. Аль-Фараби, Серия математика, механика и информатиа № 3 (86) / КазНУ им. аль-Фараби. - 2015. - Ч.I. - Алматы - Новосибирск. - С.263-274.
Внешние системы:	РИНЦ: 24200107;
Реферат:	rus: Статья представляет собой обзор различных методов автоматического реферирования текстовых документов. Существует три основных подхода к решению задачи создания реферата: частотно-лингвистический, семантический и гибридный. В работе рассмотрены некоторые наиболее распространенные алгоритмы автоматического реферирования, а также приведено сравнение функциональных возможностей систем, реализующих эти алгоритмы. Перспективным направлением в данной области представляется создание универсальных систем, не накладывающих ограничений на тематику документов и позволяющих обрабатывать большие объемы разнородной информации.
Ключевые слова:	краткое изложение содержания документов; статистические методы; позиционные методы; индикаторные методы; алгоритм информационно-аналитической деятельности; обработки большого объема данных и коммуникации; семантические методы;
Издано:	2015
Физ. характеристика:	с.263-274
Конференция:	Название: International Conference «Computational and Informational Technologies in Science, Engineering and Education» Аббревиатура: CITech-2015 Город: Алма-Ата Страна: Казахстан Даты проведения: 2015-09-24 - 2015-09-27 Ссылка: http://conf.nsc.ru/citech-2015
Цитирование:	1. Luhn H. The automatic creation of literature abstracts // In IBM Journal of Research and Development, –New York, 1958. – Vol. 2(2). -– P. 159–165. 2. Гинкул А.С. Сравнительный анализ существующих систем автоматического реферирования текста // Полiт. сучаснi проблеми науки — Киев, 2012. —С. 255. 3. Луканин А.В. Автоматическая обработка естественного языка -– Челябинск: Изд. центр ЮУрГУ, 2011. -– 70 с. 4. Adwait Ratnaparkhi. Learning to parse natural language with maximum entropy models.// Machine Learning,–New York, 1999. –341(3) -– P.151-176 5. Автоматическая обработка текста. [Электрон. ресурс]. – 2006. – URL: http://aot.ru/ (дата обращения:12.03.2015) 6. Анализ алгоритмов автоматического реферирования текста Е.А.Гридина//Восточно-Европейский журнал передовых технологий, –Харьков, 2011.3/2 ( 51 ) –с.36-38 7. Алгоритмы кэширования. [Электрон. ресурс]. – 2006. – URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритмы_кэширования. (дата обращения: 12.03.2015) 8. Хан У., Мани И. Системы автоматического реферирования. [Электрон. ресурс]. – 2000. – URL: http://www.osp.ru/os/2000/12/067_print.htm (дата обращения: 12.03.2015) 9. Jurafsky D. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing,Computational Linguistics, and Speech Recognition / D. Jurafsky, J.H. Martin. — New Jersey: Prentice Hall, 2000. —p.934 10. Дж. Солтон. Динамические библиотечно-информационные системы// Издательство «Мир», –1979. С.41-50 11. Интеллектуальные информационные технологии [Электрон. ресурс]. – 2000. – URL: http://www.irkinfo.ru/intellektualnye-informatsionnye-tekhnologii-str34.html (дата обращения: 12.03.2015) 12. SoftLine. МЛ Аннотатор 1. 0 для Windows 95 и Windows NT, [Электрон. ресурс]. – 2011. – URL: http://www.softline.ru/products/MediaLingua/MLAnnotator/MLAnnotator1Win_full.asp (дата обращения:12.03.2015) 13. Кутукова. Е.С. Технология Text mining// SWorld: Перспективные инновации в науке, образовании,производстве и транспорте. – Одесса, 2013. –с.136-138 14. Павел Браславский. eXtragon: экспериментальная система для автоматического реферирования веб-документов, [Электрон. ресурс]. – 2007. – URL: http://www.romip.ru/romip2005/03_extragon.pdf (дата обращения: 12.03.2015) 15. Харламов А.А. Автоматический структурный анализ текстов//Открытые системы. –Москва –2002. – № 10. –С. 16–22. 16. Kupiec J., Pederson J. and Chen F. A trainable document summarizer. // In Proceedings of the 18th ACM/SIGIR Annual Conference on Research and Development in Information Retrieval, Seattle, 1995. – P. 68–73. 17. А. Михаилян. Некоторые методы автоматического анализа естественного языка, используемые в промышленных продуктах, – [Электронный ресурс]. –2000. –URL:http://www.inteltec.ru/publish/articles/textan/natlang.shtml. (дата обращения: 02.05.2015) 18. Ступин B.C. Система автоматического реферирования методом симметричного реферирования // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Труды межд. конференции «Диалог 2004». — М.: Наука, 2004. –С. 579–591. 19. Г. Лелiков, В. Сороко, О. Григорьев, Д. Ланде Монiторинг дiяльностi органiв виконавчо влади iз застосуванням компьютерно системи контент-аналiзу електронних ЗМI // Вiсн. держ. служби Украини. –2002. – № 2. –С. 21–38. 20. Танатар Н.В., Федорчук А.Г. Интеллектуальные поисково-аналитические системы мониторинга СМИ // Научно-практический и теоретический сборник. –Киев, –2008. –477 с. 21. RCO Fact Extractor Desktop , – [Электронный ресурс]. –2012. –URL:http://axoft.ru/software/RCO/RCO-Fact-Extractor-Desktop/ (дата обращения: 02.05.2015)