СТВОРЕННЯ СЛОВНИКА ПРЕДМЕТНОЇ ГАЛУЗІ ЗАСОБАМИ PYTHON
DOI:
https://doi.org/10.34132/mspc2025.01.14.22Ключові слова:
словник предметної галузі, RDF, NLTK, Python.Анотація
Тези представляють аналіз можливості побудови словника предметної галузі засобами мови програмування Python. Представлено різні структури даних для зберігання сформованих словників предметної галузі та засоби Python для роботи з цими структурами. Описано варіант застосування моделі з підтримкою SPARQL-запитів. Визначено програмні засоби для аналізу тексту та виділення знайдених термінів. Коротко наведено опис запропонованих інструментів для пошуку термінів. Наведено опис процесу пошуку термінів з використанням засобів обробки природної мови. Запропоновано варіант застосування пошуку шаблонних конструкцій для визначення значень знайдених термінів. Описано можливість застосування регулярних виразів для пошуку та обробки шаблонних конструкцій Розглянуто варіант використання великих мовних моделей для створення словнику предметної галузі.
Посилання
Veselovskaya, G. V., & Lebed, O. S. (2018). Models of the subject field in computer multimedia projection technologies. Applied Questions of Mathematical Modeling, 2, 203–211. https://doi.org/10.32782/2618-0340-2018-2-203-211
Nayak, A., Božić, B., & Longo, L. (2022). Data Quality Assessment of Comma Separated Values Using Linked Data Approach. У Business Information Systems Workshops (p. 240–250). Springer International Publishing
Dongo, I., Cardinale, Y., & Chbeir, R. (2018). RDF-F: RDF Datatype inFerring Framework. Data Science and Engineering, 3(2), 115–135.
Nelli, F. (2018). Textual Data Analysis with NLTK. У Python Data Analytics (p. 487–506). Apress.
Cao, Z., & Ren, Q. (2024). Towards python program repair with generative pre-trained transformer (GPT-3.5). Theoretical and Natural Science, 43(1), 102–112.
