ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
ИРНAP05131073, Номер госрегистрации0118РК00133
НаименованиеМетоды и модели поиска и анализа криминально значимой информации в неструктурированных и слабоструктурированных текстовых массивах
Приоритетное направлениеИнформационные, телекоммуникационные и космические технологии, научные исследования в области естественных наук/Информационные, телекоммуникационные и космические технологии
Вид исследованияПрикладное
ЗаявительРеспубликанское государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Институт информационных и вычислительных технологий"
Научный руководительМамырбаев Оркен Жумажанович
Балл ГНТЭ21.67
Общая одобренная сумма45000000
Решение ННС
Выписка №2 протокола №1 Выписка №1 протокола №3 Выписка №1 протокола №5 Выписка №4 протокола №12 Выписка №4 протокола №13 Выписка №4 протокола №8 Выписка №3 протокола №11 Выписка №3 протокола №13 Выписка №1 протокола №14 Выписка №5 протокола №5 Выписка №4 (Итоговый отчет ГФ 2018-2020) протокола №8 Выписка №5 протокола №8 Выписка №6 протокола №8
Ожидаемые результаты
Будет выполнен аналитический обзор по тематике исследований. Будут разработаны рекомендаций по созданию информационной технологии. Будут разработаны корпуса современного веб-контента трех языков. Будет выполнено аннотирование созданных корпусов (морфологическое, с элементами стилистического, темпорального и семантического). Будет подготовлена публикация с участием украинских ученых в научном издании индексируемом в базах данных Web of Science или Scopus. Будут разработаны логико-лингвистические модели извлечения фактов из текстов казахского, русского и английского языков.
Реферат (Абстракт) - 2018 год
Объект исследования, разработки или проектирования
Объектами исследования являются технологии поиска и идентификации криминально значимой информации в текстовых корпусах казахского, русского и английского языков; методы экстракции фактов из неструктурированных и слабоструктурированных текстовых массивов.
Цель работы
Цель работы: разработка информационно-лингвистической технологии автоматического определения, выделения, поиска и анализа криминально значимой составляющей в неструктурированных и слабоструктурированных тестовых массивах различных языков.
Методы исследования
Методы исследования. Концептуальные и теоретические основы исследования базируются на: комплексном использовании методов алгебры логики, алгебры конечных предикатов и предикатных операций; а так же методов искусственного интеллекта; статистико-вероятностных методов и методов корпусной лингвистики.
Полученные результаты и новизна
Полученные результаты и новизна: разработан размеченный корпус криминально окрашенных текстов казахского и русского языков; разработана технология автоматической экстракции синонимичных пар коллокаций из текстов корпусов; усовершенствована логико-лингвистическая модель экстракции фактов из неструктурированных текстов.
Основные конструктивные и технико экономические показатели
новая технология, направленная на решение общей фундаментальной проблемы формирования методологических основ для создания логико-лингвистических моделей выявления когнитивных и семантических идентификаторов смысла в текстах естественного языка.
Степень внедрения
на стадии разработки
Эффективность
Эффективность Экономический эффект реализации проекта заключается в возможности автоматического получения государственными органами информации, не имеющей четко выраженной криминальной окрашенности, но имеющей элементы криминальной значимости, которая содержится в различных текстовых массивах (социальных сетях, веб-медиа, справочниках, каталоги, форумах и т.д.). Такая автоматизация повысит эффективность работы всех правоохранительных и специальных государственных организаций.
Область применения
Область применения: государственные службы министерства внутренних дел, прокуратуры и безопасности; социальные службы, библиотеки, учебные заведения и другие государственные учреждения.
Реферат (Абстракт) - 2019 год
Объект исследования, разработки или проектирования
Объектами исследования являются технологии поиска и идентификации криминально значимой информации в текстовых корпусах казахского, русского и английского языков; методы экстракции фактов из неструктурированных и слабоструктурированных текстовых массивов.
Цель работы
Цель работы: разработка информационно-лингвистической технологии автоматического определения, выделения, поиска и анализа криминально значимой составляющей в неструктурированных и слабоструктурированных тестовых массивах различных языков.
Методы исследования
Методы исследования. Концептуальные и теоретические основы исследования базируются на: комплексном использовании методов алгебры логики, алгебры конечных предикатов и предикатных операций; а так же методов искусственного интеллекта; статистико-вероятностных методов и методов корпусной лингвистики.
Полученные результаты и новизна
Полученные результаты и новизна: разработан размеченный корпус криминально окрашенных текстов казахского и русского языков; разработана технология автоматической экстракции синонимичных пар коллокаций из текстов корпусов; усовершенствована логико-лингвистическая модель экстракции фактов из неструктурированных текстов.
Основные конструктивные и технико экономические показатели
Новая технология, направленная на решение общей фундаментальной проблемы формирования методологических основ для создания логико-лингвистических моделей выявления когнитивных и семантических идентификаторов смысла в текстах естественного языка.
Степень внедрения
На стадии разработки
Эффективность
Эффективность Экономический эффект реализации проекта заключается в возможности автоматического получения государственными органами информации, не имеющей четко выраженной криминальной окрашенности, но имеющей элементы криминальной значимости, которая содержится в различных текстовых массивах (социальных сетях, веб-медиа, справочниках, каталоги, форумах и т.д.). Такая автоматизация повысит эффективность работы всех правоохранительных и специальных государственных организаций.
Область применения
Область применения: государственные службы министерства внутренних дел, прокуратуры и безопасности; социальные службы, библиотеки, учебные заведения и другие государственные учреждения.
Реферат (Абстракт) - 2020 год
Объект исследования, разработки или проектирования
Методы и модели поиска и анализа криминально значимой информации в текстовых массивах казахского, русского и английского языков; методы Open Information Extraction, идентификация фактов в текстах
Цель работы
Основной целью данного проекта является разработка информационно-лингвистической технологии автоматического определения, выделения, поиска и анализа криминально значимой составляющей в неструктурированных и слабоструктурированных тестовых массивах мультиязычных систем.
Методы исследования
Математические модели, алгоритмы и методы автоматического выявления фактической противоправной информации в текстовых массивах
Полученные результаты и новизна
Новая технология идентификации криминально-значащей информации в тексте, математические модели, алгоритмы и методы автоматического выявления фактической противоправной информации в текстовых массивах
Основные конструктивные и технико экономические показатели
Новая технология идентификации криминально-значащей информации в тексте, математические модели, алгоритмы и методы автоматического выявления фактической противоправной информации в текстовых массивах. Повышение качества семантического анализа текстов на казахском, русском и английском языках: семантическое аннотирование криминально окрашенной информации
Степень внедрения
Результаты проекта были внедрены в ТОО «Национальный инновационный центр»
Эффективность
Повышение качества семантического анализа текстов на казахском, русском и английском языках: семантическое аннотирование криминально окрашенной информации.
Область применения
Государственные службы министерства внутренних дел, прокуратуры и безопасности; социальные службы, библиотеки, учебные заведения и другие государственные учреждения