K-EN NEAREST NEIGHBOR АЛГОРИТМ НЕГІЗІНДЕ ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ АНАФОРАНЫ ШЕШУ

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2023-124-1-433-441
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Көбінесе есімдіктің шешімі ретінде пайда болатын анафораны шешу - бұл дискурстағы бұрынғы немесе кейінгі элементтерге сілтемелерді шешу мәселесі. Анафордың шешімі-бұл мәтінді іздеу, мәтінді жалпылау, диалогтарды түсіндіру, ақпарат алу және т.б. сияқты белсенді зерттеу саласы. Анафораның ағылшын және басқа да еуропалық тілдердегі шешу мәселесі жақсы зерттелген. Қазақ тілінде әлі күнге дейін зерттеу жұмыстары жүргізілмеген. Бұл мақалада машиналық оқыту тәсілдерін қолдана отырып, анафорды шешудің қазақ тілі жүйесі келтірілген. Ережеге негізделген әдіс анафора мен ықтимал антецедент жұбын жинау үшін қолданылады. K-En Nearest Neighbor алгоритмі анафора сілтеме жасаған ең ықтимал кандидатты таңдау үшін қолданылады