Пример готового реферата по предмету: Информационные технологии
Содержание
Введение 3
1. Анализ современных методов представления текста на естественном языке 5
2. Анализ современных методов обработки текста на естественном языке 10
3. Подходы к созданию модели семантического сравнения текстов 16
Заключение 20
Список использованных источников 21
Содержание
Выдержка из текста
Кроме того, часто повторяющиеся неблагоприятные эмоциональные состояния приводят к закреплению отрицательных личностных качеств педагога: раздражительности, тревожности, пессимизма и т.д., что негативно сказывается на эффективности деятельности и взаимоотношениях педагога с детьми и коллегами.
В ходе исследования использовались научные методы: анализ, синтез, обобщение, сравнение и интерпретация на основании сбора статистической информации, графическое представление полученных результатов.
Организация и технология ее создания При проектировании организации используется представление о ней как об организме, который действует рационально и целенаправленно, имеет априори установленную цель и совершенствует методы достижения цели. Макроуровень (организация в целом и ее основные части) является объектом анализа в теории организации, которая изучает условия и предпосылки поведения организации, ее общую эффективность, возможности для адаптации и достижения целей.
Список использованных источников
1. Языкознание. Бол. энцикл. словарь / гл. ред. В.Н. Ярцева. — 2-е изд. — М.: Бол. рос. энцикл., 1998. — 685 с.
2. Советский энциклопедический словарь / гл. ред. А.М. Прохоров. — 4-е изд. — М.: Сов. энциклопедия, 1989. — 1632 с.
3. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн.
1. Системы общения и экспертные системы: справочник / под ред. Э.В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.
4. Могилев, А.В. Информатика: учеб. пособие для студ. пед. вузов /Могилев, Н.И. Пак, Е.К. Хеннер; под ред. Е.К. Хеннера. — 3-е изд., пере- раб. и доп. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 848 с.
5. Марчук, Ю.Н. Компьютерная лингвистика / Ю.Н. Марчук. — М.: АСТ; Восток-Запад, 2007. — 317 с.
6. Гайдамакин, Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс: учеб. пособие / Н.А. Гайдамакин. — М.: Гелиос АРВ, 2002. — 368 с.
7. Губин, М.В. Влияние морфологического анализа на качество информационного поиска / М.В. Губин, А.Б. Морозов // Труды RCDL-2006. — М., 2006. — С. 224-228.
8. Баранов, А.Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие / А.Н. Баранов. — М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 360 с.
9. http://translate.google.com/about/.
10. Светова, С.Ю. Системы автоматизированного перевода PROMPT. Системы TranslationMemoryTrados. Интеграция PROMPT и Trados / С.Ю. Светова, Е.В. Косматова. В кн. Перевод: традиции и современные технология. — М.: ВЦП, 2002. — С. 42-55.
11. Потапова, Р.К. Речь: коммуникация, информация, кибернетика: учеб. пособие / Р.К. Потапова. — М.: Едиториал УРСС, 2003. — 568 с.
12. Гаскаров Д. В. «Интеллектуальные информационные системы», 2003.
13. Леоненков А.В. «Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH», 2001.
14. Тузов В.А. «Компьютерная семантика русского языка», СПб, 2004.
15. В.Д. Ландэ «Поиск знаний в Internet», 2005.
16. Толпегин П. В. «Информационные технологии анализа русских естественно-языковых текстов. Часть I» // «Информационные технологии», 2006, № 8.
17. А. Вебжицкая «Понимание культур через посредство ключевых слов», М., 2001.
18. Вишняков Р. Ю. 2012. Разработка и исследование формализованных представлений и семантических схем предложений текстов научно-технического стиля для повышения эффективности информационного поиска.
19. Дунаев А. А. Исследовательская система для анализа текстов на естественном языке. //http://www.iis.nsk.su/files/articles/sbor_kas_13_dunaev.pdf
20. Contreras Z. Y. y Dávila Q. J. 2002. Unatécnica para la extracciónautomática de resúmenesbasada en unagramática de estilo.
21. Kaszkiel M. y Zobel J. 2001. Effective Ranking with Arbitrary Passages», Journal of the American Society, for Information Science (JASIS).
22. Muñoz T. R. 2009. Representación del conocimiento textual mediantetécnicaslógico-conceptuales en aplicaciones de tecnologíasdellenguajehumano.
23. Quillian R. 1968. «Semantic Memory», in M. Minsky (ed.), Semantic Information Processing.
24. Salguero L. F. 2010. Resoluciónabductiva de anáforaspronominales.
25. Salton G. 1989. Automatic Text Processing : The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer, Addison Wesley, New York .
26. Михайлов С.Н. Методика формирования архитектуры инфокоммуникационной среды информационно-аналитического обеспечения научных исследований технического вуза // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8, № 7. С. 27-29.
27. Кокорин П.П. Инфологическая система аналитического мониторинга научно-технических фондов библиотек // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7, № 4. С. 11-15.
28. Christopher D.M., Prabhaka R., Hinrich S. Introduction to information retrieval. CambridgeUniversitypress, 2008.
29. Методы построения информационно-логических систем / В.В. Александров, Н.А. Андреева, С.В. Кулешов, Н.А. Андреева. СПб.: Анатолия, 2005. 109 с.
30. Визуальный словарь [Электронный ресурс]: On-line версия.
31. http://www.iai.dn.ua/public/JournalAI_2002_4/Razdel 2/05_Anisimov_Marchenko.pdf
32. http://www.iis.nsk.su/files/articles/sbor_kas_12_batura_etc.pdf
33. http://www.osp.ru/os/2014/01/13039687/
34. Аналитический мониторинг Internet контента. Инфологический подход [Текст]
= AnalyticalMonitoringofInternetContent. InfoLogicalApproach / В. В. Александров, С. В. Кулешов // Качество. Инновации. Образование. — 2008. — N 3. — С. 68-70.
35. http://www.ict.edu.ru/vconf/files/9060.pdf
список литературы
