Аннотації

Автор(и):
Гайна Г.А., Тістол Н.В.
Дата публікації:

14.03.2014

Анотація (укр):

Розглянуто підходи щодо використання онтологічного підходу для опису об’єктів житлового середовища з використанням сучасних інформаційних технологій. Систематизовано параметри житлового середовища.

Анотація (рус):

Рассмотрены подходы к использованию онтологического подхода для описания объектов жилой среды с использованием современных информационных технологий. Систематизированы параметры жилищной среды.

Анотація (англ):

The approaches on the use of the ontological approach to describe the residential environment, using modern information technology. Presented ontology living environment. These concepts ontological system you its components. Ontological System serves as the management of the evaluation process as a living environment reflects the structure of objects, their relationship, business processes functioning habitat. Schematically presented ontology living environment. Systematized parameters habitat. A clustering of residential environment based environment indicators: state housing( flats, houses, etc.) surrounding area (landscaping, home social services, etc.), the position of the building in terms of area. All parameters are given in table qualities. A fragment of ontology, implemented using Protégé. Created a description of the basic concepts of class "object", these are the borough, neighborhood, local area, house, apartment. Description of class "options" presented a set of parameters that characterize each element of class "objects".

Література:

1.     Соловьев В.Д., Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В. Онтологии и тезаурусы. – Казань; Москва, 2006.

2.     Литвин В.В. Бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2011.

3.     Шубович С.А., Соловьева О.С., Панова Л.П. Введение в архитектурный моніторинг город ской среды, 2008.

4.     Архангельская В.А., Базарнова С.В. Информационно-поисковый тезаурус по экономике и демографии. НТИ, сер.1. Орг. и методика информ. работы. – 2001, N 7. – С. 24-32.

5.     Жмайло С.В. К разработке современных информационно-поисковых тезаурусов. НТИ, сер.1, 2004, N1.
– С. 23-31.

6.     Мдивани Р.Р. О разработке серии тезаурусов по социальным и гуманитарным наукам. – НТИ, сер.2. Информ. процессы и системы, 2004. N 7. – С. 1-9.

7.     Кобрицов Б.П. Методы снятия семантической многозначности // Научно-техническая информация, сер.2, 2004, N 2.

8.     Рахилина Е.В., Кобрицов Б.П., Кустова Г.И., Ляшевская О.Н., Шевинаева О.Ю. Многозначность как прикладная проблема: лексико-семантическая разметка в национальном корпусе русского языка. Диалог, 2006.
– С. 4450 - 450.

9.     Agirre E., Lacalle Lopez O. Clustering Wordnet Agirre E., Lacalle Lopez O. Clustering Wordnet word senses.
In proceedings RANLP 2003
.

10.  Кастільо М., Реал Ф., Рігау Г. Автоматичне призначення доменних значень для WordNet. У Працях міжнародної конференції Wordnet (– GWC – 2004). – 2004. – С. 75-82.

References:

1.     Soloviev V.D., Dobrov B.V., Ivanov V.V., Lukashevich N.V. (2006). Ontologies and thesauri. Kazan, Moscow.

2.     Lytvyn V. (2011). Knowledge Base intelligent decision support systems. Lions. Publishing House of Lviv Polytechnic.

3.     Shubovych S.A., Soloviev A., Panova L.P. (2008). Introduction to architectural monіtoring city the urban environment.

4.     Arkhangelskaya V.A., Bazarnova S.V. (2001). Information retrieval thesaurus economy and demography. STI ser.1. Org. technique and inform. operation, N 7, pp. 24-32.

5.     Zhmaylo S.V. (2004). By the development of modern information retrieval thesauri. STI ser.1, N1, pp. 23-31.

6.     Mdivani R.R. (2004). On the development of a series of thesauri on social sciences and humanities. STI ser.2. Inform. Processes and systems. N 7, pp. 1-9.

7.     Kobritsov B.P. (2004). Techniques of semantic ambiguity // Scientific and technical information, series 2, N 2.

8.     Rahilia E., Kobritsov B.P., Koustova G.I. Lyashevskaya O.N., Shevinaeva O.U. (2006). Polysemy as applied problem: lexical-semantic markup in the Russian National Corpus. Dialogue. Pp. 4450-450.

9.     Agirre E., Lacalle Lopez O. Clustering Wordnet wordsenses. In proceedings RANLP 2003.

10.  Castillo M., Real F., Rigau G. (2004). Automatic Assignment of Domain Labels to WordNet. In Proceedings of International Wordnet Conference (GWC – 2004), рp. 75-82.