Сергей Ширин - Пишем курсовую работу

В первой главе данного исследования рассмотрены международные и региональные соглашения по вопросам охраны культурного наследия и национальное законодательство Франции в этой области. Во второй главе анализируется деятельность органов местного самоуправления, а также национальных и местных общественных организаций по охране и сохранению исторических памятников на примере Парижа.

Апробация. Основные результаты настоящего исследования были опубликованы в сборнике «Международные гуманитарные связи: материалы заочных сессий ежеквартальной студенческой научной конференции», 23 23 Тихоцкая М. Система охраны памятников истории и культуры во Франции (на примере Парижа) //Международные гуманитарные связи: материалы заочных сессий ежеквартальной студенческой научной конференции. Т. 5.Санкт-Петербург: Оргкомитет ежеквартальной студенческой научной конференции «Международные гуманитарные связи», 2014. С. 36—43. а также прошли апробацию на дискуссионном семинаре «Международные гуманитарные связи глазами студентов».»

3. Пример заключения работы на тему «Проблема определения подходов в задачах извлечения информации для ивент-анализа в сфере международных отношений»:

«В последнее время интерес к анализу ивент-данных возрастает в результате появления большого количества машиночитаемых новостных текстов и технологий автоматического кодирования событий, которые значительно сократили стоимость и увеличили скорость сбора событийных данных. Эффективность систем автоматического кодирования позволяет сегодня получать событийные данные из огромных массивов текстов практически в режиме реального времени. В результате, становится возможной разработка систем для прогнозирования международных конфликтов и кризисов, основанные на различных алгоритмах анализа событийных данных. На данном этапе развития в области ивент-анализа ручное кодирование событий оправдано в однократных проектах, где требуется небольшой набор событий и имеется достаточное количество временных и людских ресурсов или при использовании сложных схем классификации, недоступных для машинной формализации. Для более масштабных проектов, рассчитанных на долговременную перспективу, целесообразна разработка и применение систем автоматического извлечения событий.

В данной работе был сделан обзор технологий активно развивающейся дисциплины извлечения информации, которая ставит своей задачей разработать алгоритмы извлечения событий, независимые от таких параметров, как язык и предметная область. Основные тенденции в этом развитии заключаются в переходе систем извлечения к машинному обучению, и сокращению участия человека в этом процессе. Тем не менее, на данный момент, достаточная эффективность данных систем проявляется, в основном, лишь в частных подзадачах извлечения информации. При извлечении событий в конкретных предметных областях, по-прежнему, остаются эффективными системы, основанные на вручную разработанных символьных правилах.

Сравнительный анализ существующих систем извлечения международных событий, использующих различные подходы, показал, что на данный момент в сфере кодирования событийных данных с использованием широких схем классификации пока нет конкуренции системам, основанным на символьных шаблонах. Тем не менее, развиваются и показывают эффективность в частных аспектах системы, использующие техники машинного обучения.

Для русскоязычных систем извлечения фактов на данный момент подход с использованием созданных экспертом символьных шаблонов, является основным. Кроме того отличительной особенностью этих систем, является учет морфологии и семантики выделяемых объектов.

В результате полученных выводов, предложено решение в виде рекомендации к построению системы кодирования международных событий, основанной на вручную построенных шаблонах, учитывающих морфологические и семантические ограничения. Кроме того, предложены алгоритмы для автоматизации сбора лексики для шаблонов и словаря системы. В качестве системы представления знаний предложена структура инженерной онтологии. Для экспериментальной проверки предложенных алгоритмов собран словарь государств, национальностей и таких семантических категорий как военные акторы, главы государств и правительств и программно реализованы экспериментальные алгоритмы для извлечения из текста субъекта и объекта события и имен представителей акторов.