V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

В анонимных сетях существует необходимость для скрытия пользователя между своими псевдонимами.

Для этого требуется знать, насколько близки сообщения между собой с лингвистической точки зрения.

Данный анализ должен производиться на компьютере пользователя, не используя внешних источников.

Постановка задачи.

В современных информационных технологиях роль извлечения информации всё больше возрастает – из-за стремительного увеличения количества неструктурной информации. Кроме того, программная выборка достигает больших результатов, нежели пользовательская. Для решения проблемы были проанализированы существующие методы и алгоритмы информационного поиска.

Цель работы

Возможность получения связей между пользователями в зависимости от лингвистических связей.

Схожий подход к извлечению информации используется в таких программных средствах, как TermFinder, TermExtractor. [1]

На данный момент существует другой подход к сбору и хранению в другой среде FMS, основанный на пропорциях над частями речи. [2]

В данной работе будут рассмотрены виды сбора лингвистических данных. Опираясь на рассмотренные методы необходимо разработать интеллектуального агента с использованием СУБД, организованной для возможного дальнейшего лингвистического анализа принимая во внимание быстродействие и объёмы используемой оперативной памяти.

Для достижения поставленной цели, необходимо

решение следующих исследовательских задач:

• Разработка математического описания сбора и хранения лингвистических данных.

• Разработка алгоритмов и программная реализация модуля-коллектора лингвистической информации в сетевых программах Frost и Freetalk.

• Оценка эффективности предлагаемого математического описания, алгоритмов и модуля-коллектора лингвистической информации Frost, Freetalk.

Списоклитературы:

1. on-line terminology extractor for EN, FR & IT — web application: http://labs.translated.net/terminology-extraction/

2. Моженков В.В. Anonymous XML -