Шуклін Д. Є. Моделі семантичних нейронних мереж та їх застосування в системах штучного інтелекту

Дисертація присвячена вирішенню задачі ідентифікації символьних послідовностей, визначення їх морфологічних та синтаксичних ознак, враховуючи фе-номени синонімії та омонімії в текстах обмеженої природної мови. У дисертаційній роботі розроблено: модель семантичної нейронної мережі, що дозволяє представляти формальну модель тексту як алгебру з операціями над елементами природної мови, що виконуються нейронами; модель синхронізованого лінійного дерева у вигляді структу-ри зв'язків нейронів семантичної нейронної мережі, яка є скінченним автоматом і за-безпечує: ідентифікацію лексем, морфологічних і синтаксичних ознак, що відповідають елементам тексту, та обробку морфологічної і синтаксичної синонімії та омонімії; модель лінії часу, що виконує функцію короткочасної пам'яті; модель ме-ханізму прямого виводу продукцій у вигляді структури зв'язків нейронів, котра вико-нує семантичний аналіз елементів природної мови. Спеціально модифікована семан-тична нейронна мережа, що обробляє синонімію й омонімію фінансових показників електронних документів, була впроваджена у виконавчій дирекції Харківського облас-ного відділення Фонду соціального страхування з тимчасової втрати працездатності, а так само одержала від тестової лабораторії PC Magazіne Russіan Edіtіon логотип "Yes, Іt works Offіce Extensіons" і розміщена у бібліотеці Mіcrosoft Offіce Extensіons.