багатошарова архітектура, многослойная архитектура ; методи навчання, методы обучения ; семантичні анотації, семантические аннотации ; штучні нейронні мережі, ШНМ, искусственные нейронные сети, ИНС

В роботі розробляються моделі та методи семантичного анотування текстових документів з використанням штучних нейронних мереж. Вперше запропоновано ієрархічну радіально-базисну нейронну мережу з багатошаровою архітектурою, що дозволяє знизити кількість ознак, які надходять на вхід кожного шару при обмеженій навчальній вибірці для формування семантичних анотацій текстових документів. Вперше запропоновано ймовірнісні нейронні мережі спеціального виду, які є гібридами стандартної імовірнісної та узагальненої регресійної нейронних мереж, а також само організованих мап Кохонена. Це дозволяє визначити ймовірності незалежності вхідного текстового об'єкта до кожного з класів онтології предметної області, формувати семантичні анотації в послідовному режимі по мірі надходження текстових документів та забезпечує високу швидкість обробки інформації. Вперше запропоновано ймовірнісну модель семантичного анотування на основі введення в моделі опису RDF-структур імовірнісної складової, що забезпечує оцінку відношення текстових даних щодо поточної онтології та можливість виведення нових знань. Набула подальшого розвитку модель семантичного анотування з урахуванням бінарних виходів штучних нейронних мереж.

• УДК // Обробка слів. Обробка текстів
• УДК // Штучний інтелект