The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования являются методы построения мультиязычного управляемого тезауруса отраслевых терминов для формирования терминологического ядра онтологии NLP. В частности, фокус делается на алгоритмах и подходах, используемых для извлечения и структурирования знаний из текстов на разных языках, включая казахский.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі NLP онтологиясының терминологиялық өзегін қалыптастыру үшін салалық терминдердің көптілді басқарылатын тезаурус құру әдістері. Атап айтқанда, әртүрлі тілдердегі, соның ішінде қазақ тіліндегі мәтіндерден білімді экстрациялау және құрылымдау үшін қолданылатын алгоритмдер мен тәсілдерге назар аударылады.

Aim of work (in Russian) : Целью данной работы является разработка средств автоматизированного наполнения контента интеллектуального информационного ресурса NLP, что подразумевает создание и внедрение эффективных алгоритмов и технологий, способных обрабатывать и анализировать большие объемы текстовых данных на разных языках для извлечения полезной информации и знаний для заданной предметной области.

Aim of work (in Kazakh) : Жұмыстың мақсаты NLP интеллектуалды ақпараттық ресурсының мазмұнын автоматтандырылған толтыру құралдарын әзірлеу, соған арналған тиімді алгоритмдер мен технологияларды құру. Бұл берілген пәндік салаға арналған білім және әртүрлі тілдердегі үлкен көлемдегі мәтіндік деректерді өңдеуге және талдауға қабілетті.

Методы исследования (на русском) : Для достижения цели и решения задач исследования на каждом этапе работы использовались различные методы и подходы, такие как алгоритмы обработки естественного языка, семантический анализ и извлечение знаний, техники векторного представления слов и текста, методы автоматического построения и обогащения мультиязычного управляемого тезауруса отраслевых терминов с целью формирования терминологического ядра онтологии NLP.

Методы исследования (на казахском) : Мақсатқа жету және зерттеу міндеттерін шешу үшін жұмыстың әр кезеңінде табиғи тілді өңдеу алгоритмдері, семантикалық талдау және білімді экстрациялау, сөздер мен мәтінді векторлық бейнелеу әдістері, автоматты түрде құру сияқты әртүрлі әдістер мен тәсілдер қолданылды. Сонымен қатар, NLP онтологиясының терминологиялық өзегін қалыптастыру үшін салалық терминдердің көптілді бақыланатын тезаурусын дамыту.

Obtained results and novelty (in Russian) : В рамках проекта за отчётный период достигнуты значительные результаты. Были разработаны методы автоматического извлечения названий сущностей для онтологии из текстов на естественном языке, а также проведено их экспериментальное исследование на научных публикациях по NLP. Обновлено терминологическое ядро онтологии NLP, которое теперь включает описания методов, их реализации, предобученные модели и другие информационные ресурсы. Создано специализированное хранилище данных для интеллектуального информационного ресурса NLP и разработаны инструменты для автоматизированного наполнения его контента. Кроме того, был создан пользовательский web-интерфейс, а качество ресурса оценено экспертной группой. Важным итогом стало также опубликование статей в высокорейтинговых научных журналах, включённых в базы данных Web of Science и Scopus, а также в изданиях, рекомендованных КОКНВО. Все задачи проекта соответствуют современным научным стандартам и обладают высокой степенью новизны.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жоба аясында есепті кезеңде маңызды нәтижелерге қол жеткізілді. Онтологияның атауларын табиғи тілдегі мәтіндерден автоматты түрде алу әдістері әзірленіп, олар бойынша NLP саласындағы ғылыми жарияланымдарда эксперименттік зерттеулер жүргізілді. NLP онтологиясының терминологиялық ядросы жаңартылып, ол енді әдістердің сипаттамаларын, олардың жүзеге асырылуын, алдын ала оқытылған модельдерді және басқа ақпараттық ресурстарды қамтиды. NLP интеллектуалдық ақпараттық ресурсына арналған арнайы деректер қоймасы құрылып, оның мазмұнын автоматтандырылған түрде толтыруға арналған құралдар жасалды. Сонымен қатар, пайдаланушыға арналған веб-интерфейс әзірленіп, ресурстың сапасы сарапшылар тобы арқылы бағаланды. Жобаның маңызды нәтижелерінің бірі ретінде Web of Science және Scopus дерекқорларына енгізілген жоғары рейтингілік ғылыми журналдарда және КОКНВО ұсынған басылымдарда мақалалардың жариялануы болды. Жобаның барлық міндеттері қазіргі ғылыми стандарттарға сәйкес келіп, жоғары жаңашылдық деңгейіне ие.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Ключевые показатели: результаты разработанных методов автоматического извлечения имен сущностей онтологии из текстов на естественном языке (раздел 1).

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі көрсеткіштер: Мәтіндерден табиғи тілдегі онтологияның атау тұлғаларын автоматты түрде алу бойынша әзірленген әдістердің нәтижелері (1-бөлім).

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілмейді

Efficiency (in Russian) : Разработанные методы и алгоритмы обладают достаточной степенью эффективности и проверены на уровне проведённых экспериментов.

Efficiency (in Kazakh) : Жасалған әдістер мен алгоритмдер жеткілікті тиімділік дәрежесіне ие және тәжірибе деңгейінде тексерілді.

Field of application (in Russian) : Табиғи тілдегі мәтінді өңдеу

Field of application (in Kazakh) : Обработка текстов на естественном языке