sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical University10.21122/2309-4923-2019-4-62-68sapi-446Research ArticleОбработка информации и принятие решенийData processing and decision–makingИнформационная система семантического поиска изображения к тексту рекламного объявленияInformation system of semantic search of the image to the text of advertising announcementШвецН. Г.ShvetsN. G.shvetssnat@gmail.comМинский государственный лингвистический университетБеларусьMinsk State Linguistic UniversityBelarus201930122019046268Copyright © Швец Н.Г., 20192019Швец Н.Г.Shvets N.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/446

В связи со стремительным развитием информационных технологий современное общество испытывает потребность в решении проблем накопления, хранения и автоматизированной обработки семиотически неоднородных массивов текстов. Важной задачей разрабатываемых технологий является поиск оперативных способов выдачи самой разнообразной информации в соответствии с запросом пользователя. Целью предлагаемой работы является разработка компьютерной информационной системы, позволяющей к заданному тексту рекламного объявления подобрать наиболее подходящую по содержанию иллюстрацию. При этом основное содержание текста предлагается представлять в виде определенного набора главных и второстепенных ключевых слов, а содержание иллюстрации – в виде многоуровневого комплекса дескрипторов. Близость этих содержаний (и соответственно корреляцию между изображением и вербальным компонентом рекламного объявления) можно определить через максимальное число совпадений опорных слов и дескрипторов с учетом их степени важности. Важной особенностью данной системы является использование тезаурусного способа представления содержания изображения, представляющее собой описание иллюстрации в виде некоторого набора слов и отношений между этими словами в рамках некоторой предметной области. Преимуществом данного метода является то, что он позволяет учесть как доминирующие, так и второстепенные черты изображения. Анализ результатов работы компьютерной системы показал ее достаточно высокую эффективность. Таким образом, было доказано, что формальная взаимосвязь вербального текста и иллюстрации рекламного объявления вполне осуществима на лексико-семантическом уровне.

In connection with the rapid development of information technology, modern society is in need of solving the problems of the accumulation, storage and automated processing of semiotically heterogeneous arrays of texts. An important task of the developed technologies is the search for operational methods for issuing a wide variety of information in accordance with the user’s request. The aim of the proposed work is to develop a computer information system that allows you to select the most appropriate illustration for the given text of the advertisement. In this case, the main content of the text is proposed to be presented in the form of a certain set of main and secondary keywords, and the content of the illustration in the form of a multi-level complex of descriptors. The proximity of these contents (and, accordingly, the correlation between the image and the verbal component of the advertisement) can be determined through the maximum number of matches of support words and descriptors, taking into account their importance. An important feature of this system is the use of a thesaurus method of representing the image content, which is a description of the illustration in the form of a certain set of words and the relations between these words within a certain subject area.

информационная системасемантический поискрекламное объявлениекомпьютерная модельключевое словоосновное содержаниетезаурусное описаниеinformation systemsemantic searchadvertisementcomputer modelkeywordmain contentthesaurus descriptionReferencesЗубова, И. И. Информационные технологии в лингвистике: учеб. пособие / И. И. Зубова. – Минск: МГЛУ, 2001. – 211 с.Zubova, I. I. Informacionnye tehnologii v lingvistike: ucheb. posobie / I. I. Zubova. – Minsk: MGLU, 2001. – 211 s.Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика / Большакова Е. И. [и др.]. – М.: МИЭМ, 2011. – 272 с.Avtomaticheskaja obrabotka tekstov na estestvennom jazyke i komp’juternaja lingvistika / Bol’shakova E. I. [i dr.]. – M.: MIJeM, 2011. – 272 s.Марчук, Ю. Н. Компьютерная лингвистика: учеб. пособие / Ю. Н. Марчук. – М.: АСТ: Восток – Запад, 2007. – 317 с.Marchuk, Ju. N. Komp’juternaja lingvistika: ucheb. posobie / Ju. N. Marchuk. – M.: AST: Vostok – Zapad, 2007. – 317 s.Карпилович, Т. П. Моделирование процесса смысловой компрессии текста: когнитивно-дискурсивный подход / Т. П. Карпилович. – МГЛУ. – Минск: МГЛУ, 2003. – 226 с.Karpilovich, T. P. Modelirovanie processa smyslovoj kompressii teksta: kognitivno-diskursivnyj podhod / T. P. Karpilovich. – MGLU. – Minsk: MGLU, 2003. – 226 s.Швец, Н. Г. Определение основного содержания текстов рекламных объявлений / Н. Г. Швец // Материалы ежегодной науч. конф. преподавателей и аспирантов ун-та 16–17 апреля 2002 г. в 3 ч. / Минский гос. лингв. ун-т; отв. редактор Н. П. Баранова. – Минск, 2003. – Ч. 2. – С. 82–87.Shvec, N. G. Opredelenie osnovnogo soderzhanija tekstov reklamnyh ob#javlenij / N. G. Shvec // Materialy ezhegodnoj nauch. konf. prepodavatelej i aspirantov un-ta 16–17 aprelja 2002 g.: v 3 ch. / Minskij gos. lingv. un-t; otv. redaktor N. P. Baranova. – Minsk, 2003. – Ch. 2. – S. 82–87.Швец, Н. Г. Формальный способ представления изображений рекламных объявлений в виде тезауруса / Н. Г. Швец // Вестник МГЛУ. Сер. 1, Филология. – 2019. – № 2(99). – С. 161– 171.Shvec, N. G. Formal’nyj sposob predstavlenija izobrazhenij reklamnyh ob#javlenij v vide tezaurusa / N. G. Shvec // Vestnik MGLU. Ser. 1, Filologija. – 2019. – № 2(99). – S. 161– 171.Баранов, А. Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие / А. Н. Баранов. – М.: Эдиториал УРРС, 2001. – 360 с.Baranov, A. N. Vvedenie v prikladnuju lingvistiku: ucheb. posobie / A. N. Baranov. – M.: Jeditorial URRS, 2001. – 360 s.Браславский, П. И. Тезаурус как средство описания систем знаний / П. И. Браславский [и др.] // НТИ. Сер. 2. – 1997. – № 11. – С. 16–22.Braslavskij, P. I. Tezaurus kak sredstvo opisanija sistem znanij / P. I. Braslavskij [i dr.] // NTI. Ser. 2. – 1997. – № 11. – S. 16–22.Шингарева, Е. А. О двух направлениях представления семантики текста (тезаурус и фрейм) / Е. А. Шингарева // НТИ. Сер. 2. – 1982. – № 8. – С. 1–8.Shingareva, E. A. O dvuh napravlenijah predstavlenija semantiki teksta (tezaurus i frejm) / E. A. Shingareva // NTI. Ser. 2. – 1982. – № 8. – S. 1–8. E. I. Bol’shakova [et al.], Automatic natural language text processing and computer linguistics. Moscow: MIEM, 2011. – 272 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.