Статья 2320

Название статьи

МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ОБЛАСТИ ПРАВОВОЙ ИНФОРМАЦИИ 

Авторы

Гудков Павел Анатольевич, кандидат технических наук, доцент, кафедра систем автоматизированного проектирования, Пензенский  государственный университет (Россия, г. Пенза, Красная, 40), p.a.gudkov@gmail.com
Подмарькова Екатерина Михайловна, кандидат технических наук, доцент, кафедра систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, Красная, 40), alpha-and-amega@yandex.ru

Индекс УДК

004.822 

DOI

10.21685/2072-3059-2020-3-2 

Аннотация

Актуальность и цели. Актуальность работы обусловлена необходимостью автоматизации процесса принятия решений по юридическим вопросам в различных областях человеческой деятельности. Цель статьи – продемонстрировать новый подход к организации и структурированию знаний в области правовой информации на основе семантических сетей.
Материалы и методы. Рассматриваются основные методы представления знаний в интеллектуальных системах. В качестве математического аппарата используется теория графов, а также методы Text Mining для извлечения информации из текстовых документов.
Результаты. Показаны преимущества применения семантических сетей как модели представления знаний. Представлен подход к автоматизированному формированию базы знаний по имеющимся текстам правовых документов. Приведен пример практического его применения.
Выводы. Описанная модель открывает широкие перспективы по автоматизации обработки правовой информации. Помимо решения часто встречающихся на практике задач принятия решений по юридическим вопросам, рассмотренный подход может применяться и для такой трудоемкой задачи, как автоматизация проведения юридической экспертизы нормативно-правовых актов. 

Ключевые слова

модель представления знаний, семантическая сеть, структурирование, автоматизация, правовая информация.

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Пирбудагова, Д. Ш. Юридическая экспертиза нормативных правовых актов: учеб. пособие / под ред. Д. Ш. Пирбудагова. – 2-е изд., перераб. и доп. – Махачкала : Изд-во ДГУ, 2017. – 199 с.
2. Верхотурова, Ю. С. Онтология как модель представления знаний / Ю. С. Верхотурова // Вестник Бурятского государственного университета. – 2012. – № 15. – С. 32–37.
3. Норвиг, П. Искусственный интеллект: современный подход / П. Норвиг, С. Рассел. – Москва : Вильямс, 2007. – 482 c.
4. Морозова, В. А. Представление знаний в экспертных системах : учеб. пособие / В. А. Морозова, В. И. Паутов. – Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2017. – 120 с.
5. Попов, Э. В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э. В. Попов. – Москва : Наука, 1987. – 288 с.
6. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / пер. с фр. под ред. В. Л. Стефанюка / Лорьер, Ж.-Л. – Mосква : Мир, 1991. – 568 с.
7. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем : учебник для вузов / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – Санкт-Петербург : Питер, 2000. – 384 с.
8. Смолин, Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций : учеб. пособие / Д. В. Смолин. – 2-е изд., перераб. – Москва : Физматлит, 2007. – 264 с.
9. Толок, А. В. Обзор методов и моделей представления знаний в САПР / А. В. Толок, М. В. Давидовский // Системы проектирования технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта : тр. 14-й Междунар. конф. (CAD/CAM/PDM-2014, Москва). – Москва : Аналитик, 2014. – С. 69–73.
10. Minsky, M. A. Framework for Representing Knowledge / M. A. Minsky // The Psychology of Computer Vision / Patrick Henry Winston (ed.). – McGraw-Hill, New York (U.S.A.), 1975.
11. Feigenbaum, E. The Handbook of Artificial Intelligence / E. Feigenbaum, Avron Barr. – Addison-Wesley, 1986. – Vol. III.

 

Дата создания: 03.09.2020 09:38
Дата обновления: 03.12.2020 12:45