Розмір шрифта:
АНАЛІЗ МОВНИХ ОБРАЗІВ ТЕКСТУ БІБЛІЇ ЗАСОБАМИ СЕМАНТИЧНОГО ТА ГРАФОВОГО АНАЛІЗУ
Остання редакція: 2026-05-15
Анотація
У роботі розглянуто підхід до аналізу мовних образів тексту Біблії засобами семантичного аналізу, text mining та графового моделювання. Актуальність дослідження зумовлена потребою формалізації смислових зв'язків у великих природномовних текстах та можливістю застосування методів обробки тексту і візуалізації для виявлення ключових сутностей та асоціативних відношень між ними. У межах роботи реалізовано програмний засіб мовою Python, який виконує завантаження біблійного тексту з файлу формату DOCX, токенізацію, концептуальну класифікацію мовних образів, побудову асоціативної мережі та формування графічних результатів аналізу. Отримані результати демонструють можливість виокремлення ключових образів, оцінювання їх смислової ваги та візуального подання зв'язків між ними.
Ключові слова
мовні образи; текст Біблії; семантичний аналіз; text mining; асоціативна мережа; обробка природної мови; граф знань.
Посилання
1. Біблія. Переклад Івана Огієнка в редагуванні Івана Модлінського. URL: https://www.ukrlib.com.ua/world/printitzip.php?tid=10806
2. Christodouloupoulos C., Steedman M. A massively parallel corpus: the Bible in 100 languages. Language Resources and Evaluation. 2015. Vol. 49. P. 375-395. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10579-014-9287-y
3. Cohen K. B., Hunter L. Getting Started in Text Mining. PLoS Computational Biology. 2008. Vol. 4(1). e20. URL: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.0040020
4. Бісікало О. В. Формальні методи образного аналізу та синтезу природно-мовних конструкцій : монографія / О. В. Бісікало. - Вінниця : ВНТУ, 2013. - 316 с. - ISBN 978-966-641-528-1.
5. «Sinoara R. A., Antunes J., Rezende S. O. Text mining and semantics: a systematic mapping study. Journal of the Brazilian Computer Society. 2017. Vol. 23, Article 9. URL: https://link.springer.com/article/10.1186/s13173-017-0058-7
6. Mihalcea R., Radev D. Graph-based Natural Language Processing and Information Retrieval. Cambridge University Press, 2011. URL: https://www.cambridge.org/core/books/graph-based-natural-language-processing-and-information-retrieval/216B4D2C3F82BF04C0CC383CD3760C19
7. Schneider P., Schopf T., Vladika J., Galkin M., Simperl E., Matthes F. A Decade of Knowledge Graphs in Natural Language Processing: A Survey. AACL-IJCNLP 2022. P. 601-614. URL: https://aclanthology.org/2022.aacl-main.46/
2. Christodouloupoulos C., Steedman M. A massively parallel corpus: the Bible in 100 languages. Language Resources and Evaluation. 2015. Vol. 49. P. 375-395. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10579-014-9287-y
3. Cohen K. B., Hunter L. Getting Started in Text Mining. PLoS Computational Biology. 2008. Vol. 4(1). e20. URL: https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.0040020
4. Бісікало О. В. Формальні методи образного аналізу та синтезу природно-мовних конструкцій : монографія / О. В. Бісікало. - Вінниця : ВНТУ, 2013. - 316 с. - ISBN 978-966-641-528-1.
5. «Sinoara R. A., Antunes J., Rezende S. O. Text mining and semantics: a systematic mapping study. Journal of the Brazilian Computer Society. 2017. Vol. 23, Article 9. URL: https://link.springer.com/article/10.1186/s13173-017-0058-7
6. Mihalcea R., Radev D. Graph-based Natural Language Processing and Information Retrieval. Cambridge University Press, 2011. URL: https://www.cambridge.org/core/books/graph-based-natural-language-processing-and-information-retrieval/216B4D2C3F82BF04C0CC383CD3760C19
7. Schneider P., Schopf T., Vladika J., Galkin M., Simperl E., Matthes F. A Decade of Knowledge Graphs in Natural Language Processing: A Survey. AACL-IJCNLP 2022. P. 601-614. URL: https://aclanthology.org/2022.aacl-main.46/
Повний текст:
PDF