Моделі та методи лінгвістичного аналізу тексту інтелектуальної системи оцінювання знань

8. Анисимов А. В. Система обработки текстов на естественном языке / А. В. Анисимов, А. А. Марченко // Искусственный интеллект/ 2002. - № 4. - С. 157?164.

9. Анісімов А. В. Алгоритмічна модель асоціативно-семантичного контекстного аналізу текстів природною мовою / А. В. Анісімов, О. О. Марченко, В. А. Нагорний // Проблеми програмування. - 2008. - № 2-3. - С. 379?384.

10. Анісімов А. В. Створення керуючого простору синтаксичних структур природної мови А. В Анісімов, О. О. Марченко, В. А. Нагорний // Вісник Київського університету. Сер. : фіз.-мат. науки. - 2002. - Вип. 1. - С. 159?169.

11. Бадьоріна Л. М. Метод нормалізації текстової відповіді в комп'ютерних системах тестування знань / Л. М. Бадьоріна // Проблеми інформатизації і управління. - 2006. - № 18. - С. 12?15.

12. Бадьоріна Л. М. Метод оцінювання довільних відповідей у комп'ютерних системах : автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. техн. наук : Спец. 05.13.06 “Інформаційні технології” / Бадьоріна Любов Миколаївна ; Київський національний університет будівництва і архітектури. - К.., 2009. - 18 с.

13. Баранов А. Н. Введение в прикладную лингвистику : учебное пособие / А. Н. Баранов. - М. : Эдиториал УРСС, 2001. - 360 с.

14. Басюк Т. М. Аналіз та класифікація програмних засобів тестування знань / Т. М. Басюк, В. В. Павелко // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка” Серія: комп`ютерні науки та інформаційні технології. - Львів, 2010. - № 686. - С. 213-217.

15. Башмаков И. А. Модель семантической сети для представления учебного материала в компьютерных обучающих средствах / И. А. Башмаков, П. Д. Рабинович // Справочник. Инженерный журнал. - 2002. - № 8. - С. 61?64.

16. Бевз С. В. До питання розробки системи тестового контролю знань / С. В. Бевз, С. М. Бурбело, В. В. Войтко, Т. В. Савальчук // Збірник наукових праць міжнародної науково-технічної Інтернет-конференції “Інформаційні технології та безпека інформаційно-комунікаційних систем”. - Вінниця, 12?19 березня 2012. - С. 27-31.

17. Борозенний С. О. Пошук документів на основі алгоритму LSA / С О. Борозенний, Г. В. Мельник // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : матеріали міжнар. конф. (м. Ялта, 19-23 вересня 2011 р.). - Ялта, 2011. - С. 16?20.

18. Булах І. Є. Теорія і методика комп'ютерного тестування успішності навчання (на матеріалах медичних навчальних закладів) : дис. доктора пед. наук : 13.00.01/ І. Є. Булах - К., 1995. - 430 с.

19. Бурко Д. А. Інженерно-лінгвістичні принципи аналізу текстів / Д. А. Бурко, О. Є. Литвиненко // Наукоємні технології. - К. : Національний авіаційний університет. - Том 3. № 3, 2009. - С. 60?62.

20. Вакарчук І. О. Екзаменаційна сесія як вона є [Електронний ресурс] І. О. Вакарчук. - Режим доступу : http://osvita.ua/vnz/high_school/3085/.

21. Вища освіта України і Болонський процес : навч. посібник : М. Степко, Я. Болюбаш, В. Шинкарук, та ін.; за ред. В. Кременя / - Тернопіль: Навчальна книга - Богдан, 2004. - 384 с.

22. Воронина И. Е. Компьютерное моделирование лингвистических объектов : монография / И. Е. Воронина. - Воронеж : Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2007. - 177 с.

23. Гинзбург Е. Л. Идеоглоссы : Проблемы выявления и изучения контекста / Е. Л. Гинзбург // Семантика языковых единиц : Доклады VI международной конференции. Т. І. - М., 1998. - С. 26?28.

24. Гогунський В. Д. Основні напрямки розвитку систем комп'ютерного тестування / В. Д. Гогунський, О. Є. Яковенко, В. В. Хмельницький //Современные информационные и электронные технологии : труды 6-й междунар. Научно-практической конференции. - Одеса, 2005. - С. 136?142.

25. Городецкий Б. Ю. Методы семантического исследования ограниченного подъязыка / Б. Ю. Городецкий, В. В. Раскин. - М. : Изд-во Моск. ун-та, 1971. - 414 с.

26. Гранкіна Т. О. Інформаційні технології як засіб контролю знань / Т. О. Гранкіна, В. В. Кармазіна // Актуальні проблеми теорії і методики навчання математики : тези Всеукраїнської науково-практичної конференції. - К. : НПУ імені М. П. Драгоманова, 2004. - С. 42?43.

27. Гуцало Е. У. Педагогічне тестування в системі контролю і оцінки якості навчання студентів (на базі дисциплін психолого-педагогічного циклу педагогічного університету) / Е. У. Гуцало. - Кіровоград : РВВ КДПУ ім. В. Винниченка, 2011. - 68 с.

28. Даревич Р. Р. Підвищення ефективності інтелектуального аналізу тексту шляхом зважування понять у моделі онтології / Р. Р. Даревич // Искусств. интеллект. - 2005. - № 3. - С. 571?577.

29. Дарчук Н. П. Комп'ютерна лінгвістика (автоматичне опрацювання тексту) : підручник / Н. П. Дарчук. - К. : Видавничо-поліграфічний центр “Київський університет”, 2008. - 351 с.

30. Дзюба П. М. Методичні вказівки щодо організації модульного контролю з дисципліни “Радіаційний, хімічний, біологічний захист підрозділів / П. М. Дзюба // Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія : педагогічні та психологічні науки, - 2014. - № 3 (72). - С. 91?99.

31. Добров Б. В. Онтологии для автоматической обработки текстов : описание понятий и лексических значений / Б. В. Добров, Н. В. Лукашевич. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http : //www.dialog21.ru/dialog2006/-materials/html/Dobrov_files/editdata.mso.

32. Доценко О. Л. Оцінка як логіко-граматична категорія / О. Л. Доценко // Наука і сучасність: Зб.наук.пр. Ч.2.? К.: НПУ, 1998. ? С.178?183.

33. Едунов С. Латентно-семантический анализ [Электронный ресурс]. С. Едунов. - Режим доступа : http://habrahabr.ru/post/110078/.

34. Ермаков А. Е. Извлечение знаний из текста и их обработка : состояние и перспективы / А. Е. Ермаков // Информационные технологии. - М. : Новые технологии, 2009. - С. 50?55.

35. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Лотфи Аскер Заде. - М. : Мир, 1976. - 165 с.

36. Зайцева Т. В. Применение экспертной системы контроля знаний REXPERT в учебном процессе / Т. В. Зайцева, Н. Н. Смородина, Н. В. Васина // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия : История. Политология. Экономика. Информатика. - 2013. - Выпуск. - № 22 (165). - С. 231?235.

37. Замаруева И. В. Об одном подходе к компьютерному моделированию процесса понимания естественно-языковых текстов / И. В. Замаруеєва // Знания - диалог - решение : Шестая международная конференция. Сборник научных трудов. - Ялта. -1997. - Том 1. - С. 241?248.

38. Замаруєва І. В. Комп'ютерна модель розуміння природно-мовної текстової інформації / І. В. Замаруєва // Проблемы программирования. - К. : ИПС НАНУ. -1999. - № 2. - С. 96?102.

39. Знання-орієнтований підхід до автоматизації інформаційно-аналітичної діяльності / І. В. Замаруєва, А. О. Рось, О. Ю. Губайдулін та ін. // Проблемы программирования. - К.: ИПС НАНУ, 2000. - № 1-2. - С. 601?614.

40. Инновационные технологии контроля знания студентов в высших учебных заведениях / Е. Г. Холод, Л. Н. Савчук, Н. О. Ризун, Л. И. Ярмоленко. // Вестник ХГТУ №1 (7), 2000.

41. Интеллектуальная образовательная среда дистанционного обучения / С. В. Астанин, В. М. Курейчик, Д. И. Попов, А. А. Кузьмицкий // Новости искусственного интеллекта. - М., 2003. № 1.

42. Интеллектуальные технологии обработки естественно-языковых объектов и системно-онтологическая интеграция знаний / А. В. Палагин, Н. Г. Петренко, А. О. Севрук и др. // MegaLing'2007 : матеріали міжнар. наук. конф. (м. Сімферополь, 24-28 вересня 2006 р.). - Сімферополь : Вид-во “ДиАйПи”, 2007. - С. 280.

43. Иопель Е. А. Эволюция оценочной шкалы ECTS / Е. А. Иопель // Фундаментальные исследования и инновации в национальных исследовательских университетах : материалы Всерос. науч.-метод. конф. - СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2012. - Т.4. - C. 43?48.

44. Искусственный интеллект : в 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы : Справочник / под редакцией Э.В. Попова. - М. : 1990. - 464 с.

45. Искусственный интеллект : в 3 кн. Кн. 2. Модели и методы : Справочник / под ред. Д. А. Поспелова. - М. : Радио и связь, 1990. - 304 с.

46. Искусственный интеллект : в 3 кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства : Справочник / под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. - М. : Радио и связь, 1990. - 368 с.

47. Інтелектуальна система автоматизованого контролю знань студентів вищих навчальних закладів І. С. Катеринчук, Р. В. Рачок, В. В. Кравчук, В. М. Кулик // Інформаційні технології в освіті : збірник наукових праць. - Випуск 4. - Херсон : Вид-во ХДУ, 2009. - С. 139?147.

48. Інтелектуальна система автоматизованого оцінювання знань у вищих навчальних закладах // Звіт про НДР / НАДПСУ, ХДЦНТіЕІ (№ 0109V005890). - Хмельницький, 2011. - 120 с.

49. Карпіловська Є. А. Вступ до прикладної лінгвістики : комп'ютерна лінгвістика : підручник / Є. А. Карпіловська. - Донецьк : ТОВ “Юго-Восток, Лтд”, 2006. - 188 с.

50. Катеринчук І. С. Технологія латентно-семантичного аналізу природно мовної інформації / І. С. Катеринчук, О. І. Комарницька // Актуальні проблеми підвищення якості підготовки фахівців у галузі економічного розвитку України : матеріали ІII Всеукр. наук.-практ. конф. (м. Хмельницький, 24 жовтня 2013 р.). - Хмельницький : Хмельницький інститут соціальних технологій Відкритого міжнародного університету “Україна”, 2013. - С. 36?38.

51. Козлов О. А. Визначення ефективності педагогічних систем за допомогою тестових завдань [Електронний ресурс] / О. А. Козлов // Зб. праць VIII Міжнародної конференції-виставки “Інформаційні технології в освіті” (ІТО-98/99). - Режим доступу : http://ito.edu.ru./1998-99/.

52. Комарницкая О. И. Метод латентно-семантического анализа нечеткой текстовой информации : в 3 частях / О. И. Комарницкая // Пограничная безопасность: теория и практика : материалы междунар. научн.-практ. конф. (г. Минск, 17 января 2014 г.). - Минск: ГУО “ИПС РБ”, 2014. -Ч. 2. - С. 285?288.

53. Комарницкая О. И. Совершенствование алгоритма латентно-семантического анализа нечеткой текстовой информации / О. И. Комарницкая // Современный научный вестник. № 29 (225). Серия : филологические науки. - Белгород : Руснаучкнига. - 2014. - С. 58?62.

54. Комарницька О. І. Алгоритм нечіткого семантичного порівняння текстової інформації / Т. В. Ваколюк, О. І. Комарницька. // Збірник наукових праць Військового інституту Київського Національного університету ім. Т. Шевченка. - К. 2013. - № 39. - С. 163?168.

55. Комарницька О. І. Вдосконалення професійної іншомовної підготовки прикордонників / О. І Комарницька. // Інтегроване управління кордонами. Теорія і практика : матеріали міжнар. наук.-практ. конф., (м. Хмельницький, 21-22 травня 2013 р.). - Хмельницький : Вид-во НАДПСУ, 2013 - С. 81?82.

56. Комарницька О. І. Використання моделей штучного інтелекту для порівняння текстової інформації за змістом / О. І. Комарницька. // Військова освіта і наука: сьогодення та майбутнє: матеріали Х міжнар. наук.-практ. конф. (м Київ, 21 листопада 2014 р.). - К. : КНУ ім. Тараса Шевченка, 2014. - С. 45?46.

57. Комарницька О. І. Використання сучасних інформаційних технологій в освіті / О. І. Комарницька // Актуальні проблеми та пріоритетні напрями підвищення якості підготовки фахівців у галузі економіки в умовах сталого економічного розвитку регіонів : матеріали Всеукр. наук.-практ. конф., (м. Хмельницький, 20-21 жовтня 2011 р.). - Хмельницький : Хмельницький інститут соціальних технологій Відкритого міжнародного університету “Україна”, 2011. - С. 36?41.

58. Комарницька О. І. Інноваційна система контролю знань із застосуванням моделей штучного інтелекту / О. І. Комарницька // Освітньо-наукове забезпечення діяльності правоохоронних органів і військових формувань України : матеріали ІІІ Всеукр. наук.-практ. конф. (м Хмельницький, 19 грудня 2010 р.). - Хмельницький : Вид-во НАДПСУ, 2010. - С. 70?71.

59. Комарницька О. І. Інноваційні технології контролю знань студентів у ВНЗ / Сучасні технології вищої освіти : матеріали VII Всеукр.наук.-метод. конф, (м Одеса, 3-5 жовтня 2012 р.). - Одеса : Одеська національна академія харчових технологій, 2012. - С. 103?104.

60. Комарницька О. І. Інтелектуальна автоматизована система контролю знань: лінгвістична підсистема / І. С. Катеринчук, В. М. Кулик, О. І. Комарницька // Інформаційні технології в освіті : збірник наукових праць. Випуск 7. - Херсон : Вид-во ХДУ, 2010. - С. 33?39.

61. Комарницька О. І. Інформаційне забезпечення інтелектуальної системи контролю знань / О. І. Комарницька // Військова освіта і наука: сьогодення та майбутнє : матеріали VІІ міжнар. наук.-практ. конф. (м. Київ, 24?25 листопада 2011 р.). - К. : ВІКНУ ім. Т. Г. Шевченка, 2011. - С. 48.

62. Комарницька О. І. Інформаційні технології перевірки текстової інформації в інтелектуальній системі контролю знань / О. І. Комарницька // Актуальні проблеми підвищення якості підготовки фахівців у галузі економічного розвитку України : матеріали ІІ всеукр. наук.-практ. конф. (м. Хмельницький, 25-26 жовтня 2012 р.). - Хмельницький : Хмельницьки інститут соціальних технологій Відкритого міжнародного університету “Україна”, 2012. - С. 34?37.

63. Комарницька О. І. Кадрове планування: робота з резервом висунення на керівні посади / О. І. Комарницька // Забезпечення наступності змісту в системі ступеневої вищої та післядипломної освіти: українські традиції та європейська практика : матеріали ІІ Всеукр. наук.-практ. конф., (м. Хмельницький, 27 жовтня 2011 р.). - Хмельницький : Хмельницький кооперативний торговельно-економічний інститут, 2011. - С. 103-108.

64. Комарницька О. І. Лінгвістична підсистема інтелектуальної системи контролю знань / О. І. Комарницька // Актуальні проблеми викладання іноземної мови професійного спілкування у вищих навчальних закладах на сучасному етапі : матеріали міжнар. наук.-практ. конф. (м. Харків, 6 квітня 2011 р.). - Харків : Академія внутрішніх військ МВС України, 2011 - С. 135-137.

65. Комарницька О. І. Метод семантичного порівняння нечіткої текстової інформації / О. І. Комарницька, І. І. Комарницька // Збірник наукових праць Військового інституту Київського національного університету ім. Т. Шевченка. - К. : Видавництво ВІКНУ. - 2014, ? № 47. - С. 163?168.

66. Комарницька О. І. Методи діагностики сформованості інтелектуальних вмінь курсантів-прикордонників на початковому етапі навчання / Т. В Ваколюк, О. І. Комарницька // Збірник наукових праць № 65. - Хмельницький : Вид-во НАДПСУ, 2012. - С. 9?12.

67. Комарницька О. І. Моделі та методи лінгвістичного аналізу тексту в системах оцінювання знань / О. І. Комарницька // Мовознавство : науково-теоретичний журнал Інституту мовознавства ім. О. О. Потебні та Українського мовно-інформаційного фонду НАН України. - К. ? 2015. - № 1. - С. 85?90.

68. Комарницька О. І. Моделі штучного інтелекту для порівняння текстової інформації за змістом / О. І. Комарницька // Лінгвістичні студії : зб. наук. праць / Донецький нац. ун-т ; гол. ред. А. П. Загнітко. - К. ; Вінниця : ДонНУ, 2015. - Вип. 30. - С. 135?139.

69. Комарницька О. І. Моделювання процедур лінгвістичного аналізу тексту в інтелектуальній системі оцінювання знань / О. І. Комарницька // Науковий вісник Чернівецького університету. Серія : германська філологія : збірник наукових праць. Серія:Германська філологія ? Чернівці : Видавничий дім “Родовід”, 2015. - Вип. 740?741. - С. 85?88.

70. Комарницька О. І. Новітні інформаційні технології оцінювання знань у вищих навчальних закладах / І. С. Катеринчук, В. М. Кулик, О. І. Комарницька // Збірник наукових праць № 51. Частина IІ. - Хмельницький : Вид-во НАДПСУ, 2010 - С. 56?59.

71. Комарницька О. І. Особливості навчання іноземній мові офіцерів-прикордонників у контексті діалогу культур / О. І. Комарницька, І. І. Комарницька // Спільні дії військових формувань держави: проблеми та перспективи : матеріали Всеукр. наук.-практ. конф. (м. Одеса, 10-11 вересня 2014 р.). - Одеса : Військова академія, 2014. - С. 272?273.

72. Комарницька О. І. Система керування базами даних інтелектуальної системи контролю знань / О. І. Комарницька // Освітньо-наукове забезпечення діяльності правоохоронних органів і військових формувань України : матеріали IV Всеукраїнської наук.-практ. конф., (м. Хмельницький, 18 листопада 2011 р.). - Хмельницький : Вид-во НАДПСУ, 2011. - С. 246-247.

73. Комарова З. И. Методология, метод, методика и технология научных исследований в лингвистике: учебное пособие / З. И. Комарова. - Екатеринбург : Изд-во УрФУ, 2012. - 818 с.

74. Комп'ютерні онтології та їх використання у навчальному процесі. Теорія і практика. : монографія / С. О. Довгий, В. Ю. Велічко, Л. С. Глоба та ін. - К. : Інститут обдарованої дитини, 2013. - 310 с.

75. Компанцева Л. Ф. Интернет-лингвистика: когнитивно-прагматический и лингвокультурологический подходы : [монография] / Л. Ф. Компанцева. - Луганск : Знание, 2008. - 528 с.

76. Компьютерная программа тестирования знаний OpenTEST 2.0 [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.opentest.com.ua.

77. Кондратенко Ю. П. Програмний комплекс для автоматизованого тестування знань студентів / Ю. П. Кондратенко, С. О. Волкова. // Технічні вісті. - 2006. - № 1(22), 2(23) - С. 32?36.

78. Концептуальный подход к созданию интеллектуальной системы анализа знаний / А. Б. Андреев, В. Б. Моисеев, Ю. Е. Усачёв, В. В. Усманов // Открытое образование. - М., 2001. - №5. - С. 44?48.

79. Корпусна лінгвістика / В. А. Широков, О. В. Бугаков, Т. О. Грязнухіна та ін. - К. : Довіра, 2005. - 471 с. : іл. - Бібліогр. : с. 463-472.

80. Корсак К. Тесты и не роскошь, и не идеал / К. Корсак // Народное образование. - № 8. - 2000. - С. 91.

81. Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику / А. Кофман. - М. : Наука, 1975. - 477 с.

82. Кравченко О. М. Модель інтелектуальної контролюючої підсистеми з багаторівневим адаптивним тестуванням / О. М. Кравченко, Ж. М. Плакасова // Східно-Європейський журнал передових технологій, 2010. - № 4/2 (46). - С. 21-25.

83. Красильникова В. А. Технологии оценки качества обучения / В. А. Красильникова. - М. : Издат. центр НОУ ИСОМ, 2003. - 46 с.

84. Кредитные системы в образовании: аспект автоматизации [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://it-claim.ru/Library/Books/Credit_System/files/3.htm.

85. Кредитные системы в образовании: аспект автоматизации [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://it-claim.ru/Library/Books/ Credit_System/files/3.htm.

86. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд. / В. В. Круглов, В. В. Борисов. - М. : Изд-во “Горячая линия-Телеком”, 2002. - С. 382.

87. Кузин Л. Т. Основы кибернентики: В 2-х т. Т. 2. Основы кибернетических моделей. Учеб. пособие для вузов / Л. Т. Кузин. - М. : Энергия, 1979. - 584 c. 86. Кузьминский??? - где

88. Кургаев А.Ф. Анализ доминирующих моделей представления и использования знаний / А.Ф. Кургаев, С.Н. Григорьев. - УСиМ. - 2014. - №3. - С. 64-73

89. Ландэ Д. В. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа / Д. В. Ландэ. - М : Издательский дом “Вильямс”, 2005. - 272 с.

90. Лантух Д. А. Математический аппарат системы контроля корректности текстов / Д. А. Лантух // Технологии Microsoft в теории и практике программирования : Тезисы докладов конкурсов-конференций. - СПб : СПбГПУ, 2004. - 122 c.

91. Латентный семантический анализ : новые решения в Internet / А. В. Заболеева-Зотова, А. Ю. Пастухов, П. В. Сердюков и др. // Информационные технологии. - 2001. - № 6. - С. 67?82.

92. Левенштейн В. И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов / В. И. Левенштейн : докл. АН СССР. - 1965. - Т. 163. - № 4. - С. 845?848.

93. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текста: системы, модели, ресурсы: учебное пособие / Н. Н. Леонтьева. - М. : Издательский центр “Академия”, 2006. - 304 с.

94. Лесько О. М. Использование онтологий для анализа семантики естественно-языковых текстов / О. М. Лесько, Ю. В. Рогушина // Проблеми програмування. - 2009. - № 3. - С. 59?65.

95. Лингвистическая прагматика и проблемы общения с ЭВМ / под ред. Ю. Н. Марчука. - М. : Наука, 1989. - 142 с.

96. Лучик А. А. Семантика прислівникових еквівалентів слова української і російської мов / А. А. Лучик. - К. : НАН України. Укр. мов.-інформ. фонд., 2001. - 218 с.

97. Малащук Е. В. Средства семантического поиска близких по общему контексту документов / Е. В. Малащук // Штучний інтелект. - 2006. - № 4. - С. 613?618.

98. Малкина О. И. Создание интерактивных систем адаптивного тестирования в среде Интернет с использованием технологий искусственного интеллекта [Электронный ресурс] / О. И. Малкина, Д. В. Сошников. - М. - Режим доступа: \www/ URL: http://www.soshnikov.com/publications/olga_thesis.pdf. - Загл. с экрана.

99. Манако А. Ф. Подход к построению формализованного описания информационных систем для образования и обучения / А. Ф. Манако // Международный журнал “Образовательные технологи и общество”. - 2013. - Том 16. - № 1. - С. 547-563. - Режим доступа: http://ifets.ieee.org/russian/depository/v16_i1/html/10.htm

100. Марченко О. О. Застосування семантико-синтаксичної моделі для поліпшення розпізнавання рукописних текстів / О. О. Марченко, О. В. Дерев'янченко // Вісник Київського університету. Серія : фіз.-мат. науки. - 1999. - Вип. 4. - С. 200?205.

101. Марченко О. О. Алгоритми семантичного аналізу природномовних текстів : дис. канд. фіз.-мат. наук : 01.05.01 / Марченко Олександр Олександрович. - К., 2005. - 150 с.

102. Марченко О. О. Моделювання семантичного контексту при аналізі текстів на природній мові / О. О. Марченко // Вісник Київського університету. Серія : фіз.-мат. науки. - К. - 2006. - № 3. - C. 230?235.

103. Марченко О. О. Порівняння методів онтологічного семантичного аналізу та алгоритмів латентного семантичного аналізу / О. О. Марченко // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія : фізико-математичні науки. - К., 2012. - № 2. - С. 169?174.

104. Мельников Г. П. Системология и языковые аспекты кибернетики / Г. П. Мельников : под ред. Ю. Г. Косарева. - М. : Сов. радио, 1978. - 368 с.

105. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей “Смысл-Текст” / И. А. Мельчук. - М. : Издательство : Школа “Языки русской культуры”, 1999. - 346 с.

106. Михаль О. Ф. Интеллектуальная система дистанционного тестирования знаний на локально-параллельных нечетких алгоритмах / О. Ф. Михаль // Образование и виртуальность - 2001 : сб. науч. трудов 5-й Междунар. конф. Украинской ассоциации дистанционного образования. - Харков-Ялта : УАДО, 2002. - С. 236-241.

107. Моделювання навчальних систем / Ю. Рашкевич, Д. Пелешко, М. Пасєка, А. Стецюк // Технічні вісті № 1(14), 2(15), 2002. - С. 55?62.

108. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин, И. З. Батыршин, А. Ф. Блишун и др. - М. : Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. - 312 с.

109. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, Г. В. Меркурьева и др. - М. : Радио и связь, 1989. - 304 с.

110. Олексієнко Л. Лематизація парадигм іменників української мови / Л. Олексієнко, Н. Дарчук // Проблеми українізації комп'ютерів. - К., 1993. - С. 62?65.

111. Пакет программ для составления тестов, проведения тестирования, обработки и анализа его результатов SunRav TestOfficePro [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://sunrav.ru/testofficepro.html.

112. Палагин А. В. К проектированию онтологоуправляемой информационной системы с обработкой естественно-языковых объектов / А. В. Палагин, Н. Г. Петренко // Математичні машини і системи. - 2008. - № 2. - С. 14?23.

113. Палагін О. В. Модель категоріального рівня мовно-онтологічної картини світу / О. В. Палагін, М. Г. Петренко // Математичні машини і системи. - 2006. - № 3. - С. 91?104.

114. Партико З. В. Прикладна і комп'ютерна лінгвістика : Вступ до спеціальності : навчальний посібник / З. В. Партико. - Львів : Афіша, 2008. - 224 с.

115. Побудова систем тестування з використанням методів штучного інтелекту // Звіт про НДР, ШИФР 210-1019 I / НАДПСУ. - Хмельницький, 2011. - 164 с.

116. Попов Э. В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э. В. Попов. - М. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 288 с.

117. Про вищу освіту : Закон України // Відомості Верховної Ради, 2014, - 37-38. Ст. 24).

118. Про один підхід до аналізу та розуміння природномовних об'єктів / О. В. Палагін, С. Ю. Світла, М. Г. Петренко, В. Ю. Величко // Комп'ютерні засоби, мережі та системи. - 2008. - № 7. - С. 128?137.

119. Радванская Л. Н. Схема работы подсистемы контроля знаний в компьютеризированной системе обучения / Л. Н. Радванская, Н. А. Соколова, А. А. Григорова // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2004. - № 1(19). - С. 442?448.

120. Растригин Л. А. Адаптивное обучение с моделью обучаемого / Л. А. Растригин, М. Х. Эренштейн. - Рига : Зинатне, 1988. - 160 с.

121. Ревзин И. И. Современная структурная лингвистика : Проблемы и методы / И. И. Ревзин; отв. ред. В. В. Иванов. - М. : Изд-во “Наука”, 1977. - 263 с.

122. Розробка програмно-алгоритмічного забезпечення автоматизованої системи контролю знань // Звіт про НДР/АПВУ. 204-1004 І. - Хмельницький, 2003. - С. 70.

123. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А. П. Ротштейн. - Винница : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. - 320 с.

124. Рудинский И. Д. Принципы интеллектуального автоматизированного тестирования знаний [Электронный ресурс]. / И. Д. Рудинский // Информационные технологии в образовании : материалы международной конференции-выставки. - М. 2001. - Режим доступа : http://www.bitpro.ru/ito/2001/ito/vi/vi-0-16.html.

125. Рудинский И. Д. Модель нечеткого оценивания знаний как методологический базис автоматизации педагогического тестирования / И. Д. Рудинский // Информационные технологии. - 2003. - № 9. - С. 46-51.

126. Рудинский И. Д. О реализации экспертных технологий, алгоритмов прямого тестирования и модели нечеткого оценивания в интегрированной автоматизированной системе контроля знаний. [Електронний ресурс]. / И. Д. Рудинский, Е. В. Соловей // Информационные технологии в образовании : материалы международной конференции-выставки.- М. 2003. - Режим доступа : http://www.ito.su/2003/VI/VI-0-2187.html.

127. Русаков С. В. “Интеллектуальный” генератор тестов [Электронный ресурс]. / С. В. Русаков, О. И. Перескокова, Л. В. Шестакова // Информационные технологии в образовании : материалы международной конференции-выставки, (г. Москва, 10-13 апреля 1998 г.). - М. 1998; 2001. - Режим доступа : http://www.ito.su/1998/2/rusakov2.html.

128. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польского. И. Д. Рудинского. - М. : Горячая линия-Телеком, 2004. - 452 c.

129. Рыжов А. П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости / А. П. Рыжов. - М. : Диалог - МГУ, 1998. - 116 с.

130. Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір. Комп'ютерна програма “Програмний комплекс “Інтелектуальна автоматизована система контролю знань студентів вищих навчальних закладів” / І. С. Катеринчук, В. М. Кулик, Р. В. Рачок, О. І. Комарницька - № 37393 ; 16.03.2011.

131. Седова Я. А. Системный анализ корпуса текстов научного знания / Я. А. Седова, И. Ю. Квятковская // Вестник Саратовского государственного технического университета. - Выпуск № 2с. - Том 4, 2010. - С. 196?203.

132. Селіванова О. О. Лінгвістична енциклопедія / О. О. Селіванова. - Полтава : Довкілля-К, 2011. - 844 с.

133. Селіванова О. О. Методи дослідження тексту в сучасній лінгвістиці [Електронний ресурс]. / О. О. Селіванова.- Режим доступу : https://www.google.com.ua/%2Fthe%2520main%2520methods %2520of% 2520 modern% 2520linguistics% 2520of% 2520text.doc.

134. Система дистанционного обучения “Прометей”. [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://www.prometeus.ru/actual/01_products/ lms/opisanie.html.

135. Система тестирования и сертификации BRAINBENCH [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://www.brainbench. com/index.html.

136. Система тестування Versant [Електронний ресурс]. - Режим доступу : https://www.versanttest.com/technology/validation.jsp.

137. Система тестування WriteToLearn [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.writetolearn.net/howitworks.php.

138. Система управления обучением Moodle [Электронный ресурс]. - Режим доступа : https://moodle.org/.

139. Соболев М. С. Метод латентного семантического анализа / Магистерская диссертация // Московский физико-технический институт (Государственный университет), 2007. - 34.

140. Соколова Н. А. Сучасний стан та проблеми комп'ютерного тестування знань студентів [Електронний ресурс]. / Н. А. Соколова, Н. М. Антофій // Наукові праці. Серія : комп'ютерні технології. Випуск 22. - Том 35, 2004. - Режим доступу : http://svolkova.weebly.com/uploads/ 1/6/7/1/1671882/ icsc06_tezi_kondratenko_volkova_-_mykolayiv.pdf.

141. Соловьев А. Н. Моделирование процессов понимания речи с использованием латентно-семантического : дис. канд. филологических наук : 10.02.21 / Соловьев Алексей Николаевич. - СПб, 2008. - 165 с.

142. Сосюк А. В. Інтелектуальний автоматизований контроль знань в системах дистанційного навчання / А. В. Сосюк // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы. - Херсон : Издание Херсонского национального технического университета. - № 2 (22), 2008. - С. 94?99.

143. Стандарт ISO 9126-1-4 “Информационная технология - характеристики и метрики качества программного обеспечения” : Часть 1. Характеристики и субхарактеристики качества. Часть 2. Внешние метрики качества. Часть 3. Внутренние метрики качества. Часть 4. Метрики качества в использовании.

144. Стемінг. [Електронний ресурс]. - Режим доступу : https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%96%D0%BD%D0%B3.

145. Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень : навчальний посібник. / С. О. Субботін. - Запоріжжя : ЗНТУ, 2008. - 341 с.

146. Тарануха В.Ю. Інтелектуальна обробка текстів / В. Ю. Тарануха - Київ, 2014. - 80 с.

147. Українська мова : Енциклопедія / редкол.: В. М. Русанівський (співголова), О. О. Тараненко (співголова), М. П. Зяблюк та ін. - 2-ге вид., випр. і доп. - К. : Вид-во “Укр. енцикл.” ім. М. П. Бажана, 2004. - 824 с.

148. Феноменологія лексикографічних систем : монографія. / В. А. Широков ; НАН України. Укр. мов.-інформ. фонд. - К. : Наук. думка, 2004. - 327 с. - Бібліогр.: 163 назв. - укр.

149. Фетісов В. С. Комп'ютерні технології в тестуванні : навч.-метод. посіб. / В. С. Фетісов. - Ніжин : Видавець ПП Лисенко М. М., 2011. - 140 с.

150. Харламов А. А. Засоби аналізу текстів / А. А. Харламов // Відкриті системи. - 2002. - № 10, - С. 31?35.

151. Химичева Д. П. Обзор зарубежных систем оценивания знаний студентов университетов / Д. П. Химичева // Личность, семья и общество: вопросы педагогики и психологии : материалы XXVIII междунар. науч.-практ. конф. (г. Новосибирск, 17 марта 2014 г.). - С. 105?109.

152. Химичева Д. П. Сравнение систем оценивания знаний студентов в Европе и России / Д. П. Химичева // Инновации в науке. - 2013. - № 21. - С. 46-50.

153. Челышкова М. Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов / М. Б. Челышкова. - М. : Логос, 2002. - 432 с.

154. Швець Є. Я. Методологічні і психологічні результати по використанню комп'ютерних технологій навчання і контролю знань / Є. Я. Швець, С. Л. Шмалій. // Вестник ХГТУ. - 2002. - №1 (14).

155. Шевченко І. В. Алгоритмічна словозмінна класифікація української лексики / І. В. Шевченко // Мовознавство. - 1996. - № 4-5. - С. 40?44.

156. Шидло Г. М. Использование аппарата теории нечетких множеств для реализации алгоритма оценки обучаемого / Г. М. Шидло // Информационные системы в экономике, управлении производством и образовании : материалы конференции ; Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирский военный институт. - Новосибирск, 2007.

157. Шипунова О. В. Проблеми комп'ютерного тестування / О. В. Шипунова // Materiбly X mezinбrodnн vмdecko - praktickб konference «Vмdeckэ prщmysl evropskйho kontinentu - 2014». - Dнl 12. Pedagogika.Tмlovэchova a sport.: Praha. Publishing House «Education and Science» s.r.o - stran. 14?16.

158. Широков В. А. Комп'ютерна лексикографія / В. А. Широков. - К., Наукова думка, 2011. - 352 с.

159. Штангей С. В. Моделі і інформаційні технології контролю знань в системі дистанційного навчання : дис. канд. техн. наук : 05.13.06 - Штангей Світлана Вікторівна. - Харків, 2009. - 187 c.

160. Шульгіна В.І. Одиниці інформаційної лінгвістики / В.І. Шульгіна // Актуальні проблеми слов'янської філології. Серія: Лінгвістика і літературознавство: Міжвуз. зб. наук. ст. -- 2009. - Вип. XXI. -- С. 583-591.

161. Щипицина Л. Ю. Информационные технологии в лингвистике [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Л. Ю. Щипицина. - М. : ФЛИНТА, 2013. - 128 с.

162. Язык комп'ютера : Пер. с англ. / под ред.. В. М. Курочкина. - М. : Мир, 1989. - 232 с.

163. Як підготувати і захистити дисертацію на здобуття наукового ступеня. Методичні поради / автор-упорядник Л. А. Пономаренко. - К. : Редакція “Бюлетеня Вищої атестаційної комісії України” : Видавництво “Толока”, 2001. - 80 с.

164. Яковенко О. Є. Наукові основи контролю знань при реалізації кредитно-модульної системи навчання / О. Є. Яковенко, В. Д. Гогунський, В. М. Тонконогий // Високі технології в машинобудуванні : збірник наукових праць - Харків : ХНТУ “ХПІ”, 2005. - Вип. 2 (11). - С. 447?450.

165. A versatile data string-search VLSI / M. Hirata M., H. Yamada, H. Nagai, K. Takahashi // IEEE Journal of Solid-State Circuits. - 1988. ? Vol. 23, ? No. 2. ? P. 329-35.

166. Automated Language Assessment. Our Technology [Електронний ресурс]. - Режим доступу - URL : http://www.pearsonassessments.com/ automatedlanguageassessment/ourtechnology.html.

167. Berners-Lee T. The Semantic Web: A new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities /T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila // Scientific American, May 17, 2001. -- P. 34--43.

168. Berry M. Large scale singular value computations / M. Berry // International Journal of Supercomputer Applications, 1992, 6.-- P. 13--49.

169. Berry M. Using linear algebra for intelligent information retrieval / M. Berry, S. Dumais, G.O'Brien // SIAM: Review, 1995, 37.-- P. 573--595.

170. Deerwester S. Indexing by Latent Semantic Analysis / S. Deerwester, S. Dumais, G. Furnas, T. Landauer, R. Harshman // Journal of the American Society for Information Science, 1990. ? 41(6). -- P. 391--407.

171. Denhiиre G. Psychologie cognitive et comprйhension de texte: une dйmarche thйorique et expйrimentale / G. Denhiиre, B. Lemaire, C. Bellissens, S. Jhean-Larose, S. Porhiel, D. Klinger (еds.) // L'unitй texte. Pleyben: Perspectives, 2004. -- P. 74-95.

172. Dumais S. Latent semantic indexing (LSI) and TREC-2/ S. Dumais, D. Harman // The Second Text Retrieval Conference (TREC2). National Institute of Standards and Technology Special Publication, 500?215. -- P. 105--116.

173. ECTS Users' Guide. --Luxembourg: European Communities. ? 2009. -- 60 p.

174. Foltz P. The Intelligent Essay Assessor: Applications to Educational Technology / Peter W. Foltz, New MexicoStateUniversity, Darrell Laham, Knowledge Analysis Technologies , Thomas K. Landauer, University of Colorado [Електронний ресурс]. -- Режим доступу : http://imej.wfu.edu/Articles/1999/2/04/index.asp.

175. Foltz P. W. The measurement of textual Coherence with Latent Semantic Analysis / P. W. Foltz, W. Kintsch, T. K. Landauer // Discourse Processes, 25. ? P. 285-307. [Електронний ресурс]. -- Режим доступу : http://lsa.colorado.edu/papers/dp2.foltz.pdf.

176. Foltz P. Latent Semantic Analysis for text-based research / P. Foltz // Behavior Research Methods, Instruments and Computers, 28, 1996.-- P. 197--202.

177. Foltz P. Automated Essay Scoring: Applications to Educational Technology/ P.Foltz, D.Laham, T. Landauer // Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications. Chesapeake, VA: AACE, 1999.-- P. 939--944.

178. Foltz W. Supporting content?based feedback in on?line writing evaluationwith LSA / W.Foltz, S.Gilliam, S.Kendall // Interactive Learning Environments, 2000. No 8. --P. 111--128;

179. Gladun V. Hierarchical Three-level Ontology for Text Processing./ V. Gladun, V. Velichko, L. Svyatogor // International Book Series “INFORMATION SCIENCE & COMPUTING”, N. 7-- FOI ITHEA Sofia, Bulgaria,2008. -- P. 11?17.

180. Golub G. A block Lanczoz method for computing the singular values and corresponding singular vectorsof a matrix/G. Golub, F. Luk, M. Overton // ACM Transactionson Mathematical Software, 1981. No 7. --P. 149--169.

181. Grading Systems in the Netherlands, the United Statesand the United Kingdom // Nuffic. [Електронний ресурс]. --Режим доступу: http://www.studyinholland.nl/files/documents/education-system/dutch-grading-system/gradingsystemsinthenetherlandstheusandtheuk.pdf (дата обращения: 12.02.2013).

182. Graham A. String Searching Algorithms / A. Graham // World Scientific Publishing Company, 1994.

183. Handbook of latent semantic analysis / Landauer T. K. [et al.]. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, 2007. -- 544 p.

184. Jones K. Natural language processing: a historical review / K. Jones, W. Bright (ed.) // International encyclopedia of linguistics, New York: Oxford University Press, 1992. Vol. 3.-- P. 53--59.

185. Kintsch E. Developing Summarization Skills through the Use of LSA Based Feedback / E. Kintsch, D. Steinhart, G. Stahl & LSA research group // Interactive Learning Environments, 2000. No 8 (2). --P. 87--109.

186. Kintsch W On the notions of theme and topic in psychological process models of text comprehension / W. Kintsch // In M. Louwerse & W. van Peer (Eds.), Thematics : Interdisciplinary Studies, Amsterdam, Benjamins, 2002. ? P. 157-170, [Електронний ресурс]. --Режим доступу: http://lsa.colorado.edu/papers/themeTopic.pdf

187. Komarnytska O.Application of artificial intelligence models for content comparison of text information. Філологічні трактати : вісник Сумського державного університету. Серія : філологічні науки. -- Суми. -- Т. 6. -- № 3. -- 2014. -- P. 100--106.

188. Krцtzsch M. Reasoning in Semantic Wikis /M. Krцtzsch, S. Schaffert, D.Vrandeиiж// G. Antoniou et al Reasoning Web, 2007.Lecture Notes. -- Berlin: Springer-Verlag, 2007. -- Т. 4636. -- P. 310--329.

189. Landauer T. An introduction to latent semantic analysis / T. Landauer, P. Foltz, D. Laham // Discourse Processes. -- 1998. -- №25. -- P. 259--284.

190. Landauer T. On the computational basis of learning and cognition: Arguments from LSA./ T. Landauer // In N. Ross (Ed.), The psychology of learning and motivation, 2002, 41, ? P. 43-84. [Електронний ресурс]. --Режим доступу: http://lsa.colorado.edu/papers/Ross-final-submit.pdf

191. Landauer T. A solution to Plato's problem: the Latent Semantic Analysis theory of the acquisition, induction, and representation of knowledge / T. Landauer, K. Dumais // Psychol. Rev. 1997. No. 104. ? P. 211?240. [Електронний ресурс]. -- Режим доступу: hhttp://lsa.colorado.edu/ papers/plato/plato.annote.html

192. Landauer T. K., Laham D. Et al. How well can passage meaning be derived without using word order? A comparison of Latent Semantic Analysis and humans / T. Landauer, D. Laham, M. Shafto, P. Langley // Proceedings of the 19th annual meeting of the Cognitive Science Society. Mahwah; N. Y., 1997. --P. 412--417.

193. Latent Semantic Analysis. [Електронний ресурс]. --Режим доступу :https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis

194. Lemaire B. Cognitive Models based on Latent Semantic Analysis / B.Lemaire, G.Denhiиre // Tutorial given at the 5th International Conference on Cognitive Modeling (ICCM'2003), Bamberg, Germany, April 9, 2003. -- P. 23--25.

195. Levenshtein V. Binary codes capable of correcting deletions, insertions and reversals / V. Levenshtein // Dokl. Akad. Nauk. SSSR, 163, 1965. -- P. 845--848.

196. Mamdani E. Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant / E. Mamdani // Porc. IEE. vol. 121, n. 12, 1974. -- P. 1585--1588.

197. Mamdani E. An experiment in linguistic synthesis with fuzzy logic controller / E. Mamdani, S. Assilian // Int. J. Man-Machine Studies. -- 1975. -- 7, N 1. -- P. 1--13.

198. Measuring MT Adequacy Using Latent Semantic Analysis Florence Reeder. [Електронний ресурс]. -- Режим доступу : http://scholarwiki.indiana.edu/ wiki/index.php?title.

199. MyTestXPro -- система программ для создания и проведения компьютерного тестирования, сбора и анализа их результатов. [Электронный ресурс]. -- Режим доступа : http://mytest.klyaksa.net.

200. Porter M. An Algorithm for Suffix Stripping. Program / M. Porter, 1980. -- 14. -- P. 130--137.

201. Press W. H. Singular Value Decomposition [Електронний ресурс] / William H. Press, Saul A. Teukolsky, William T. Vetterling, Brian P. Flannery // Numerical Recipes in C. -- 2nd edition. -- Cambridge: Cambridge University Press. -- 1988-1992. -- Режим доступу : http://www.haoli.org/nr/bookcpdf/c2-6.pdf.

202. Quesada J. A theory of Complex Problem Solving using Latent Semantic Analysis / J. Quesada, W. Kintsch, E. Gomez, W. D. Gray & C. D. Schunn (Eds.) Proceedings of the 24th Annual Conference of the Cognitive Science Society Fairfax, VA. Lawrence Erlbaum Associates, Mahwah, NJ., 2002. -- P. 750--755.

203. Quesada J. A Computational Theory of Complex Problem Solving Using the Vector Space Model (part I): Latent Semantic Analysis, Through the Path of Thousands of Ants / J. Quesada, W. Kintsch, E. Gomez // In Caсas (Ed.) Cognitive resarch with Microworlds, 2001. -- P. 117?131.

204. Rehder B. Using Latent Semantic Analysis to assess knowledge: Some technical considerations./ B.Rehder, M.Schreiner, B. Wolfe, D. Laham, T. Landauer, W. Kintsch // Discourse Processes, 1998. -- P. 337?354.

205. Steinhart D. Summary Street: an intelligent tutoring system for improving student writing through the use of latent semantic analysis. Unpublished doctoral dissertation, Institute of Cognitive Science, University of Colorado, Boulder, 2001. [Електронний ресурс]. -- Режим доступу: http://lsa.colorado.edu/papers/daveDissertation.pdf.

206. Streeter L. Pearson's Automated Scoring of Writing, Speaking, and Mathematics/ L. Streeter, J. Bernstein, P. Foltz, D. De Land // White Paper. -- May, 2011. ? 24 p.

207. Technologies innovative assestment and solutions. [Електронний ресурс]. -- Режим доступу : http://kt.pearsonassessments.com/howWeHelp.php.

208. Wolfe B. W. Michael. Latent Semantic Analysis / Michael B.W. Wolfe and Susan R.Goldman // Use of Latent Semantic Analysis for Predicting Psychological Phenomena: Two Issues and Proposed Solutions. Behaviour Research Methods, 2003, ? P. 22?31. [Електронний ресурс]. -- Режим доступу : http://lsa.colorado.edu/.

209. Zade L. Fuzzy Sets, Information and сontrol / L. Zade -- 1965. -- 8. -- P. 338?353.

210. Zade L. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning / L. Zade // Part 1, 2, 3. Information Sciences, n. 8. -- P. 199?249, -- P. 301?357; n. 9. -- P. 43?80.

Додаток А Алгоритми порівняння фрагментів рядків тексту

Зіставлення рядків найпростішим порівняльним методом.

При кожному i порівнюються не більш за m символи, так що сумарна кількість перевірок не перевершує m (n-m+1). Кількість порівнянь максимальна, коли кожен підрядок відрізняється від зразка лише останнім символом (з номером m); останній підрядок може і співпасти із зразком. Наприклад:

x = EEEEW

у = EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEW

Проте на практиці подібні ситуації зустрічаються рідко. Середня ефективність рівна O(m+n), оскільки символи, що відсікаються, як правило, стоять не на останньому місці, а набагато раніше (символ зразка називається таким, що відсікається, якщо в процесі зіставлення він не співпав з черговим символом тексту. Ефективність методу залежить від реальних властивостей - як зразка, так і тексту.

На самому початку i і j, індекси зразка і тексту відповідно, вказують на початки, вони збільшуються на 1 на кожному кроці, якщо символи, що стоять в цих позиціях, збігаються. Інакше індекси встановлюють заново, і j знову вказує на початок зразка, а i - на першу позицію наступного підрядка, що перевіряється. Якщо знайдений підрядок тексту, що збігається із зразком, i вкаже її початок в тексті, якщо ж досягнутий кінець тексту, а потрібний підрядок так і не зустрівся, індекс i буде рівний нулю.

Удосконалений алгоритм порівняння рядків Кнута-Морріса-Пратта. У внутрішньому циклі ми присвоюємо j значення nextj_, що рівносильне зрушенню зразка на j-nextj символів вправо по тексту. Цикл зупиняється, коли або j = 0, або xj= yi. У першому випадку ніяка частина x не збігається з поточним підрядком тексту; у другому префікс x(1,j) збігаєтьсяз підрядком у(i-j+1,i). Потім зовнішній цикл поновлюється приростом індексів тексту і зразка. Якщо виявлено повний збіг, то i вкаже на першу позицію входження x в у, інакше i = 0.

Основою алгоритму є таблиця next. Розглянемо спочатку її спрощену версію, яку проілюструємо наступним прикладом:

j 1 2 3 4 5 6 7 8

xj A B C D A B C E

nextj 0 1 1 1 1 2 3 4

Звідси видно, що якщо при спробі зіставлення вказаного вище зразка з аналізованим рядком тексту символом, що відсікається, виявився, наприклад, символ j = 8, то наступним з поточним символом тексту потрібно порівнювати символ x4. Ця ситуація ілюструється таким.

Спроба зіставлення має хибний результат при порівнянні yi і x8:

j = 8

зразок A B C D A B C E

текст . . . A B C D A B C D . . .

На наступному кроці порівнюються символи yi і x4:

j = 4

зразок A B C D A B C E

текст . . . A B C D A B C D . . .

Значень елементів таблиці next можна набути, ґрунтуючись на наступних міркуваннях. Якщо відсікаючими виявилися символи xj і yi, то ми знаємо, що x(1, j-1)збігається з у(i, i+j-1). Припустимо, що у підрядка x(1, j-1) є рівні один одному префікс і суфікс, довжини, скажімо, k-1. У цьому випадку перед продовженням пошуку зразок x можна змінити так, щоб префікс зайняв місце, раніше займане суфіксом. Таким чином, на наступному кроці з поточним символом тексту порівнюватиметься символ xk зразка, розташований відразу ж за префіксом. У випадку незбігу в першому символі зразка, next1 містить значення 0, що вказує на те, що весь зразок слід перемістити поза символ yi.

Отже, nextj дорівнює максимальному з цілих k, які володіють наступними двома властивостями: (a) k < j, і (b) префікс і суфікс зразка довжини k-1рівні між собою, тобто x(1, k-1)= x(j-k+1, j-1). Якщо префікса і суфікса немає (тобто x(1, k-1)=0), то k береться рівним 1. Значення k можна отримати таким чином. Порівнюватимемо рядок x(1, j-1) сам з собою, переміщуючи його копію над оригіналом зліва направо. Почнемо з положення, коли перше порівняння проводиться між x1та x2, або коли відрізки, що перекриваються, рівні між собою, або коли не залишиться символів для порівняння. Відрізки, що перекриваються, задають необхідний префікс, а k дорівнюватиме його довжині збільшеній на 1.

Повертаючись до попереднього прикладу, проілюструємо ситуацію для next8:

A B C D A B C

x(1,7) A B C D A B C

Тут перекриваються 3 символи. Тому в даному випадку значення next8 дорівнюватиме 4.

У процедурі пошуку, відразу ж після збільшення, j дорівнюватиме максимальному цілому числу, яке не перевершує i, і для якого виконуються умова x(1, j-1) = у(i-j+1, i-1). Якщо у цьому виразі у замінити на x, то він повністю співпаде з описаним вище визначенням значень таблиці next. Таким чином, метод генерації таблиці next схожий на саму процедуру пошуку, з тією відмінністю, що в ньому зразок зіставляється сам з собою:

j = 1

k = 0

next1 = 0 - спеціальне значення для випадку не збігу з x1

while j < m

while (k > 0) and (xj_xk)

k = next k

j = j + 1

k = k + 1

nextj = k.

І знову and у внутрішньому циклі є умовним.

Як було зазначено, приведена спрощена версія таблиці next. У ній враховується не вся доступна інформація: незадіяним залишається символ, що викликав незбіг. Розглянемо попередній приклад. Якщо незбіг виникає, скажімо, між yi і x7 (другим C), то наступними, згідно цієї таблиці, зіставлятимуться yi і, тобто x3 (перше C). Проте це порівняння також не буде успішним, і next змістить порівняння до x1. Вдосконалена таблиця next у разі неспівпадання по x7 відразу перейде до порівняння з x1. Тому модифіковане визначення nextj виглядає таким чином: це значення повинне бути рівне максимальному k, меншому j, при якому x(1, k-1)= x(j-k+1, j-1) і xjUxj, якщо ж такого немає, то nextj = 0. Нова таблиця next, побудована відповідно до цього визначення, приведена нижче:

j 1 2 3 4 5 6 7 8

x A B C D A B C E

next 0 1 1 1 0 1 1 4

Це поліпшення легко реалізувати, змінивши спосіб обчислення nextj в алгоритмі побудови таблиці next. Тепер, якщо xj = xk, то nextj привласнюється значення nextk. Це гарантує, що у разі неспівпадання поточний символ тексту не порівнюватиметься з символом зразка, співпадаючим з тільки що забракованим:

j=1

k=0

next1 = 0 - спеціальне значення: відкидає виявився символ x1

...