Автор: Пользователь скрыл имя, 24 Марта 2011 в 23:24, курсовая работа
Новые технологии, основанные на компьютерной технике, требуют радикальных изменений организационных структур менеджмента, его регламента, кадрового потенциала, системы документации, фиксирования и передачи информации. Особое значение имеет внедрение информационного менеджмента, значительно расширяющее возможности использования компаниями информационных ресурсов. Развитие информационного менеджмента связано с организацией системы обработки данных и знаний, последовательного их развития до уровня интегрированных автоматизированных систем управления, охватывающих по вертикали и горизонтали все уровни и звенья производства и сбыта.
Введение…. ……………………………………………………………………… 4
1.Понятие информационной технологии………………………………………7
1.1. Что такое информационная технология…………………………….. 7
1.2. Этапы развития информационных технологий……………………...7
2. Функции информационных технологий и их классификация……………..12
2.1. Функции современных информационных технологий……………12
2.2. Классификация современных информационных технологий……20
3. Области применения современных информационных технологий………27
3.1.Современные информационные технологии в образовании……..27
3.2.Современные информационные технологии в туризме…………..29
3.3.Современные информационные технологии в маркетинге………31
Заключение………………………………………………………………………35
Глоссарий……………………………………………………………………….38
Список использованной литературы………………………………………….39
Список сокращений…………………………………………………………….42
Начинают
широко использоваться в различных
областях глобальные и локальные компьютерные
сети.
2.1
Функции современных
информационных технологий
Информационная технология обеспечивает следующие функции по обработке и анализу текстовой информации на естественных языках:
-
вычислительное формирование
- контекстный поиск документов по заданному числу слов из сформированного пользователем списка слов. Возможен поиск по трем категориям слов – словам, входящим в текст, ключевым словам текста, «главным» ключевым словам текста;
-
вычислительное построение
-
поиск текстов, содержательно
и тематически сходных с
-
вычислительное формирование
-
вычислительная категоризация
-
семантическая навигация в
Анализ и поиск текстовой информации в технологии основан на использовании наукоемких вторичных информационных ресурсов – моделей семантики отдельных документов, вычислительно сформированных в форме списков «ключевых» слов по первичным информационным ресурсам – текстам на естественных языках. Как это делается?
1.Лемматизация документов: Информационная технология использует в качестве исходного «материала» для построения семантических моделей текстовых документов лемматизированный словарный состав документа.
Лемма
слова – это идентификатор
грамматически нейтральной
2.Вычислительное
построение ключевых слов
Наборы ключевых слов документов являются основным типом наукоемких вторичных информационных ресурсов, автоматически формируемых в ходе загрузки текстовых документов в хранилище данных, используемое информационной технологией.
Задача
вычислительного определения
Информационная технология основана на оригинальном вычислительном решении этой классической задачи: на формировании моделей семантики отдельных документов в форме списков «ключевых» слов с весами. Слова, входящие в такие списки слов, в нашей технологии формально определяются как наиболее сильно связанные в конкретном документе в некотором комбинаторном смысле. Оказалось, что вычисляемые множества слов являются уникальными, устойчивыми и воспроизводимыми характеристиками документа, а разумный читатель воспринимает их в качестве носителей основной тематики и содержания текста.
Последнее свойство наборов «
Основные свойства моделей семантики отдельных документов в форме списков «ключевых» слов:
- Уникальность – содержательно близким текстам соответствуют близкие списки ключевых слов с весами;
-
Устойчивость – при
-
Воспроизводимость – для
Для вычислительного построения моделей семантики отдельных документов в форме списков «ключевых» слов необходимы:
- текст документа;
-
репрезентативная для языка,
- знания о морфологии языка документа, представленные в определенном формате.
При построении моделей семантики отдельных документов в форме списков «ключевых» слов при желании пользователя могут быть учтены:
- словарь слов, воспринимаемых пользователем в качестве синонимов;
-
словарь устойчивых
3.Поиск
содержательно похожих
В информационной технологии поиск содержательно похожих документов использует анализ наукоемких вторичных информационных ресурсов документов – сравнение списков ключевых слов с весами. Результатом такого сравнения является количественная оценка смысловой близости пары документов. При этом значению единица (100%) соответствует полное смысловое совпадение, а значению ноль – отсутствие смысловых совпадений. Поиск содержательно похожих документов может выполняться по желанию пользователя или в рамках определенных фиксированных сценариев работы, например, для автоматического построения списков подозрительно схожих документов, так называемых «тревожных списков».
В
обоих случаях задается документ
– образец, для которого отыскиваются
содержательно схожие документы. Оценивание
смысловой близости является достаточно
трудоемкой вычислительной процедурой.
Поэтому для ограничения
Контекстный поиск по заданному числу слов из сформированного пользователем списка слов с использованием моделей семантики отдельных документов в форме списков ключевых слов.
Основная для традиционных поисковых систем функция – контекстный поиск (поиск документов, в которых встречаются слова запроса), реализована и в информационной технологии. Возможности нашей технологии позволили сделать эту стандартную функцию более удобной и комфортной для пользователя по сравнению с реализацией контекстного поиска в популярных поисковых системах.
Пользователю предоставлен выбор: осуществлять контекстный поиск среди всего словарного состава документов, среди рассчитанных ключевых слов, которые являются носителями основного содержания и тематики документа, или среди «главных» (самых значимых) ключевых слов.
Пользователь имеет возможность задать в качестве запроса набор слов в произвольной грамматической форме (поиск выполняется по леммам слов) и указать пороговое число слов из запроса. При наличии в документе числа слов из запроса не меньше порогового, идентификатор документа включается в отчет о результатах поиска. Отчет упорядочен по невозрастанию числа слов из запроса в документах (первым в отчете приводится ссылка на документ, использующий максимальное среди других найденных документов число слов из запроса). Это позволяет пользователю обойтись без написания запроса объемом в страницу или больше в виде логических формул. При равенстве числа слов в запросе и пороговой величины для числа слов из запроса, реализуется стандартный вариант контекстного поиска.
4.Построение моделей семантики документа в форме аннотаций:
Формируемые
при использовании
Модель семантики документа в форме аннотации позволяет достаточно точно, полно и ярко представить тематику и содержание документа в виде небольшого текста на естественном языке. В информационной технологии в качестве аннотации формируется ограниченный по объему (параметр, управляемый пользователем) набор предложений текстового документа. Предложения, включаемые в аннотацию, выбираются в ходе вычислительной процедуры таким образом, чтобы суммарный вес включенных в отобранные предложения ключевых слов документа был максимален при алгоритмическом обеспечении разнообразия ключевых слов.
Для
каждого документа реализуются
одновременно два режима аннотирования:
в контексте запроса (в аннотацию
включаются «тяжелые» предложения
документа со словами из запроса)
и в контексте самого найденного
документа (в аннотацию включаются
«тяжелые» предложения без
5.Смысловая
навигация по текстовой
Адаптивный диалоговый тезаурус (АДТ) – управляемый пользователем диалоговый инструмент смысловой навигации по текстовым коллекциям, являющийся оригинальным компонентом информационной.
АДТ
формируется вычислительно для
произвольной выбранной пользователем
коллекции документов по наукоемким
вторичным информационным ресурсам,
характеризующим коллекцию: словарным
лингвистическим моделям
Средствами
формирования коллекции могут быть
поиск (контекстный или по сходству
с документом - образцом) и/или отбор
документов по доступной метаинформации.
АДТ – это список всех слов, используемых
в документах отобранной коллекции,
упорядоченный по невозрастанию
суммарного веса слов в документах
коллекции или числа
Действительно, АДТ предоставляет информацию о тематике и содержании конкретной коллекции, начиная с наиболее значимых слов (с максимальным суммарным весом) или с наиболее распространенных слов (с максимальным числом использующих их документов).
Информация о работе Области применения современных информационных технологий