Извлечение мультимедийных данных с нечетким соответствием

Abstract

С резким увеличением объемов общедоступной мультимедийной информации, возрастает потребность ее обработки в реальном времени. В статье проанализированы проблемы обработки всех типов мультимедийного контента с использованием современных методов искусственного интеллекта, особое внимание уделено извлечению данных из памяти переводов с нечетким соответствием поисковому запросу. Основываясь на теории полугрупп, предложены математические формулировки для представления и извлечения данных с нечетким соответствием. Предложенные выкладки могут с успехом применяться не только для поиска видео и текстовых данных, но и для анализа биомедицинской информации.

Стаття аналізує проблеми обробки усіх типів мультимедійного контенту з застосуванням сучасних методів штуч ного інтелекту, особливу увагу приділено вилученню даних із пам’яті перекладів з нечіткою відповідністю до пошукового запиту. Базуючись на теорії напівгруп, запропоновано математичні формулювання для подання та вилучення даних з нечіткою відповідністю. Запропоновані викладки можуть успішно вико ристовуватись не тільки для пошуку відео і текстових даних, але й для аналізу біомедичної інформації.

This article analyses all types of multimedia content processing with the help of artificial intelligent methods, special attention is given to translation memory data extraction with fuzzy match to a search query. Mathematical groundings based on semi-group theory are provided for content matching. The proposed formulations can be successfully used in video and text search ap plications as well as biomedical information processing.