Сопоставляются два подхода к целенаправленному извлечению нового знания из текстовых данных. Первый подход относится к предметной области лексикографии и ориентирован на извлечение новых значений слов из текстов в интересах пополнения словарных статей двуязычных словарей. Второй подход относится к медицинской науке и ориентирован на извлечение новых значений терминов в интересах актуализации терминологического портрета болезни, включающего дефиниции терминов с отражением их динамики во времени, отношения между терминами, контексты их использования и ссылки на источники контекстов. Эти подходы сравниваются по следующим позициям: <i>проблема</i>, для решения которой извлекается новое знание, <i>цель</i> его извлечения, <i>источник</i> концептов нового знания, <i>эталон</i>, сравнение с которым используется как критерий новизны, <i>связь</i> концепта с его источником и <i>динамика</i> концептов. Цель статьи состоит в описании результатов сопоставительного анализа обоих подходов. Результаты анализа предлагается позиционировать как исходные данные для создания концепции системы искусственно-естественного интеллекта (ИЕИ-системы) для целенаправленного извлечения нового знания из данных большого объема, применимой в разных предметных областях.
генерация нового знания, извлечение знания из текстов, искусственный интеллект, система искусственно-естественного интеллекта