Iv халықаралық Ғылыми-практикалық конференция еңбектері

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
102
 
 
2 суретте бесінші клеттен өткеннен кейінгі илемнің қолденең қимасы көрсетілген, онда 
жылу беру есебінен, білікпен түиісетін, илем температурасы 880 °С төмендейді (қара түсті), 
өнім  бұрышының  көп  пластикалық  деформациялануы      және  көп  деформациялық    қызуы 
нәтижесінде    температураның аздаған түсуі көрінеді  –915 °С дейін. Тек қоршаған ортамен 
түйісетін, бүйір жақтары  938 °С температураға дейін суиды. 
         
 
Cурет 2 -  Бесінші клеттен өткен кейінгі илемнің қолденең қимасы  
 
Қолданылған әдебиет 
1.  Моделирование  температурных  процессов  с  целью  совершенствования  технологии  сортовой 
прокатки  /М.А.Соседкова,  Ф.С.Дубинский,  В.Г.Дукмасов,  А.В.Выдрин  //  Вестник  ЮУрГУ. 
Серия «Металлургия». – 2010.– Вып. 15.- № 34. -С.71-75. 
2.  Самарский  А.А.  Теория  разностных  схем.  -3-е  изд.  испр.  –М:  Наука.  Гл.  ред.  физ.-мат.  лит., 
1989.-616с.-ISBN 5-02-014576-9. 
3.  Поздеев  А.А.  Большие  упругопластические  деформации:  теория,  алгоритмы,  приложения 
/А.А.Поздеев, П.В.Трусов, Ю.И.Няшин. – М.: Наука, 1986. -232 с. 
 
 
УДК 004.652  
 
ӨСКЕНБАЕВА Р.Қ., КУАНДЫКОВ А.А., МҰҚАЖАНОВ Н.К., КАСЫМОВА А. 
 
OLAP-ТЕХНОЛОГИЯСЫ НЕГІЗІНДЕ АҚПАРАТТЫҚ-АНАЛИТИКАЛЫҚ 
ЖҮЙЕ ӘЗІРЛЕУ 
 
(Халықаралық Ақпараттық Технологиялар Университеті, Алматы қ., Қазақстан) 
 
Кіріспе 
Қазіргі  таңда  елімізде  жоғары  оқу  орындарын  (ЖОО)  басқаруға  арналған  шешім 
шығаруды қолдау жүйелері жоқтың қасы деп айтуға болады. Соңғы уақытта ендірілген білім 
берудің жаңа формалары мен жүйелері жаңаша басқаруды талап етеді. ЖОО   басты мәселе 
білім  сапасын  бақылау  мен  басқару.  Елімізде  ЖОО-да  әр  түрлі  ақпараттық  жүйелер 
құрылған.  Жүйелер  оқу  үрдісі  мен  студенттерді  тіркеу  сияқты  жұмыстарды  жүргізуге 
арналған.  Бұл  жүйелерде  ЖОО  жұмысына  талдаулар  жасау,  болжамдар  алу,    нақты 
уақыттағы  болып  жатқын  үрдістерді  басқару    сияқты  компаненттер  қарастырылмаған. 
Басқару  шешімдерін  шығаруды  қолдау  жүйелері  деректерді  аналитикалық  өңдеу  және 
жинақталған  деректерді  білім  қоры  ретінде  қолдануға  арналуы  тиіс.  Жүйелерде  
қолданылатын  анықталған  өлшем  көрсеткіштері,  талдаулар,  әдістер,  жүргізілетін 
мониторинг  оқу  орының  барлық  үрдісін  (жұмыс  процесін)  қамтуы  қажет,  ал  алынған 
нәтижелер  үнемі  талданып,  оқу  орны  бекіткен  жоспарлы  көрсеткіштермен  салыстырылып 
отыруы  қажет.  Осының  негізінде  түзетулер  жасалып,  алдын-ала  жасалытын  іс-шаралар 
анықталады.  Жоғарыда  айтылып отырған  мәселені  OLAP  технологиясы  негізінде  құрылған 
ақпараттық-аналитикалық жүйе көмегімен тиімді шешуге болады.  

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
103
 
 
Ақпараттық-аналитикалық  жүйе  құрылымы.  Бұл  мақалада  қарастырылатын 
ақпараттық-аналитикалық жүйе негізгі үш бөліктен тұрады:  
1. Статистикалық деректерді қалыптастыру; 
2. Деректер қоймасы; 
3. Аналитикалық-клиенттік қосымша.  
Статистикалық  деректерді  қалыптастыру  бөлігінде  қажетті  мәліметтерді  әр  түрлі 
деректер  көзінен  жинау,  олардың  деректер  қоймасымен  интеграциясы  жүзеге  асырылады. 
Жүйеде  деректер  қоймасына  мәліметтерді  арнайы  қосымша  арқылы  енгізу,  сонымен  қатар 
университет  деректер  базасынан  және  excel  кестелерінен  алу  қарастырылған.  Ақпарттық-
аналитикалық  жүйенің  екінші  бөлігі  көп  өлшемді  деректер  моделі  негізінде  құрылған 
деректер  қоймасы  және  OLAP  текше.  Деректер  қоймасының  көп  өлшемді  моделін  құру  
мақаланың келесі  бөлімінде  қарастырылады. Үшінші бөлік аналитикалық деректерді  беруге 
арналған  клиенттік  қосымша  пайдаланушыға  деректер  қоймасындағы  мәліметтер  бойынша 
талдау  жасауға,  есеп  берулерді  жылдам  және  динамикалық  құруға,  диаграмма  түрінде 
беруге,  мониторинг  жасауға,  еxcel  кестелеріне  шығаруға  мүмкіндік  беретін  құралдар 
жиынтығынан  тұрады.  OLAP  технологиясы  негізінде  құрылған  жүйе  құрылымы  1–суретте 
көрсетілген. 
 
 
 
1-сурет. Ақпараттық-аналитикалық жүйе құрылымы. 
 
Деректердің  көп  өлшемді  моделі.  OLAP  технологиясы  негізінде  құрылған  жүйе 
көпөлшемді  текше  түрінде  берілетін  деректер  моделімен  жұмыс  жасайды.  Көп  өлшемді 
деректер моделінде өлшем көрсеткіштері текше түрінде беріледі. Көп өлшемді текше –  көп 
өлшемді  құрылым.  Көп  өлшемді  құрылым  өзара  байланыстырылған  деректер  жиынтығы. 
Негізгі түсініктер: текше (hypercube), өлшемдер (dimension), өлшем көрсеткіштері (белгілері, 
members),  ұяшықтар  (cell),  сандық  көрсеткіштер  (measure).  Текше  бірнеше  өлшемдерден 
құралады, ал әр бір өлшем текшенің бір қырын құрайтын өлшем көрсеткіштерінен тұрады (2-
суретте көрсетілген). Ұяшықтар сандық  көрсеткіштерден тұрады немесе бос болуы мүмкін. 
Текшеде сақталған деректерді қарау таңдап алынған өлшемдер мен сандық көрсеткіштерден 
құралған қима түрінде жүргізіледі.  
ЖОО-ның сандық және сапалық көрсеткіштерінің текше өлшемдері түрінде берілуі:  

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
104
 
 
Өлшемдер  жиынтығы:  Студенттірдің  көрсеткіштері,  шетелдік  студенттер,  студенттік 
клубтар,  оқу  орнын  бітірушілер,  білім  беру  формсы,  білім  беру  деңгейлері,  оқытушы-
профессорлық құрам, ғылыми дәрежелер, ғылыми атақтар, ғылыми-зерттеу жұмыстары және 
т.б. 
Өлшем көрсеткішінің мәндер жиынтығы:  
Оқу жылдары = {2009-2010, 2010-2011, 2011-2012, 2012-2013,...}; 
Студенттірдің  көрсеткіштері  =  {Жалпы  саны,  мемілекеттік  грант  саны,  ...  ,  шет  елдік 
студенттердің саны}; 
Сандық  көрсеткіштер:  жалпы  студенттер  саны,  абитуриенттер  саны,  мемілеккеттік 
грант иегерлері саны, «Алтын белгі» иегерлері саны, ақылы негізде оқитын студенттер саны, 
қаржы сомасы, сапаны бағалау және т.б. [1,3] 
 
 
 
2 – сурет. ЖОО өлшем көрсеткіштерінің көп өлшемді текше түрінде берілуі. 
 
Практикалық  жүзеге  асырылуы.  Қарастырылып  отырған  көп  өлшемді  деректер 
моделі  талдауда  пайдаланылатын  барлық  мәліметерді  деректер  қоймасында  сақтайды. 
Деректер қоймасында мәліметтер екі түрлі кестеде өшемдер кестесінде және факт кестесінде 
(таблица  фактических  значений)  сақталынады.  Деректердің  логикалық  моделін  құру  - 
тапсырманы  шешудегі  ақпараттық  сала  мәліметтерін  толық  (барлығын)  қамтуы  қажет. 
Деректер қоймасы құрылатын пәндік саланың концептуалды сұлбасы мән-байланыс (Entity-
Relationship-ER)  моделінде  құрылды.  ЖОО  арналған  ақпараттық-  аналитикалық  жүйенің 
деректер  қоймасы  Microsoft    SQL  Server  2012  деректер  қорын  басқару  жүйесінде  (ДҚБЖ) 
құрылған,  сонымен  қатар    деректердің  мән-байланыс  логикалық  моделі  де  осы  ДҚБЖ 
әзірленген [1,4].  
OLAP  технологиясы  деректерді  көп  өлшемді  текше  түрінде  ұсына  отырып  талдауды 
барынша 
жеңілдетеді. 
Пайдаланушы 
текше 
қимасы 
түрінде 
берілген 
кестеден 
көрсеткіштердің  қорытынды  мәндеріне  қарай  отырып  талдау  жасауына,  қажетінше  жеке 
бөліктерге  бөліп  қарауға  мүмкіндік  алады.  Бұл  жерде  деректерді  талдау  ақпарат  көлемінің 
үлкендігіне және ДҚ құрылымының күрделігіне қарамастан өте аз уақыт ішінде орындалады. 
Жүйенің  аналитикалық-клиенттік  қосымшаға  шығарылған  текше  қимасы  және  оның 
диаграммасы 3-суретте көрсетілген. Көрсетілген қосымшада пайдаланушы өрістер тізімінен 
өзіне керекті өлшемді кестеге қою арқылы сұранымды динамикалық түрде өзгертіп қажетті 
қимасын  ала  алады  және  алынған  қимаға  сәйкес  беттің  төменгі  бөлігінен  диаграмма 
шығарылып  отырады.  Жүйеде  сұранымдар  жасаудың  қолайлы  және  қарапайым  болуы, 
сондай-ақ  агрегациялық  көрсеткіштердің  автоматты  түрде  есептелуі,  көрсетілген  мәндердің 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
105
 
 
қимамен  бірге  диаграмма  түрінде  берілуі  жүйені  қолданып  отырған  пайдаланушыға  ЖОО-
ның ағымдағы жағадайын көруге, бақылауына, шешімдер шығаруына көмектеседі. 
 
 
3-сурет. Аналитикалық-клиенттік қосымша интерфейсі 
Қорытынды 
Бұл  мақалада  жоғары  білім  сапасын  бақылауға  арналған  ақпараттық-аналитикалық 
жүйе  қарастырылды.  Ақпарттық-аналитикалық  жүйенің  негізгі  құрылымдық  бөліктері 
анықтылып, жалпы сұлбасы әзірленді. Ақпараттық-аналитикалық жүйе OLAP технологиясы 
негізінде  әзірленгендіктен  деректерді  жүйе  пайдаланушыларына  текше  қималары  түрінде 
беріледі.  Модел  текше  түрінде  келтіріліп,  объектілердің  логикалық  байланысы  ER  «мән-
байланыс»  моделінде  құрылды.  Деректердің  көп  өлшемді  моделін  құру  барысында  ЖОО 
сараптамалық көрсеткіштері негізінде текшенің өлшем көрсеткіштері келтірілді. Келтірілген 
көп  өлшемді  деректер  моделі  бойынша  деректер  қоймасы  құрылып,  жоғары  білім  сапасын 
бақылауға  арналған  ақпараттық-аналитикалық  жүйенің  программалық  кешені  жүзеге 
асырылды.  Жүзеге  асрылып  отырған  жүйе  OLAP  технологиясының  мүмкіндіктеріне 
негізделіп әзірленген. 
Әдебиеттер тізімі 
1.  Uskenbayeva  R.K.,  Mukazhanov  N.K.  Creation  multidimensional  model  of  data    for  information 
and analytical systems. VESTNIK of KazNTU № 4 (98) – 2013. Almaty, Kazakhstan  
2.  Миронов  В.В.,  Макарова  Е.С.  Агрегация  показателей  в  OLAP-кубе  при  сведении  по 
зависимым измерениям. Вестник-УГАТУ, Т. 16, № 3 (48). С. 180–186.-2012  
3.  Ермолкевич  А.А.,    Нежурина  М.И.    Построение  модели  информационно-аналитической 
системы  мониторинга  образовательного  процесса  при  наличии  бизнес-заказчика.  Бизнес-
информатикач №2(12) – 2010. – 60с. / 6 с. 
4.  Golfarelli  M.  and  Rizzi  S..  Data  Warehouse  Design.  Modern  Principles  and  Methodologies. 
McGraw-Hill, 2009.  
 
 
 
 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
106
 
 
УДК 519.768.4 
 
САПАКОВА С.З., БОЛАТБЕК М., ЖОЛДЫБЕКОВА С., АХМАДИЕВА Ж. 
 
СИНТАКСИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ПРОСТЫХ, ВОПРОСИТЕЛЬНЫХ 
ПРЕДЛОЖЕНИЙ ПРИ МАШИННОМ ПЕРЕВОДЕ С КАЗАХСКОГО НА РУССКИЙ 
ЯЗЫК 
 
(Казахский Национальный Университет им. Аль-Фараби, лаборатория 
«Искусственного интеллекта», Алматы, Казахстан) 
 
Автоматизация и улучшение качества перевода является весьма актуальной проблемой 
в  сфере  искусственного  интеллекта.  В  данный  момент  существуют  различные  технологий 
организации  машинного  перевода,  такие  как  rule-based  и    statistical-based,  гибридные 
машинные  переводчики.  Наша  работа  относиться  к  rule-based  технологиям,  достоинствами 
которого являются: стабильность, высокое качество и предсказуемость машинного перевода. 
Указанные  преимущества  достигаются  разработкой  многочисленных  лингвистических 
алгоритмов  и  словарей,  которые,  как  известно,  требует  больших  временных  затрат  и 
определенных ресурсов.  
Как  мы  знаем,  организация  машинного  перевода  -    это  комплекс  поэтапно 
выполняющих  взаимосвязанных  алгоритмов.  Синтаксический  анализ  занимает  одно  из 
важнейших  мест  в  этом  комплексе  обработки  текстов  и  в  то  же  время  является  «узким 
местом»,  поскольку  до  сих  пор  не  предложено  достаточно  робастного  и  эффективного 
алгоритма  для  его  организации.  Поэтому  на  сегодняшний  день  СА  является  актуальной  и 
активно исследуемой проблемой компьютерной лингвистики. 
Исследованы  синтаксические  особенности  вопросительных  предложений  казахского 
языка,  проведен  сопоставительный  анализ  структуры  вопросительных  предложений  для 
исходного  и  целевого,  т.е.  казахского  и  русского  языков.  Для  получения  грамматических 
характеристик  и  принадлежность  к  частям  речи  отдельных  слов  в  предложении 
предшествующим  этапом  СА  является  этап  морфологического  анализа.  Разработан 
следующий  алгоритм  морфологического  анализатора  машинного  переводчика  с  казахского 
на русский язык: 
1 шаг. Выделение отдельного слова; 
2 шаг. Выполняется поиск слова из БД, если слова найдено переход к 6 шагу.  
3  шаг.  Слово  считывается  с  двух  сторон  посимвольно.  Если  слово  закончилось,  то 
работа  алгоритма завершается. 
4 шаг. Выполняется поиск выделенной основы в словаре начальных форм. Если слово 
найдено, то переход к 6 шагу. Если слово не найдено переход к 3 шагу.    
5  шаг.  Выполняется  поиск  выделенного  дополнения  из  разработанной  индексной 
таблицы  по  всем  аффиксам  казахского  языка.  Если  соответствующий  аффикс  найден,  то 
переход на 7 шаг. Если не найден, то переход на 3 шаг и алгоритм продолжается.  
6 шаг. Выявляются базовые атрибуты и перевод основы из БД. 
7 шаг. Выявляются базовые атрибуты найденного аффикса.  
8 шаг. Сопоставление полученных характеристик слова на базе основания и аффиксов. 
Если имеется согласование характеристик, то переход к 9 шагу. 
9  шаг.  Изменение  морфологических  характеристик  перевода  основы  в  соответствий  с 
шагом 4. 
10 шаг. Получение перевода и переход на следующее слово. Выполнение 2 шага.  
После  проведения  морфологического  анализа,  получаем  основные  грамматические 
характеристики  отдельных  слов  в  предложении.    Далее  исследовали  некоторые  часто 
встречающиеся  комбинации  для  позиции  слов  в  простых  и  вопросительных  предложениях. 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
107
 
 
На  основе  анализа  база  данных  ИС  была  расширена  служебными  словами  и 
вопросительными  частицами  для  получения  качественного  перевода.  Был  реализован 
рациональный  алгоритм  казахско-русского  машинного  перевода  для  вопросительных 
предложений.  Однако  нельзя  сказать,  что  можно  охватить  всевозможные  варианты 
расположения  членов  предложения  в  литературной  и  устной  речи,  которые  очень  богаты 
различными служебными словами и оборотами.  
Прежде  нужно  определить  следующее  соответствие  между  языковыми  парами 
Таблица-1: 
Таблица -1. Обозначение членов предложения 
Члены предложения на казахском 
языке 
Атрибуты для 
языковой пары 
Члены предложения на русском 
Бастауыш 
1 
Подлежащее 
Баяндауыш 
2 
Сказуемое 
Толықтауыш 
3 
Дополнение 
Анықтауыш 
4 
Определение 
Пысықтауыш 
5 
Обстоятельство 
Cұрау_есімдігі 
6 
Местоимение 
 
В  виде  следующей  структуры  можно  увидеть  позиций  расположения  членов 
предложения в казахском и на русском языках:  
[1][2]=[1][2]                            [1][5][4][3][2]=[1][5][2][4][3] 
[3][2]=[3][2]                            [1][4][3][5][2]=[1][4][3][5][2] 
[1][3][2]=[1][2][3]                   [1][3][4][5][2]=[1][2][3][4][5] 
[1][4][2]=[1][2][4]                 [1][4][5][3][2]=[1][2][4][5][3] 
[1][5][2]=[1][2][5]               [1][4][3][5][2]=[1][4][3][5][2] 
[3][1][2]=[3][2][1]                   [1][4][3][4][5][2]=[1][4][3][4][5][2] 
[4][1][2]=[4][1][2]                   [1][4][5][4][3][2]=[1][4][5][4][3][2] 
[1][4][3][2]=[1][2][4][3]          [1][4][3][4][5][2]=[1][4][3][4][5][2] 
 
Вышеуказанный  алгоритм  перевода  простых  предложений  очень  удобен  при 
организации  автоматического  перевода.  На  основе  данного  алгоритма  разработаны  и 
исследованы  программы  синтаксического  анализа  простых  предложений  казахского  языка. 
Порядок расположения слов в вопросительных предложениях приведен в Рисунке-1, в левом 
столбце  приведена  структура  вопросительного  предложения  в  казахском  языке,  а  в  правом 
столбце  указывается  соответствующая  структура  вопросительного  предложения  в  русском 
языке:  
Предложенные  алгоритмы  успешно  прошли  реализацию  в  нашей  разработанной 
программаной  среде  и  получены  следующие  результаты  Таблица  2.  Следующий  метод  в 
классе  getTranslation  –  метод  syntaks.  С    использованием  данного  метода  определяется 
структура  предложения  в  русском  языке  согласно  структуре  предложения  на  казахском 
языке. В русском языке не существует правилы, относительно определенной позиции членов 
в предложениях. Как бы мы не меняли место членов предложений значение предложения не 
изменяется.  Например,  значения  предложений  «Я  пришел  вчера»,  «Я  вчера  пришел»  или 
«Вчера я пришел» являются одинаковыми. Значит данное правило мы можем также назвать 
как методом оформления русских предложений.  
 

«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»  IV ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ 
 
 
108
 
 
 
 
Рисунок -1.  Порядок расположения слов в вопросительном предложении 
 
public string syntaks(string str) 
     string sentence_kaz = "", sentence_rus = ""; 
     string[] tmpWords = new string[defineVariables.count]; 
for (int ii = 0; ii < defineVariables.count; ii++) 
    {    sentence_kaz += defineVariables.soilem_mushesi[ii];           } 
С  помощью  вышеуказанной  нумераций  членов  предложений  определяется  структура 
предложения  в  казахском  языке.  В  следующем  шаге  выполняется  соответствие  структур 
предложений казахского и русского языка. 
if (sentence_kaz == "1320" || sentence_kaz=="132") { sentence_rus = "123"; } 
else if (sentence_kaz == "1420" || sentence_kaz == "142") { sentence_rus = "124"; } 
else      if (sentence_kaz == "1520" || sentence_kaz == "152") { sentence_rus = "125"; } 
else   if (sentence_kaz == "3120" || sentence_kaz == "312") { sentence_rus = "321"; } 
else  if (sentence_kaz == "14320" || sentence_kaz == "1432") { sentence_rus = "1243"; } 
else if (sentence_kaz == "14520" || sentence_kaz == "1452") { sentence_rus = "1245"; } 
else if (sentence_kaz == "154320" || sentence_kaz == "15432") { sentence_rus = "15243"; } 
else if (sentence_kaz == "134520" || sentence_kaz == "13452") { sentence_rus = "12345"; } 
else if (sentence_kaz == "145320" || sentence_kaz == "14532") { sentence_rus = "12453"; } 
else if (sentence_kaz == "1320" || sentence_kaz == "132") { sentence_rus = "123"; } 
Используя  выше  приведенные  модели,  алгоритмы    и  методы,  программная  часть 
казахско-русского  машинного  перевода  делает  качественный  перевод  основанный  на 
правилах.  
 
Таблица 2. Анализ перевода вопросительных предложений в разработанной среде:  

жүктеу/скачать 19,29 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: