ПравообладателямАвтоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы, Леонтьева Нина
Книжная полка
перейти на полку → Хочу прочитатьЧитаюПрочитана
ИзбранноеВладею
Чтобы воспользоваться книжной полкой выполните вход либо зарегистрируйтесь
← Назад
Скачать: , Леонтьева Нина Николаевна djvu   Читать

Учебное пособие обобщает опыт создания отечественных и зарубежных систем, реализующих автоматическое понимание текстов. Эти сложные "интеллектуальные" системы выделяются из множества систем, которых просто используется автоматическая обработка текста, поскольку автора интересует именно качественный аспект понимания. Рассмотрены те компоненты процесса АПТ, которые могут быть заданы в вербальном виде. В основе пособия - идея "мягкого" понимания текста; представлена экспериментальная лингвистическая система политекст, осуществляющая гибкое соединение лингвистических и предметных знаний.

Для студентов лингвистических факультетов вузов. Может быть рекомендовано для тех, кто интересуется искусственным интеллектом, структурной и прикладной лингвистикой, информатикой.







DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н.
Страница 102. Читать онлайн

системе АПТ: может меняться ПО, может давать разные ки адресат. Для выполнения функции адаптации необхо циальный метаязык, на который и с которого возможнь,' ды разных источников текстового характера (напомним компоненты системы АПТ задаются в вербальном виде)

Единицы, которые строятся только лингвистически~ зом, назовем внутренними единицами текста. К виешиим отнесем те, которые задаются «встречным текстом»с < понятий конкретной области знаний, заданной семан сетью или единицами индивидуальных знаний того, кп лирует вопрос к тексту.

Внутренние единицы строятся методом «снизу-вверз альных системах АПТ доходят в лучшем случае тольке тактико-семантических представлений отдельных пред~ Лингвистам для каждой конкретной задачи, для квжд угодно узкой предметной области приходится строить н стему «перевода» между лингвистическими структура вариаций СинП или СинСемП очень много) и едини данных, которых еще больше. Это напоминает систем ного машинного перевода. Внешние единицы, наприм< в БД, чаще всего опознаются в текстах методом «евер который сводится к простому узнаванию заданных изв~ ческих единиц, игнорирующему структуры и деление н; жения, подобно тому, как строится поисковый образ д в информационно-поисковых системах. Два языка — вн и внешний — часто оказываются не в состоянии «дого~ друг с другом, и системы АПТ весь свой искусственнь лект тратят на преодоление этого разрыва. Поэтому т найти общее решение задачи.

8 28. Три структурных отображения текс семантическое, информационное, когнити

В прикладных семантических системах наибольшие1 ния наблюдаются во взглядах на окончательное сема~ представление целого текста. Термином «семантическое ление» обычно называют и любую из структур семан уровня (в том числе СемП целого текста), и результат r, семантической интерпретации, т.е. синтактико-семаь структуру предложения, и любую промежуточную стр пути к СемП целого текста. В любом случае это граф, се кая сеть, элементарная единица которой — отношение ме узлами (х — Р — у). Но какова природа узлов (х, у) и о (Р) между ними? Это зависит от того, с каким уровнем ческих структур мы работаем.

102

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 102. Читать онлайн