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 114. Читать онлайн

3. Главное слово синтаксической группы объявляется .

ческим ядром (ЛЯ) семантической группы, или СемУзла:

ное слово (ИГ/ IT) ~ ЛЯ(СемУ).

Изложенная процедура показывает простейший спос<

строения СемУзлов из СинП лингвистическим путем, т. е, я

вверх».

Включение семантического словаря продолжает перевод с

синтаксических структур на язык СемП; словарь вводит

смотрение семантические категории и смысловые вален..

единиц, образующих словарные входы. Это дает возможност~

ить более крупные и более содержательные СемУзлы.

Главная движущая сила СемАн текста — взаимное запог.

валентностей текстовых единиц, вюпочая формальные, коь

ционные и содержательные (ситуативные либо энциклоп

ские) СемО. Оно сопровождается вычислением веса ка

строящегося СемУ.

Семантическая интерпретация сильных связей

Главная задача СемАн1 — построение СемУзлов по сгп связям. Упрощая картину, назовем сильными те СемО, кс входят в описание значений лексем в качестве их валентно семантическом словаре, причем указаны и морфолого-с~ сические (или грамматические) способы реализации валс стей в пределах предложения, и семантические характери кандидатов на заполнение (K3) валентностей. Лексему, ~ щую валентности, принято называть предикатным слово~ бор таких СемО при нем Ч. Филлмор назвал глубинными жами; заполняющие СемО лексемы называют актантами, купность актантов — актантной структурой. Больше все лентностей имеют слова категории СИТ (ситуации). Если в ложении находятся такие слова-КЗ, которые удовлетв объявленным условиям, строится предикатная структура шей терминологии — СемУ типа СИТ).

Процесс интерпретации сильных связей представляет последовательную работу алгоритмов, которые обращаются личным разделам словарной статьи и сравнивают информа этих разделах с результатами СинАн и уже проработавших ритмов СемАн1. Процесс состоит из двух частей: интерпрет щей и фильтровой. Интерпретирующие алгоритмы достра СинП до СинСемП со всеми возможными вариантами инт~ тации узлов и связей.

Фильтровые алгоритмы анализируют актантные структу мантических узлов и на основании этого отбрасывают н~ рые варианты интерпретации как неверные или менее Bl ные.

114

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 114. Читать онлайн