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 115. Читать онлайн

лекс

Гл

>б по снизу

Схема 3

язь

в рас

гное

ь стр

/3

AI А2

/'~

Pi Р2 РЗ

/3 3

/'

/! -.

Синтаксические узлы Семантические узлы

Валентности Семузлов

гнени

гпози

едиче

ждо

Лексемы, удовлетворяющие им (КЗ)

собо к разцию : алто ируюнваю ерпре-

ры се:кото- ероят-

115

!

тьны торы отей гнтак :нтно гсти имею к. На- пвде- сового ва- предоряют (в на-

й результате сравнения семантического словаря с СинП1 форпруются гипотезы о заполнении валентностей одних семанти«ких узлов другими; это можно представить схемой 3:

Словарные способы реализации валеитностей

Алгоритмы фильтровой части, используя определенные крисрии выбора, зафиксированные в семантическом словаре (например, выполнение селективных ограничений), отбрасывают одни омонимичные элементы и объявляют достоверными другие. ll частности, в СемАнl могут пересматриваться и достоверные связи, и узлы СинП (обратная связь с синтаксическим компонентом), что необходимо в системе МП, если перевод осуществ~яется через СинП, а семантика используется лишь как фильтр. Описание алгоритмов и программ этапа первичного семантического анализа в составе системы французско-русского автоматического перевода ФРАП можно увидеть в сборнике «Машинный перевод и прикладная лингвистика», а также в работе И.М.Кудряшовой [смл Кудряшова, 1981]. Гз этой системе фраза могла несколько раз поочередно обрабатываться двумя компонентами, которые играли роль фильтров друг относительно друга [см.: МП-271, 1987].

Рассмотрим французскую фразу Traduitre un texte 4и francais en russe «Переводить текст с французского языка на русский», имеющую однозначную синтаксическую структуру.

У слова-значения С (traduire) будут такие валентности:

Агенс (Аl,C), Объект (А2,С), Источник (A3,С), Результат (А4,С).

Для каждого А (актанта) в словаре перечисляются семантические признаки слова, способного заполнять данное место, — в виде разрешений и запрещений, например:

СХ (Al), или проще, СХI = лицо

СХ2 = информация

CX3 = СХ4 = не время, не пространство

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 115. Читать онлайн