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 119. Читать онлайн

, ero

,r1>ai,не яль- емП ввеюму (ель !но>них

шая или >ют-

обозначающие разные ситуации, в которых предикат сам является лексическим ядром. Но безусловно относятся к СемО те отно>цения, которые можно установить (дав им названия) между кажцым из акгантов и самим предикатом. Это роли, которые отводятся актантам в ситуации, обозначаемой предикатом, или глубинные пццежи:

АВТОР (А, убеждать); АДРЕСАТ (В, убеждать), СОДЕРЖание (С, убеждать). В большинстве таких триад имена СемО- аналоги существительных, и они допускают перифразы типа «А есть АВТОР, «В — это АДРЕСАТ», «С — СОДЕРЖание (действия убеждать)».

СемАн1 лучше начинать с интерпретации главного члена предложения — со сказуемого, так как вместе со своими актантами он образует главный семантический узел предложения-высказывания. Интерпретация любой группы (глагольной, именной, предложной) начинается с построения внутренних связей; при этом уточняется состав семантических узлов, которые постепенно укрупняются, согласно основной тенденции строить более содержательные единицы в принятой модели. В процессе семантической интерпретации могут уточняться или даже пересматриваться и установленные синтаксические связи: СииП1 ~ СинСемП =» СииП2. СинП2, в свою очередь, приведет к более точному СемП (т.е. к СемП2).

Важной частью взаимодействия СемП и СинП должна быть проверка на непротиворечие межцу собой результатов интерпретации сильных и слабых связей.

>ня>ан>ст- ныами тно >ес>сть

г не юв, >но>eri,

ежлы,

Семантическая интерпретация слабых связей

Вторая, но едва ли не более важная, зацача СемАн1 — интерпретировать слабые связи. Слабые связи проще всего определить как такие, которые не «берутся» механизмом обнаружения сильных связей на первом этапе СемАн1.

Очевидна недостаточность определения сильной связи только на основании совпадения предсказанного способа выражения (ср.: Переводить с русского языка на французский и Переводить с листа прямо на машинку и др.). Но нельзя и опираться только на семантические характеристики управляемого слова. Так, фраза-заголовок Сйойи les уеих o»ve>ss (во французской газете) может быть понята и переведена как Выбирать открытые глаза, т.е. в полном соответствии со словарным описанием валентности Объект (выбирать можно все по угодно). И единственность гипотезы поддерживает такое решение. Не подцерживает его только текстовый уровень: лингвистический контекст целого текста (перифразой данной лексемы оказываются лексемы выборы и голосование) заставляет отказаться от гипотезы о том, что в данной фразе выражен

119

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 119. Читать онлайн