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 124. Читать онлайн

Время (1975 год, работа). Дальнейший СемАн снимет конф. ность этих формул, тем что объединит их в один СемУ «Содi ние (работа, программа)». Для лексем типа план, проект, прог) и т.п. СемАн предлагает валентность Модальность (программа, та), где лексическим ядром, т.е. семантически главным, явл понятие работа, что в окончательной интерпретации этого ~ означает «Работа в 1975 году — в модальности Программа». ственно, что в структуру СемП перейдут неполные формул лентностей Агенс (?, работа) и Содержание (?, работа).

Все варианты интерпретации полных и неполных узлов i зей в нашей модели объединены в пределах одного представь фразы, которое, таким образом, содержит неоднозначность ных типов (одна синтаксическая связь может рассматриватьс реализующая валентности нескольких семантических узлов, ветствующих одному СинУ, и др.). Неоднозначные участки Прост можно также считать разновидностью локальной смь вой неполноты высказывания. Так, именная группа conpomue проводника, однозначная синтаксически (второе слово — ко нос дополнение к первому), получит две несовместимые д другом семантические интерпретации:

1. Сопротивление: СХ = действие; проводник: СХ = лицо; ( мелеву ними = АГЕНС (проводник, сопротивление).

2. Сопротивление: СХ = ПАРАМЕТР(,) к ДЕТАЛЬ УСТР,' водник: СХ = устройство; СемО между ними = ПАРАМЕТР (с тивление„ проводник).

Чтобы выбрать правильную интерпретацию, нужно тоже «в в текст».

Развитие и реализация СемАн в каждой конкретной задаче I принимать разные формы: одни задачи требуют более педро( описания словарных статей, другие — структур Сиьуаций, трет предметной области, а от выбранной схемы и состава Сем) зависит, какие требования нужно предъявлять к уровню cm сиса.

Семантическое представление текста можно начинать ст1 «снизу вверх», от единиц синтаксического представления, вь словарь и интерпретируя узлы и связи всех подряд СинП. И: претация узлов сведется тогда к выбору одного из нескольких чений слова-СинУ, а интерпретация связи — к выбору наи~ подходящего имени СемО. Эта процедура остается необход частью СемАн, но лишь частью. Следующим за ним шагом до. быть установление референтнььх связей СемУ с их дальнейшим пением по всему тексту (глобальный СемАн, завершающий роение внутренней дескрипции текста).

124

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 124. Читать онлайн