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 129. Читать онлайн

апач«туайном 1аль;ско: со-

змо там там чи про > позям ыто тек

тра про зеле

яы ;но

про ~рии .етс вп п

асденное в книге Д.И.Блюменау, позволило автору сделать вывод„что «совершенствование методов свертывания на эмпири~еской основе практически себя уже исчерпало. Необходимо... бращение к теории, которая бы позволила формировать методи~еский аппарат свертывания информации на качественно иной панове».... «Создание такой теории — дело будущего. Однако лювые, пусть незначительные, шаги в этом направлении представвяются нам делом исключительной важности» [см:. Блюменау, 1982].

Итак, одним из наиболее востребованных механизмов автома~ической обработки текста является ero елгашие (или компресия), имеющее целью получить более компактную формулировку ro содержания. Систему без такой функции трудно назвать системой понимания. Даже пользователям систем машинного перевода ~исто нужен перевод не полного текста, à ero наиболее содержа- и льных фрагментов. Полный МП большого потока текстов может ~казаться экономически невыгодным и технически трудно осушествимым, поэтому даже для целей МП встает задача автоматического сжатия. Реферирование и аннотирование текста являются частными случаями смыслосохраняющего сжатия, поэтому обшая ссорил сжатия текста должна быть в основе своей лингвистичекой теорией [см:. Гиндин, 1983]. Потребность в сжатом представя.нии содержания многих текстов на одну тему или даже сжатого «чображения содержания больших массивов текстов обострили антерес к семантике целого текста и текстовых массивов.

Очевидно, что приемы содержательного сжатия текста должа ы использовать прежде всего свойства связности текста. Комп- а ксного описания всех механизмов связности пока нет, однако в,нные конкретные исследования — лингвистические, информашюнные и работы из области поэтики — так или иначе опираютя на явные или неявные свойства связности текста, на внутреннею организацию текста [см.: Гиндин, 1971; 1972; Леонтьева, I 981],

Самые очевидные материальные показатели связности текста- мсстоименные слова и замещающие местоимения. При анализе кета всегда встает задача нахождения антецедентов (и постцеюнтов) местоимений. Этой теме прикладная и теоретическая лингвистика всегда уделяли большое внимание [см.: Падучева, 1979; [982; Чехов, 1982]. В работе М. И. Откупщиковой дана классифиi «öèÿ местоимений в синтаксическом и семантическом плане, ~ огорая показывает, что семантика местоимений имеет отчетлив выраженный функциональный характер, который ярко проявшстся на объекте «связный текст» [см:. Откупщикова, 1984].

В логической семантике и согласованном с ней лингвистичеьом плане проблема референции — это «соотнесение высказы, аия и ero частей с действительностью — с объектами, событи-

а»»«»в

129

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 129. Читать онлайн