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 130. Читать онлайн

ями, ситуациями и положениями вещей в реальном мире иг общем случае в универсууме речи. Референция — это соотне< ность с индивидуальными, единичными предметами и ситуаь ми» [смз Падучева, 1982!.

В прикладной лингвистике и особенно в вербальных систе отношение текстового объекта к действительности (референ альный, или денотативный, статус) заменяется отношением м ду двумя текстовыми единицами, которое будем называть ферентной связью». При этом отношение Реф(А,В) в разных риантах используется в лингвистических структурах, сопос ленных высказыванию, для обозначения и более широкого < га явлений: например, как имя связи между некоторым не минальным символом структуры и всеми реализующими его стовыми единицами. В системах АПТ может быть использо< только небольшая часть глубоких теоретических постулат< выводов относительно свойств этого трудного пласта лекс: Так, если правила восстановления антецедентов опираютс. простые линейные свойства (антецедент — это ближайшее с существительное, согласованное хотя бы по грамматичес» роду), они и мало достоверны. Правила восстановления ант дентов, опирающиеся только на синтаксические древесные с ства, очень ограничены: например, местоименное слово и антецедент не могут быть соподчинены одному предикату. выходе на межфразовый уровень принимаются очень осто< ные решения: таковые ищутся только в соседнем предлож< (слева, редко — справа).

При анализе, даже если он работает только с синтаксиче ми структурами, Структура при этом не сжимается, а, напр< становится более громоздкой и сложной (анафорические с «ломают» синтаксическое дерево). При синтезе введение м< имений сжимает выходной текст. Но для задач смыслового ох< текста нужно работать со структурой.

Более серьезные правила восстановления антецедентов, < более порождения местоимений при синтезе учитывают ко никативную структуру предложения. Однако для сжатия соде ния текста нужно установить коммуникативную структуру ц< текста, а она не выводится просто из структур отдельных пр< жений — здесь более уместен термин Ю.Д.Апресяна «неадд< ное сложение смыслов».

На свойство ожидаемой содержательной (сюжетной) связ< текста опирается разновидность систем ИИ, работающая с r тиями е«емы и даже целого сценария, структура и часть со которых задается заранее — в словаре илн в больших схемах: ресующей исследователя ситуации. Очевидно, что эта мет< применима только к очень ограниченным (штучным или иск венно созданным) массивам текстов. Она требует не лингвистич

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 130. Читать онлайн