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 148. Читать онлайн

ляется высказывание; из высказываний формируются более кр ные семантические образования. Компонентами высказываний гут быть имена, именные конструкции, дескрипции (описанш различные их сочетания. Хотя такой ЯОЗ задается «сверху, его е ницы близки к лингвистически содержательным единицам, кс рые строятся «снизу-вверх», в частности единицам типа СемУ. СИТ и ТФ, и это внушает оптимизм относительно возможно решения задачи извлечения знаний из текста (см. гл. 6, 7).

Из существующих подходов к решению проблемы включе: разных ПО в систему АПТ нас больше интересуют такие, в кс рых задействованы лингвистические механизмы или отделы лингвистические приемы, ниже речь пойдет в основном о слое ных ресурсах.

й 41. Способы вовлечения специальных знаний

в системы автоматического понимания

естественного текста

Семантика предметной области (domain) может быть учтет системе АПТ одним из следующих способов:

1) иеесткой настройкой всех лингвистических словарей сис мы: отобран лексический состав, словарные информации опи вают только те значения слов, которые релевантны для дан~ ПО. Это самый распространенный способ, который был при прежде всего в большинстве систем машинного перевода, созд ных для узких предметных областей (об опыте создания линга тических словарей с регулируемой настройкой на ПО подроб будет рассказано в гл. 12);

2) частными схемами, характерными для конкретной пр метной области, своего рода грамматиками 1ТО, в виде зада~ специальных структур: фреймов, сцен или более сложных ф1 ментов семантической сети (целых сценариев) вместе с ланге тичеекими енецис()акациями (правилами заполнения слотов, заранее сформулированных открытых валентностей интересуют исследователя ситуации, в основном динамического типа);

3) использованием естественных источников знаний — в в энциклопедических и толковых словарей, существующих ном клатур, списков основных объектов ПО и даже канонических т стов: учебников, справочников. К таким естественным источ кам энциклопедических знаний о слове можно отнести и «Нос объяснителъный словарь синонимов» Ю.Д. Апресяна. Однако с соб извлечения и формализации знаний, содержащихся в ес ственных текстах и словарях, — дело будущего;

4) отдельно задаваемыми специальными словарями тезаур ного типа, дополняющими общелингвистические словари; эт

148

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 148. Читать онлайн