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 15. Читать онлайн

вом же>и», зму ние ых, ная oro

:Ст

:те) ели ого иза кот >ми >азень пгя Но та- ас- те- ковы: ан- ва>ж- ос>ITb

сех ва- де;ий :ии из, >и>ли чеьв та.

ГЛАВА 1

ВЗГЛЯД «СВЕРХУ» НА СИСТЕМЫ

АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОНИМАНИЯ ТЕКСТА

ф 1. Прикладная и теоретическая лингвистика

Феномен человеческого понимания объясняет в первую очередь теоретическая лингвистика; ее роль возрастает, если объектом понимания являются тексты на естественном языке. Если мы хотим какой-то из процессов понимания реализовать на ЭВМ, необходимо обращение к компьютерной лингвистике.

Новая ветвь лингвистики — современная компьютерная лингвистика (КЛ), или вычислительная лингвистика (ВЛ), или алгебраическая лингвистика (термин, используемый в Пражской школе) — утвердилась, когда вошли в жизнь компьютеры и была осознана необходимость и возможность не только хранить, но и перерабатывать с их помощью большие массивы информации. ВЛ и КЛ включаются в более широкую дисциплину — Прикладная лингвистика (ПЛ) [cM.: Баранов, 2001], или прикладное языкознание [см.: Бондарко, Вербицкая, Мартыненко н др., 1996]. Из всех прикладных проблем мы будем рассматривать лишь решение задач, которые ставятся перед так называемыми «интеллектуальными» системами автоматической обработки текста, реализующими автоматическое понимание текста. Если ниже мы используем термины и сокращения ПЛ, ВЛ и КЛ, то в этом суженном смысле и как синонимы. При этом для обозначения дисциплины, занимающейся разработкой систем АПТ, ВЛ [см, Демьянков, 1985; и др.] предпочтителен как более точный и неомонимичный (ведь аббревиатурой КЛ обозначается теперь и корпусная лингвистика (см. гл. 13). Термин «вычислительная лингвистика» принят также в книге P.Øåíêà [см.: Шенк, 1980].

Чтобы создать общую модель процесса автоматического понимания, нужна теория, объясняющая, на какие кванты делится процесс понимания и какие именно звенья этого процесса можно передать автомату. Как же в этой новой теории взаимодействуют теоретическая и прикладная вычислительная лингвистика?

Существенная часть понятий ВЛ совпадает с теми, которые использует современная теоретическая лингвистика (ТЛ) как наука о естественном языке, но многое приходится переопределять или уточнять. Ведь компьютерная лингвистика вынуждена форма-

15

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 15. Читать онлайн