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 170. Читать онлайн

ческие термины. Последовательность их СП сравнивается с r матикой СП, заданной в виде разрешенных конфигураций например:

Д + П (сясигание мусора)

Ус + Д (устройство для перфорирования)

О(Ф) + Дус (грушевидное сопла)

Д « Х (изменения давления)

Х + УС (вес двигателя) и др.

Гипотетические термины просматриваются на предмет д пения списка терминов. Если в ходе сравнения со списком ) шенных конфигураций возникают конфликты, используетс лица предпочтительности конфигураций (которая была сос на в результате анализа сочетаемости дескрипторов в цеп ПОД):

Х+ Ус > Ус + Уе (т. е. первой конфигурации следует отдать пр

тение);

Х+ П > П+ П ит.д.

Дескрипторов получилось в три раза меньше, чем вх

значимых лексем ЕЯ: для 6 тыс. входных единиц потребо

2 тыс. дескрипторов.

Адекватная система АПТ должна иметь механизмы ада~ к разным ПО. Желательно, чтобы они составили отдельнь или компонент системы, который можно менять для друго чи и при переходе к другим предметным и проблемным об.

Найти и зафиксировать логику ограниченных фрагмен в виде отдельного модуля не так сложно, труднее соединит рат лингвистического анализа и ПО [см:. Баршев, 2003]. В но, что описания ПО лучше поручать пока лингвистам, ч специалисты создавали лингвистическое обеспечение дл ПО, а лингвисты описывали ПО в таких категориях, котс естественно стыковались с лингвистическим процессороз

В простых информационных задачах достаточно сравнив сический материал текста с той малой информацией, задана простыми списками типа Gazetteers (см. гл. 9), теза тремя связями иерархии, простой БД. Но создание таки лектуальных систем, как вопросно-ответная система, сися шинного перевода, поиска новой информации, сжатия с ния и т.п., требует серьезного лингвистического рви«ение мы стыковки с ПО. Потребность в СМП, которые бы lip переводили «специальные» тесты, огромна. В любом текс

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 170. Читать онлайн