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 208. Читать онлайн

ГЛАВА 11

КОНЦЕПЦИЯ БАЗЫ ТЕКСТОВЫХ ФАКТОВ

Целью семантического анализа связного текста в одном возможных аспектов в нашей модели считается построение с бого СемП в виде структуры из Ситуаций и Текстовых фак1 целью информационного анализа (ИнфАн) массива тексто~ построение сводной йазы текстовых фактов. Тема БТФ имеет посредственное отношение к проблеме смыслового сжатия те» (см. гл. 7).

В задаче построения БТФ для каждого отдельного текста, а тем объединения некоторых отдельных БТФ в сво)шую базу, с~ мящуюся стать объективным представлением знаний определ ных (задаваемых пользователями) предметных областей, скопи трированы главные установки информационно-лингвистичес модели:

а) тенденция к сохранению в структурах текста только сов жательно значимых единиц;

б) такая их подача средствами метаязыка, при которой з можно относительно простое сравнение текстов (и их СемП) г с другом и с записями в базах знаний, в том числе в БТФ;

в) способность к адаптации текстовых структур и средств а лиза (словарей, процессоров) к новым ПО и другим сферам п менения (например, создание машинного перевода-реферата

Все источники, в которых знания о предметной области п1 ставлены, так сказать, в естественном виде, проходят в на~ модели те же этапы анализа, что и сам естественный текс полученные структуры сравниваются со структурами ЕТ мето. «сверху вниз». Тем самым «сравнение с действительностью» < новится лингвистической процедурой, технически такой же, сравнение крупных единиц в составе семантической структ одного текста. Сначала сравниваются ПО, затем темы (лекс» скис ядра тематических представлений), после этого сопостаг ются структуры СИТ. Полноценные СИТ могут сравниваться статусу и весу в составе высказывания, а также по составу, pos весу участников (актантов) Ситуации. Актанты допускают д; нейшее развертывание, они могут вводить новые СИТ и т.д.

208

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 208. Читать онлайн