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 219. Читать онлайн

зв ги

операции облегчают сравнение с единицами заданной конкретной ПО; возможно, что уже на одной из промежуточных стадий разукрупнения БД или укрупнения единиц ЕТ они начнут совпадать (например, тот и другой источник сошлись на единице глмс. руб.). Но если этого не произошло, придется переводить оба сравниваемых объекта (ЕТ и БД) на информационный язык-посредник, в самую подробную структуру типа семантическое пространство. В ней все грамматическое окажется выраженным лексически. В частности, в СемПрост текста значение связи аргумента с предикатом будет выражено лексемой, а не номером стрелки. Это, может быть, самое главное свидетельство перехода от синтаксического уровня к семантическому; тем самым мы уходим и от омонимии номеров связей. Так, стрелка 1 имеет разные значения при разньгх типах предикатов; это же можно сказать и о других лингвистических номерах связей. Дав ей имя в виде элементарного смыслового отношения, мы не только снимаем неопределенность, но и делаем семантику связи независимой, тем самым давая право на самостоятельную жизнь этой новой триаде; она может рассматриваться в дальнейшем как потенциальная элементарная Ситуация, в основе которой лежит ЭСО. Но это не просто переименование связей.

Названная операция лексикализации номеров синтаксических связей выявляет сходства или совпадения вновь найденных имен связей с законными лексемами (отношение ПРИЧИНА — слово причина и др.), что приводит к еще одному основанию классификации лексики, а именно к разделению лексем на единицы-объекты, или узлы структуры, и единицы-отношения (имена связей между ними). Это не совпадает с классификацией при синтаксически ориентированном подходе, уводит от привычных и прозрачных синтаксических деревьев и т.д. Но мы не видим другого гибкого способа соотнесения структуры ЕТ и произвольных встречных знаний, чем выход в семантическое пространство текста. Мы ограничиваемся экспликацией значений только связей и не выводим в СемПрост значения полнозначных лексем в виде каких- либо семантических атомов, полагая, что это последнее создаст слишком большие комбинаторные сложности и поэтому преждевременно. При изучении динамики поведения СемО в развертывающемся тексте и планировании операций с ними можно использовать словарные описания лексем, соединенных этими СемО, без нарушения принципа целостности единиц-объектов. Один из способов — описание в словаре семантики полнозначных лексических единиц (ЛЕ) через элементарные ситуации, в которых раскрывается значение ЛЕ (см. гл.12).

При настройке системы АПТ на новую предметную область список общелингвистических ЭСО дополняется специальными ЭСО, выявленными для данной ПО. Они в основном совпадают,

219

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 219. Читать онлайн