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 226. Читать онлайн

ниц, кроме этих внесенных заранее, система не может воспри мать. Операция узнавания проходит в них через сравнение пов~ постно-лингвистических характеристик, т.е. через лингвист~ ский словарь системы. Это достаточно жесткий путь.

Адаптация на уровне речи означает, что система воспринтп разные источники специальных знаний как тексты на нези; мом ей информационном языке. В результате их перевода на ~ ный эквивалент она не только понимает то, что в нее вхож~ но и умеет настраиваться на другие сообщения и единицы, pai дящиеся по структуре и лексикону с теми источниками, на пс мание которых был первоначально настроен набор средств; лиза. Такая система имеет обратную связь с партнером (чел~ ком, текстом, словарем или другой системой ИИ), она мс учиться, «привыкать» к иным сигналам, перестраивать свои ст1 туры в пользу системы-партнера. Операция узнавания, пон» ния и привыкания к чужим единицам заключается в основн< сравнении друг с другом и в поиске корреляции единиц вот ных текстов. Такой путь мы считаем «мягким» пониманием. мантический словарь предназначается именно для такого àäàt руемого понимания (см. гл. 12).

Литература

Анисимов А.В., Белецкий М.И., Севбо И.П. К построе малых баз данных с диалогом на естественном языке // НТИ. — М., 191 Сер. 2.- Х 5.

Б а р а н о в А. Н. Категории искусственного интеллекта в лингви ческой семантике. Фреймы и сценарии. — М., 1978.

Искусственный интеллект; Справочник: В 3 кн. — М., 1990.

Л е о н т ь е в а Н.Н. Информационная модель системы автоматичес перевода // НТИ. — М., 1985. — Сер. 2. — М 10.

Леонтьева Н.Н. Построение Базы текстовых фактов // НТ1 М., 1990. — Сер. 2. — Ns 7. — С. 2 — 11.

Леонтьева Н.Н., М артем ьянов Ю.С., Розен цвейг 1 О выявлении и представлении смысловой структуры экономически: кументов // Семантические проблемы автоматизации информацио ro поиска. — Киев, 1971.

П ос пел о в Д.А. Логико-лингвистические модели в системах yr ления. — М., 1981.

Скороходько Э.Ф. Автоматический перевод наинформацио» язык с текстуальными отношениями («автоматическое индексиг ние») // НТИ. — М., 1969. — Сер. 2. — )Ч«5.

Университетская информационная система РОССИЯ // Преп НИВЦ МГУ. — М., 2004.

Leontyeva NN Textual Facts as Units of Coherent Text Semantic А sis // lntemational Workshop on the Meaning-Text Theory. — GMD 671.-

Recent Papers from the Mikrokosmos and Corelli Projects. VoL 2; Know Aquisition / S. Nirenburg. — New-Mexico, 1995 — 1996.

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 226. Читать онлайн