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 23. Читать онлайн

Мальллект» :кусстлько с лучив:с ана- ианти»кета». дой из

зльное

ое по-

:обоб-

гльное

мно-

w тек- ранигеские стрежения >й ни~ сионе гактигитать гры, в :ория, :Т). ,ность шеале СемП пред!в яви ос. прао, за- ваниХ не- 'СС и гТТК, одаря ~ идти

от Смысла к Тексту (как в книге И.А. Мельчука), т.е. от заданного СемП к ero разверткам в ГСС и далее (см. приложение 1).

В варианте МСТ, реализованном в системе ЭТАП-2 [см.: Апресян, Богуславский, Иомдин и др., 1989), авторы отказались от двухуровневого синтаксиса; единая синтаксическая структура (ангорское сокращение — СинтС) помещает в узлах слова исходной фразы и сохраняет подробные связи поверхностной структуры (см. приложение 2). Эти связи, даже если они и имеют грамматический характер, достаточно дифференцированные, и их можно перевести в семантический план, тем более что все они бинарны, а соединяемые ими слова снабжены семантическими характеристиками в комбинаторном словаре.

В названных подходах получающуюся структуру — СемП, ГСС нли СинтС — правильнее было бы квалифицировать как сиитактико-семантическое представление (СинСемП), поскольку ее основой остается синтаксическое дерево предложения, но в первом случае имеющее «семантичные» узлы, во втором — «семантичные» связи'.

Неоспоримым достоинством классических лингвистических моделей является возможность сопоставлять любому предложению обрабатываемого текста его 4ормальпий структурный образ. При этом структуры сохраняют всю информацию исходного объекта для дальнейшей автоматической обработки. Благодаря заложенному в модель и систему формальному аппарату описания лингвистических сущностей обеспечен воспроизводимый результат. Излишне говорить, насколько мощный импульс это дает исследованиям в теоретической лингвистике.

Но сейчас нас интересует теория прикладного понимания. С этой точки зрения лингвистические единицы оказываются достаточно жесткими (это древесные структуры), в них можно моделировать лишь понимание в пределах предложения„понимание без обобщений, в котором нельзя опустить ни одно звено. Эти структуры не допускают и характерного для естественного процесса понимания выборочного подхода, «выхватывания» лишь интересующей человека части содержания. «Чисто лингвистическое» понимание является необходимым, но только первым шагом понимания целого текста. Реализация такой идеальной лингвистической модели крайне трудоемка, даже если система предполагает очень ограниченное понимание естественного текста.

Другое узкое место лингвистических моделей — слабая корреляция с единицами представления знаний. Не исключено, что для

' В приложении ! воспроизведены примеры Ссмп одной русской фразы и лвух из соотвстствующих сй ГСС [смс Мсльчук, !999, 303 — 306]. В приложении 2 приводятся СинтС одной английской фразы и вариант соответствующей сй нормализованной русской СинтС [смз Апрссян, Богуславский, Иомдин и др., !989, 152- 153[. Всс пояснения читатель найдет в оригиналах.

23

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 23. Читать онлайн