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 238. Читать онлайн

является СХ ПРИЗН (признак), которая по сути повторяет значение поля КАТ (ee можно поэтому не приписывать, так как она формируется при анализе автоматически для всех, даже и для неузнанных прилагательных и наречий). Чтобы не пришлось приписывать много конкретных значений каждому прилагательному (а сложности их описания известны), можно использовать комбинацию из CX ОПР (не собственно СХ) плюс СХ аргумента:

ЗГЛ = архитектурный

СХ = ОПР, ОДЕЯТ (область деятельности)

Запись понимается как «определение по области деятельности», так как СХ(архитектура) = ОДЕЯТ.

ЗГЛ = американский

СХ = ОПР,ГЕОГР

Запись нужно читать как «определение по географическому понятию>, так как СХ(Америка) = ГЕОГР.

Те же прилагательные можно описать в поле СХ иначе — чере' лексическую функцию А и прямое, в виде лексемы, введение аргумента:

ЗГЛ = архитектурныи

СХ = А(архитектура)

ЗГЛ = американский

СХ = А(Америка)

Какой из двух способов записей более информативен? Видимо, второй. Однако запись вида А (архитеюиура), ссылающаяся на конкретную лексему, предполагает, что зта лексема присутствует в словаре и, возможно, для нее зафиксировано отношение производности, например, для слова архитектура

ПРОИЗВ = прил(архитектурный)

Такой способ требует ввода в словарь многих конкретных слов зто значит, что находить СХ прилагательного нужно не прямо, обращением к СХ производящего слова, по правилу;

Если СХ(архитектура) = ОДЕЯТ, то СХ(архитектурный) = ОПР ОДЕЯТ

Если СХ(Америка) = ГЕОГР, то СХ(американский) = ОПР,ГЕОГР При этом если наличие в словаре слов Америка, Россия, Москв~ не вызывает возражений ввиду частой встречаемости этих имег в текстах ПО и их неоднозначности (Москва — не только им~ города, но название гостиницы, сорта печенья и т.п.), которук только и можно описать в словаре, то вводить всю географичес кую конкретику просто нельзя, ее место — в географической БД То же можно сказать и о других пластах конкретных слов, кото

238

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 238. Читать онлайн