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 24. Читать онлайн

общения с каждой конкретной базой данных или для записи в информации из текста потребуется создавать отдельную сист< перевода.

А какой реальный внд имеет СемП целого текста в чисто ли вистических системах? Пока реально досппкнмое СемП целогс зто последовательность СннСемП всех подряд предложений тенг

Если же зафиксировать в СемП сведения о теме-реме (в п ложении 1 соответственно л и н), об эмфатических акцентах и ~ или даже установить хотя бы только референтные связи мез структурами соседних предложений, мы выходим в структуру т Б (семантическую сеть целого текста). Переведя СинСемП в предложений текста на язык более элементарных единиц (как пр лагается в МСТ, и именно результат такого перевода, его Сеь объявляется «смыслом» текста), мы получим сеть, глобальв «размытую» структуру.

В работе Н.Н. Перцовой утверждается, что модель понимаг текста должна включать наряду с поверхностно-семантическ компонентом и глубинно-семантический компонент со свс представлением (ГСемП), объединяющим информацию собств но языковую и энциклопедическую (= общность сведений о д ствительности, которые имеются у отправителя и получателя т ста) [смс Перцова, 1980]. Это не могут не учитывать системы т~ «вопрос-ответ>.

В приложении 3 воспроизводится пример несколько упрощ ной структуры ГСемП для текста, состоящего из пяти фраз. С~ соб изображения узлов и связей приближается к принятому в М (узлы более содержательны и эксплицитны, чем связи). Работ таким объектом оказывается пока практически невыполнимой д' в рамках одного предложения. Это естественно: в глобальном мантическом пространстве целого текста действуют другие заl ны, чем в пределах предложения.

Рассмотрим другой путь построения «смысла» текста — и «сверху вниз», Он реализован и реализуется сейчас в разных r формационных системах.

Структуры типа В (информационные структуры целого текс фиксируют результат глобального понимания текста и потока т стов в единицах терминологии выбранной предметной облас Термины сосредоточены в источниках, задаваемых отдельно текста: классификаторах, тезаурусах, рубрикаторах и др. (i гл. 8 — 9). Работающие с этими структурами системы автоматич кого индексирования и на их основе информационно-поискоь системы имеют дело с реальными текстовыми информационь ми массивами. Исходный текстовый материал подвергается сг тию: лексический материал текста, не совпавший с единица тезауруса, просто отбрасывается. Результирующие структуры ь ражаются в единицах знаний, релевантных для пользователя: д

24

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 24. Читать онлайн