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 242. Читать онлайн

Валентность МНА вводится для некоторых предикатов, обозначающих взаимное или симметричное действие (коммуникация, договор), или функцию от двух и только двух объектов (расстояние, граница), и для некоторых других, у которых семантически обязательные два актанта могут быть синтаксически выражены как слитным способом (МНА), так и раздельным (П AKT u В AKT): враждовать и др.

Далее в словарной статье даются способы реализации каждой отдельной валентности в виде набора полей:

СХ1 — семантические характеристики первого — из перечисленных в поле ВАЛ — актанта; эквивалентная ей и более полная запись — CX(AI);

ГХ1 — синтаксический и морфологический способы реализации первого актанта. Поле имеет тот же формат, что и поле ГХ для заглавного слова, но способы реализации записываются не для всех актантов, а лишь для тех, которые имеют сильный синтаксический способ выражения данного актанта в пределах предложения. Так, валентность на референта в этом поле скорее всего не будет конкретизирована, так как поиск должен вестись по всему тексту;

ПОЗ1 — особенности позиции актанта AI во фразе относительно заглавного слова С и остальных актантов. Для русского языка эта информация либо тривиальна, либо специфична (когда слово выполняет смыслоразличительные коммуникативные функции), поэтому она вводится редко, но зарезервировать ее нужно.

Такие же поля заполняются для каждого из следующих введенных в поле ВАЛ актантов (А2, А3 ..., т.е. от СХ2 до ПО37).

Остановимся немного более подробно на содержании и форматах заполнения актантных полей.

Поля СХ(1-7) имеют тот же формат заполнения, что и поле СХ для входной единицы, но количество приписываемых СХ в них больше (так как нужно задать разные семантические классы слов, способных заполнять описываемую валентность), и они содержательнее (в частности, там нет ОПР и ЛФ).

Поля ГХ(1-7) — грамматические характеристики соответствуюшего актанта в виде его синтаксического класса и морфологических способов реализации; эти поля «богаче» поля ГХ входной единицы, так как каждая валентность может иметь по нескольку способов выражения:

ЗГЛ = акт

ЗН = 2(2) (второе значение — из всего двух)

СХ = НОСИНФ (носитель информации)

ВАЛ = АВТОР,AI,С; ТЕМА,А2,С; СОДЕРЖ,AÇ,С

ГХ2 = 1 К ДОП; o+II

2 К ДОП: но+В

3 K~OII; no+@,

242

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 242. Читать онлайн