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 248. Читать онлайн

ЭСпт = 1.05,C,usáuðàmü; 2.ПРИНАЛ,полномочия,C; 3, и т.д.

Но если составителю это трудно сделать сразу, можно прост заполнить поле АСЦ — в надежде, что по ключевому слову и списка слов АСЦ можно будет найти его связи по результата семантического анализа и ввести их в дальнейшем в поле ожида емых для данного слова ситуаций.

ЭКСПЛ — экспликация или определение (для слов с весом и 5), они либо формулируются на языке описания ситуаций (сь выше), либо могут быть взяты из энциклопедического словарь Для слов, достаточно полно описанных в зоне СИТ, здесь можн ничего не записывать.

ВЫШЕ — родовые понятия для С:

ЗГЛ = компонент; ВЫШЕ = часть

ЗГЛ = законопроект; ВЫШЕ = документ

ЭНЦ — энциклопедические функции. Это то подмножеств лексических функций, которые имеют энциклопедический харак тер. Наиболее частые из них: SING — типовое название одно «штуки»э одного кванта некоторого С; MULT — типовое назва ние множества; CENTR — центральная часть предмйта; CULM— кульминация, вершина процесса; САР — начальник, руководи тель; EQUIP — личный состав; ATTR — типовая метонимия для С например; ATTR (офицер): погоны, форма; DOC — докуменз ПОСгез(отчитываться): отчет; Г)ОСрегт(входить): пропус» Г)ОСсен(болезнь): справка о болезни; PARS — типовое названи части предмета; РАКАМ — типовой параметр или свойство С MESUR — единица измерения [смл Мельчук, 1974]. Например:

ЗГЛ = сенатор; ЭНЦ = Mult: Сенат

ЗГЛ = депутат; ЭНЦ = Mult: парламент, Дума, сьезд„Верховный Сове

ЗГЛ = прибыль; ЭНЦ = Anti: убытки, ущерб

ЗГЛ =; ЭНЦ = Mesun километр, метр

Зона ПРАГМ (Прагматика)

Назначение этой зоны — дать возможность пользователю фог мулировать значения, в пользу которых он хочет направить сс мантический анализ текста.

СОБ — событие По умолчанию событием считается вся ситу ция (ОСит), если заглавное слово имеет в лоле ВЕС значение 4 ил 5. Но таким событием можно объявить и один из актантов ОСи тем самым он получит максимальный информационный вес, бсиц ший, чем главный предикат ОСит. Формат поля СОБ — такой >и как у поля ОСит.

При анализе заданное Событие становится вершиной (центроь СемП. Яркий пример дает слово помощь:

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 248. Читать онлайн