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 253. Читать онлайн

щие первый и второй члены отношения; но вместе с ними возможны и другие, содержательные:

СХ = БОЛЬШЕ

ВАЛ = П-ЧЛЕН(А1,С); В-ЧЛЕН(А2,С); АСПЕКТ(АЗ,С)

Запись нужно понимать так: «Al больше А2 по какому-то ограничивающему признаку AÇ» Формат записи здесь совпадает со словарной статьей основного массива слов-этикеток. Эквивалентной по содержанию будет следующая сокращенная запись:

ВАЛ = БОЛЬШЕ (AI,А2); АСПЕКТ(АЗ,С)

Слова-отношения описываются нами по этому второму варианту. В качестве примера приведены словарные статьи простого предлога (четыре значения предлога С) (см. приложение 13).

В описаниях словарных статей словосочетаний (СЛСЧ), как и других слов-отношений, нами ставилась чисто прикладная задача — обеспечить перевод с естественного языка на наш информационный язык-посредник. Единицы СЛСЧ, как и обычные слова, могут принадлежать к разным категориям, из них сложные предлоги (СП) и союзы переходят обычно в отношения (КАТ = ОТН), а частицы и адвербиалы чаще относятся к категории аспектных слов (КАТ = АСП). В приложении 13 даны примеры словарных статей нескольких СЛСЧ. Все они относятся к типу ОБОРоты, т.е. устойчивые словосочетания.

Создание словарей — наиболее трудоемкое дело в разработке прикладной системы понимания текста, поэтому так важно определить модель, в рамках которой данный словарь будет эффективно использоваться. Как бы мы ни стремились к единообразию в подаче словарных данных, в каждом словаре используется свой язык описания, выбирается определенный ракурс описания, проводится любимый мотив.

Так, главным мотивом словарей модели «Смысл ««Текст» мы считаем систематическое описание сочетаемости слов: а) на грамматическом уровне это зоны с тщательным описанием моделей управлений и б) на лексическом уровне это аппарат лексических функций. Перевод многих языковых единиц в ранг полу- свободных, т. е. значений лексических функций от других единиц, позволяет значительно сократить количество традиционно приписываемых им значений и снижает субъективность словарных описаний.

Масштабные лексикографические работы, проводимые под руководством Ю.Д.Апресяна и продолжающие традицию модели «Смысл «» Текст» (правда, не рассчитанные на прикладное ис-

253

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 253. Читать онлайн