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 27. Читать онлайн

~влекать из

<ванне оплпонент..., < системах е на линг- ~става вопвали мнои др.].

зможн ость .ми источ< на ту же и, и такой ков, 1983; 'матея по<льнейшем

.") моделей а: Попов, <ичения на <ка узнают ~сти, лишь :тов, котоым лексиласти тре<ия подобуспеха и в <етной об<ингвистизнкретных ни иллюсзьных зна~т пониманости,на. "различия ;ксическая е же логизуг подчас :е упрошестого ОЕЯ

~евода) исвода (АП), <и от вход. Они фик- расхожде-

шья) между единицами и структурами двух языков правилами ~рансформационного типа Тl — > Т2 (см. схему 1). Еше большее расхождение между входными и выходными единицами можно наблюдать в структурах информационно-переводческих систем, если они осуществляют перевод со сжатием, опираясь на базы щаний: единицы Tl и Т2 принадлежат разным естественным языкам (ЕЯ-разноязычие), отражают разные объемы содержания (информационное разноязычие), могут различаться фокусами внимания (ценностные, прагматические различия). Такого рода сис<смы АП, основанные на знаниях (англ. knowledge based machine translation systems) и совмещающие в себе полноту лингвистиче< кого анализа текста с механизмами работы со структурами знаний, являются наиболее перспективными системами автоматического понимания текста [см.: Nirenburg, Carbo

В 5. Состав компонентов стандартных систем АПТ

Итак, в стандартных системах понимания текста класса ИИ (правильнее было бы говорить об экспериментальных моделях таких систем) на вход поступает текст на ограниченном естественном языке. В качестве средств его анализа (понимания) привлекаются, с одной стороны, лингвистические знания (ЛингвЗн) в виде словарей и грамматик, с другой стороны, специальные знания в выбранной предметной области (СпецЗн) в анде структур ситуаций той предметной области, к которой принадлежит и текст на ОЕЯ. Предметная область, как правило, ограничивается одним сюжетом (например, посещение зубного врача, посещение ресторана, крушение поезда, некоторая политическая ситуация и т.п.). В ответ на конкретный вопрос к тексту или на постоянный информационный запрос (заданный в виде той же схемы предметной области) строится выходная структура конкретного текста, которая и фиксирует результат «понимания> данного текста (схема 1).

Характер системы, т.е. используемые инструменты анализа и тип выходных структур, часто определяется тем, кто был разработчиком — лингвист или специалист в выбранной предметной области. Основой лингвистического подхода является какая-либо синтаксическая модель, а схема предметной области использует-

27

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 27. Читать онлайн