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 3. Читать онлайн

ПРЕДИСЛОВИЕ

ли, зи-

BI»,

~еж- ожк в в>»- «от>ер>ед>еу>ий. ,'ко- >YK"

>.8) ч73

юм

)06

В данном учебном пособии прослежен лингвистический аспект учебной дисциплины «Автоматическая обработка текстов» (АОТ). ! la примере некоторых представительных систем и моделей рассматриваются компоненты, из которых складывается полный цикл процесса автоматического поипмапия текста (АПТ), и лингвистические ресурсы, необходимые для его компьютерной реализации. Иа фоне беглого изложения разных подходов к решению лингвистических проблем построения систем АПТ даются развернутые иллюстрации из авторских работ. Рассматриваются отдельные трудные участки процесса АПТ. Такой жанр обсуждения с читателем трудностей, а не сообщения готовых истин вполне оправдан, так как в проблемной области под названием АПТ еще слишком велик разброс мнений по ее ключевым проблемам: так, не сформировалось единого взгляда на природу метаязыка (интерлингвы), на котором желательно представлять содержание любого текста; не определен статус баз знаний; нет согласия в том, что считать собственно семантическим компонентом понимания и где границы его компетенции, и т.д.

В книге представлен авторский взгляд на состав и роль семантического компонента как наиболее содержательного участка компьютерного понимания, определяющего функции всех остальных. Опыт преподавания различных прикладных дисциплин на отделениях структурной и прикладной лингвистики (курс «Информатика» на факультете совершенствования переводчиков МГПИИЯ, основные и спецкурсы в РГГУ и МГУ по прикладной семантике, информационному анализу текста, системам генерации текстов, словарям для систем АПТ и др.) убедил автора в том, что студентов интересуют не столько уже реализованные системы (индексирования, поиска, морфологического анализа, коррекции ошибок и т.п.), сколько вопросы о том, как повысить уровень понимания текстов в прикладных системах. При тестировании программ синтаксического анализа после ввода фраз типа Дети пошли в школу студенты быстро переходят к очень сложным примерам, нащупывая слабые места парсинга (синтаксического анализатора) или системы машинного перевода. Им мало интересен вывод Петя поглощает яблоки — » (значит) Мальчик ест в)руки>ы, а ведь даже такие простые выводы требуют введения сложных семантических данных в систему АПТ.

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 3. Читать онлайн