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 43. Читать онлайн

~то то ос-

от собой <ированы . системы результа-

«ые пара- результать и нра>й оценке

>ой GETA «е совсем : на клас- 2зР-2 учить и срам«а категоиалисты в е группы.

переводов

зй резуль- специаль- самооценли неприким жестмы второ- поступает вся фраза лягчен пс«ом на бо:ким груп:йг рамма«т( напри-

тика» пред>ретически) .:М П-271]. :ия от иде

>дао дной

б) грамматическая правильность — отсутствие нарушений за<»«о«> построения синтаксической структуры выходной фразы;

в) семантическая связность — отсутствие нарушений правил < смантической грамматики и отсутствие разрывов в семантиче< ком графе целого текста;

г) осмыслен>«ость в данной ПО — возможность непротиворечивых интерпретаций структуры целого текста в единицах данной предметной области.

ф 13. Нерешенные проблемы автоматического

понимания и перевода

В настоящее время в России существуют и развиваются серь< зные (т.е. с полноценным лингвистическим обеспечением) СМП семейства ЭТАП [смп Апресян, Богуславский, Иомдин и др., <989] и система ЯРАП [смп Шаляпина и др., 2001]. Начато со>дание нескольких «молодых» СМП (с татарского и турецкого языков, по которым появляются робкие заявления и публикации), авторы которых заново проходят уже пройденные пути и снова преодолевают те трудности, которые детально описало старшее поколение. На помощь им приходят новые информационные технологии, огромные размеры машинной памяти, корпусная лингвистика. Но с помощью только информационных сехнологий невозможно решить принципиальные узловые про»лемы автоматического понимания текста. Главные проблемы >десь следующие:

а) решение неоднозначности формального синтаксического .>нализа изолированных предложений текста; считается, что формальная неоднозначность решается выходом к семантической ингерпретации; если таковой нет, синтаксический уровень нужно строить так, чтобы первым выдавался самый правильный вариант- он и поступает на перевод;

б) преодоление структурной и смысловой неполноты локальных участков (предложений) текста; видимо, она может быть восполнена выходом к межфразовому анализу; для перевода это в первую очередь проблема правильного восстановления антецедентов местоимений;

в) организация гибкого подключения разных предметных областей к процессу понимания и перевода; эту проблему предлагается решать организацией общей онтологии в сочетании с частными базами знаний;

г) необходимость понимания текста как целого образования (в противоположность псевдопониманию изъятых из него частей). Это необходимо для правильного перевода заголовков, подписей под схемами и другими изолированными частями текста. Решение

43

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 43. Читать онлайн