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 44. Читать онлайн

этой проблемы необходимо и для реализации систем класса КВМТ.

Эти проблемы нужно решать в комплексе, заранее о место для каждой из них в сложной архитектуре систс отсутствии общего проектирования названные пробле, возникать при анализе каждого отдельного предложени~ ны будут решаться эмпирически (т.е. требовать немалы> «заплат»).

Первой самой необходимой задачей является поиск включения знаний предметной области в лингвистичес цессоры.

[ [![[['[',[[[

[ю «8

ь

В 14. Новая парадигма СМП

[[[н,

44

Мы считаем, что именно осознание факта несиммет процесса понимания текста привело разработчиков сист смене традиционной парадигмы (в которой анализ и сию туются как симметричные, хоть и достаточно независи~ цессы) на несимметричные типы систем. В МП стали npr системы перевода через базы знаний — КВМТ (Knowle< Machine Translation), вместо компонента синтеза появтп темы типа генераторы текстов [см.: Nirenburg, 1989; и д вой парадигме обострилось внимание к специальным зн прагматическому аспекту знаний и т.д., что помогает само понятие семантической структуры текста, разделю тия семантической и концептуальной структур. К компон~ теза, или генерации, текста стали предъявлять требова вильно построенного дискурса независимо от того, как< ник информации: семантическое представление ранее п зированного текста, протокол машинного эксперимент в базе данных или даже нетекстовый объект из арсенал Multimedia [см.: Roesner, 1987; McKeown, 1988].

Задачи АПТ в свете этой новой парадигмы можно с так:

1. Анализ исходного ЕТ, который обеспечивает по лингвистических структур, в том числе разных семан структур, полных, частичных, сжатых, стремящихся пр< содержание текста в форме баз данных, в виде концепт графа и т.д.

2. Сравнение лингвистических структур текста со спе) ми или с индивидуальными знаниями, также представл< форме БД.

3. Генерация текстов на основе информации, заклю традиционных реляционных БД, а также в концептуаль стовых структурах или в индивидуальных базах знаний.

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 44. Читать онлайн