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 45. Читать онлайн

перевода

пределяя :мы. При мы будут < идолж< затрат и

: способа :кис про-

ричности ем МПк <тез тракиые про:обладать )ge-Based тись сисp.]. В но:аниям, к уточнить ггь поняенту синния празв источ- роаналиа, запись а средств

обобщить

строение тических ."дставить уального

тиальны:нными в

ченной в ных тек-

ф 15. Включение предметной области как задача

информационно-переводческой системы

За подключение любого компонента специальных знаний к ~пюцессу понимания исходных естественных текстов ответствень< лингвистика, это она должна обеспечивать общение друг с ругом «разноязычных» систем: ведь очень непросто включить в щнгвистические структуры экстралингвистические знания, име, лцие совсем другую природу. Правда, в вербальную систему до.<ускаются только словесно оформленные знания, но в каждом зучае система должна преодолевать информационное разноязыо<с: в пределах одного языка, в нашем случае русского, система <о«имания должна уметь преобразовывать друг в друга объекты этной природы — лингвистические и специальные.

Именно поэтому за основу модели «мягкого» (адаптируемого к , мзным ПО) понимания должна быть взята не просто модель си<см автоматического перевода, реализующих самую полную цеючку работы с текстом, а схема информационно-переводческих нстем. Отказываясь от задачи полного, точного, со всеми линг,щстическими нюансами перевода, эти системы не отказываются < задачи извлечения и перевода информации, заключенной в . гксте.

Язык, удовлетворяющий как задачам общения текста с разныщ базами данных, так и задачам перевода с одного ЕЯ на друй, должен быть ииформициопиым языком-посредником. Тогда а«формационно-переводческие системы смогут осуществлять невод со сжатием и с использованием баз знаний; при этом входные и выходные единицы (тексты) могут принадлежать разным i t гественным языкам, отражать разные объемы содержания, моi < г различаться структурами, фокусами внимания и т.д. Структура< выходного языка оказываются в этом случае воспринимающей нстемой, т. е. необходимым компонентом информационного анащ ~а. В приложении 9 схематически показано совмещение функпий системы МП, привлечения специальных знаний и сжатия ~ кета.

До сих пор не создан ни один проект МП, дающий удовлетвоплтельное качество перевода. Однако современные системы МП, ~ нованные на детальном, полном анализе текста, содержат в себе < >лысой потенциал, они в принципе многифункциоиальньe Пути <и~вития систем МП характеризуются большим разнообразием. < ) <ни системы начинаются с собственно системы машинного невода и постепенно образуют среду для создания любых прило-

45

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 45. Читать онлайн