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 66. Читать онлайн

ванне морфологическнх информаций каждой новой слс превратилось в техническую задачу благодаря наличик почитаемом виде словарей, создаваемых на основе Гр» ского словаря А.А. Зализняка [см:. Зализняк, 2003].

Однако как бы ни задать словарь (основ нли словофо нет проблема анализа новых, т.е. не найденных в сло~ (в частности, собственных имен, искаженных слов, аб и т.д.). Типичный прием морфоанализа неопознанных с создание гипотетических информаций по аналогии с mr

Бессловарный метод МорфАн более прост, но он да «шума», т. е. вариантов анализа, поскольку все слова ох» новыми.

Ниже некоторые подходы рассматриваются подробн

акорфАн со словарем основ и словарем оконча~

Это наиболее лингвистический путь. На входе — слов

(с разделением на типы основ) и словарь окончаний

информациями, которые может иметь каждое из них)

словарь основ включает квазиосновы, а в словарь оконч

фиксов) помещают квазиокончания, если это упроща<

ние.

Из-за развитой омоннмии окончаний с самого начал

ре основ кюкдой основе приписываются типы основ (р

существительных, глаголов и прилагательных), а каждом

приписана информация о том, с какими типами основ

сочетаться.

Алгоритм МорфАн имеет в общих чертах следующую»

1) последовательное отделение от конца словоформь

ных (заданных списком) аффиксов; оставшиеся части

ются гипотетическими основами„'

2) поиск полученной основы (основ) по словарю

совпадение;

3) определение совместимости информаций к аффнз

иовам, разрешение дизъюнкции информаций к аффик~

симости от типа основы; возможные конфликты coma

решаются алгоритмнчески.

Как результат выдаются все те варианты анализа, 1

информация к основе совместима с информацией к ок

Возможны н другие стратегии: например, сначала ка

ница текста сравнивается со словарем основ, а оставшах

часть объявляется гипотетическим окончанием и т.д.

Чередования внутри основы при анализе могут учиты~

разному: включением в словарь нескольких видов осн~

беж, воз-/вож-/вожд-) или заданием отдельной таблиц

ваний.

66

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 66. Читать онлайн