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 79. Читать онлайн

На этом же этапе происходит смена лексики (собственно перевод): ЛексП вх. ~ этап Перевода =» ЛексП вых.

Выбор тех или иных лексем и конструкций может влиять на выходное СинП и перестраивать его, поэтому необходима грамматика взаимодействий лексики и синтаксической структуры.

В системах МП этап преобразований завершается этапом сияиаксического синтеза, формирующего структуру выходного пред,южения, на которой задано отношение линейного порядка (СинП вых. лин.). Все лексические единицы принадлежат уже выходному языку и имеют полный набор характеристик, необходимых для синтеза словоформ: СииП стаид. =» этап СииСиитез =» СипП вых. лии.

Морфологический синтез строит далее словоформы выходного языка.

Синтез при МП или генерация СинП из баз данных при хороших, т.е. однозначных и т.п., исходных данных легче, чем задача анализа или «понимания» на синтаксическом уровне, поэтому дальше в этой главе рассматриваются в основном проблемы и трудности этапа анализа.

час- ксивсех нов- орозйно иче- текили щни

В 22. Проблема синтаксической омонимии

при анализе

ние, нен, со-

ченеале ин- ГХ): ченипы наб- идеое и [) =»

ится ход~фи- зис- сонй =»

79

При анализе естественного текста нормой является неоднозначность отдельных его единиц. Это может быть грамматическая омонимия словоформы (сети — сущ. ед. ч. род./дат./предл. падежа или сущ. мн. ч. им. илн вин. падежа) или лексико-грамматическая (подряд — сущ. и наречие; перед — сущ. и предлог, бегом — форма сущ. бег или наречие — бегом; лечь — сущ. и глагол). Если единица ЛексП имела несколько цепочек гипотетических информаций, создается не единственная структура, а множество интерпретаций, илн гипотез. Возможное множество вариантов структур/подструктур обозначим фигурными скобками: {ЛексП + МорфП) =» этап СинАн =» {СииП).

Итак, под еивтакеичеекой оменимией (неоднозначностью) фразы понимается возможность приписать фразе более чем одну правильную синтаксическую структуру {СипП). Конечно, оценка фразы как омонимичной зависит от того, как определена правильная синтаксическая структура на заданной грамматике, а также от свойств этой грамматики, например, важно, где проводится граница между синтаксическими и семантическими характеристиками фразы.

Построение достоверных синтаксических структур, или представлений, всех подряд предложений текста — очень важная и нужная ступень в автоматическом понимании текста, но получить хорошие результаты СинАн для всех предложений естественного,

Обложка.
DJVU. Автоматическое понимание текстов. Системы, модели, ресурсы. Леонтьева Н. Н. Страница 79. Читать онлайн