.png)
.png)
Послать статью по эл. почте 
РЕАЛИЗАЦИЯ ОБУЧАЮЩЕЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ПРОГРАММЫ НА ОСНОВЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА
Аннотация
Вследствие постоянного увеличения объема электронной текстовой информации современное общество испытывает острую потребность в автоматизированной обработке естественного языка (ЕЯ). Главное предназначение систем автоматической обработки ЕЯ – анализировать и синтезировать тексты, то есть преобразовывать тексты из их исходного вида в некоторое абстрактное представление, приближенное к представлению смысла, и обратно. Целью предлагаемой работы является разработка лингвистического и информационного обеспечения автоматической системы для обработки англоязычных публицистических текстов и ее последующая реализация в виде обучающей компьютерной программы. В статье рассматриваются примеры различных подходов к технологии создания лингвистической базы данных для систем обработки текста естественного языка. Автор дает подробное описание основных структурных блоков принципиально нового лингвистического процессора: лексико-семантического, синтаксического и семантико-синтаксического. Основным преимуществом данного процессора является использование в алфавитном словаре специальных семантических кодов в соответствии с разработанной лексико-семантической классификацией. Это позволяет автоматической системе точно определять семантические функции ключевых слов, входящих в выделенные в процессе синтаксического анализа группы. Что, в свою очередь, помогает избежать ошибок, характерных для такого рода систем.
Об авторе
М. В. МакаричБеларусь
Макарич Марина Васильевна - доцент кафедры английского языка № 2 БНТУ, кандидат филологических наук
Список литературы
1. Пиотровский, Р. Г. Методы автоматического анализа и синтеза текста / Р. Г. Пиотровский [и др.]. – Минск: Вышэйшая школа, 1985.– 222 с.
2. Воронцов, А. В. Промышленная реализация системы лексико-грамматического анализа текстовых документов / А. В. Воронцов // Вестн. МГЛУ. Сер. 1, Филология. – 2007. – № 1(26). – С. 189–203.
3. Jurafsky, D. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition / D. Jarafsky, J. Martin. – New Jersey: Prentice Hall, 2000. – 934 p.
4. Todhunter, J. Semantic processor for recognition of whole-part relations in natural language documents: US Patent Appl. 20070156393 / J. Todhunter, I. Sovpel, D. Pastanohau and others; Intention Machine Corp. – Serial no. 686660; Series code 11; Filed 15.03.2007. – 2007.
5. Леонтьева, Н. Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: учеб. Пособие для студентов лингвистических факультетов вузов / Н. Н. Леонтьева. – Москва: Академия, 2006–304 с.
6. Совпель, И. В. Автоматическое распознавание основных типов знаний в текстовых документах / И. В. Совпель // Искусственный интеллект ISSN1561–5359 – НАН Украины «Наука и просвещение» – 2007. – № 3 – С. 328–332.
7. Зубов, А. В. Семантико-синтаксический язык для записи текстов в памяти ЭВМ / А. В. Зубов // Функционирование и развитие языковых систем. Сборник научных трудов.– Минск: Вышэйшая школа, 1990. – С. 110–117.
8. Макарич, М. В. Автоматическая система для создания табличного реферата группы текстов / М. В. Макарич. – Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012.–145с.
Дополнительные файлы
Для цитирования: Макарич М.В. РЕАЛИЗАЦИЯ ОБУЧАЮЩЕЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ПРОГРАММЫ НА ОСНОВЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ТЕКСТА. «Системный анализ и прикладная информатика». 2016;(1):78-83.
For citation: Makarych M.A. REALIZATION OF TRAINING PROGRAMME ON THE BASIS OF LINGUISTIC DATABASE FOR AUTOMATIC TEXTS PROCESSING SYSTEM. «System analysis and applied information science». 2016;(1):78-83. (In Russ.)
Обратные ссылки
- Обратные ссылки не определены.
