Модель представления смысла текстовой информации

Искусственный интеллект (ИИ) — современная наука, характеризующаяся исключительным многообразием и динамизмом. Подобный характер развития этой области знаний, несомненно, связан с уникальностью объекта ее изучения — интеллекта, интеллектуальной деятельности человека. Недостаток знаний о предмете, как следствие — разбросанность концепций, отсутствие адекватных средств и методов формализации, вычислительные ограничения приводят к непрерывной генерации множества теорий, методов, формализмов и моделей, подчас имеющих мало общего, как в методологии, так и по охвату, и по содержанию. При этом, как справедливо отмечает ряд ведущих исследователей ИИ [25], отдельные фундаментальные дисциплины в его составе имеют относительно краткий цикл жизни, и в результате быстрого и насыщенного этапа теоретического развития и создания новых прикладных средств «сводятся к научному обслуживанию технологий» [25]. Многообразие научных школ, теоретических и прикладных направлений, динамизм, взаимодействие и взаимовлияние технологий и фундаментальных исследований — тенденции, лежащие сегодня в основе формирования парадигм ИИ.

В диссертационной работе предлагаются модель и прикладная система, построенные на основе синтеза элементов систем: понимания естественного языка (Speech Understanding Systems), виртуальной реальности, когнитивной графики, а также инженерии знаний, гомеостатики. Эти элементы рассматриваются во взаимосвязи, как единое целое для создания новых методов решения одной из ключевых проблем искусственного интеллекта — проблемы понимания текстов на естественном языке (ЕЯ).

Объект, предмет, цели и задачи исследования.

Объектом диссертационного исследования является моделирование процессов, протекающих при понимании человеком текстов на БЯ.

Предметом исследования является представление смысла текстов на ЕЯ, формирующееся у человека в процессе осмысления естественноязыкового высказывания.

При этом ставятся две главные цели исследования'. 1. изложение и обоснование новых принципов компьютерного понимания текстов, 2. создание модели и прикладной системы представления смысла текстов на ЕЯ, являющейся необходимой компонентой построения систем, опирающихся на новые принципы понимания и способных продемонстрировать адекватный уровень понимания текстов на ЕЯ.

Подобная композиция целей обусловлена, с одной стороны органической взаимозависимостью и иерархической структурированностью систем и способов представления смысла и систем понимания смысла, и, с другой — необходимостью проведения относительно полного исследования, а также построения прикладной системы, приближающей нас к решению задачи понимания текстов на ЕЯ.

Задачей исследования является разработка модели и прикладной системы, реализованной на основе описываемых и выводимых в работе принципов и способов представления смысла и способной представлять:

— смысл предложений, описывающих пространственные, временные и перцептуальные изменения предметов;

— смысл, неявно заданный в предложении;

— смысл предложений, описывающих взаимодействие предметов.

При этом получаемые представления должны обладать свойствами наглядности, адекватности, многомодальности. В задачу входит также проведение экспериментов по представлению смысла с использованием этой системы.

Вряд ли стоит сегодня убеждать любого ученого любой специальности в необходимости работ по ИИ. Так же вряд ли имеет смысл доказывать какому-либо члену мирового сообщества ученых ИИ актуальность исследований по пониманию естественного языка. В наши дни — это общепризнанные факты. Так, например, согласно [46], большинство (18 докладов) на 13-й европейской конференции по искусственному интеллекту — ЕСАГ98 было посвящено именно проблемам вычислительной лингвистики. Поэтому, учитывая многоаспектный, «полисинтетический» подход к предлагаемому решению проблемы понимания и представления смысла, хотелось бы далее изложить краткое обоснование актуальности постановки задачи и методов ее решения. Начнем с краткого обзора проблем и достижений в рассматриваемой области.

Основные источники информации.

При подготовке и выполнении диссертационной работы автором использовались книги и монографии отечественных и зарубежных ученых и специалистов, периодические научные отечественные и иностранные издания, материалы российских, национальных и международных конференций, симпозиумов и семинаров, техническая документация и описания прикладных программ и систем, диссертации и авторефераты, текстовые материалы и программы, полученные по сети Internet. Неоценимую помощь в работе над диссертацией автору оказали публикации научных статей ведущих российский ученых по ИИ в журнале Российской ассоциации ИИ «Новости ИИ» .

Обзор основных направлений и достижений современной компьютерной лингвосемантики.

Проблема семантической обработки естественно-языкового высказывания лежит на пересечении нескольких научных направлений [38]:

— изучения феноменологии естественного языка в традиционной и современной лингвистике;

— построения формальных языковых моделей в компьютерной лингвистике;

— представления смысла высказывания в логических и сетевых формализмах в области искусственного интеллекта.

Обратимся к вопросам построения формальных языковых моделей. По общему определению [38], формальная грамматика — это четверка F=Ь, где, а и Ьцепочки символов. При этом, а содержит хотя бы один нетерминальный символ. Функционирование формальной грамматики всегда начинается с цепочки, состоящей из единственного символа S. Применение правила а->Ъ к цепочке с заключается в замене всех вхождений (или только самого левого вхождения) а в с на Ь..

Процесс заканчивается, когда ни одно из правил вывода к данной цепочке не применимо. Такие заключительные цепочки входят в язык, порождаемый данной формальной грамматикой. В синтаксически правильных формальных грамматиках в язык входят только те цепочки, которые состоят полностью из терминальных символов. В зависимости от ограничений, накладываемых на структуру правил вывода, выделяются различные типы формальных грамматик..

Одним из достижений компьютерной лингвистики, во многом определившим направление развития разработки формальных моделей языка явилась трансформационная грамматика, предложенная Н. Хомским. Грамматика по Хомскому [63] представляется как тройка:.

1) (V, Z, F), где Z — конечное множество начальных цепочекF — конечное множество правил — продукций вида: X->YY — алфавит системы (словарь)..

Процесс «прохождения» состояний системой (=грамматикой Хомского) описывается деревом порождения (=деревом непосредственно составляющих (НС))..

В зависимости от составляющих тройки (1) выделяются три типа грамматики и, соответственно, описываемых ими языков:.

— грамматики с конечным числом состояний, соответствующие описанию конечного автомата (—машины Тьюринга) —.

— контекстно-свободне грамматики, широко распространенные в компьютерной лингвистике-.

— контекстно-связанные грамматики..

Контекстно-свободная грамматика, описанная Хомским, относится к типу трансформационных грамматик, так как все правила — продукции носят характер трансформации НС. На рис. 1 приведен пример дерева непосредственных составляющих для фразы из [29]..

В одном из вариантов [38] грамматика Хомского состояла из базисного и трансформационного компонентов..

Базисный компонент включал в себя: а) ограниченный набор не терминальных категориальных символов, а именно.

— начальный символ S (предложение), символы NP (именная группа — noun phrase), VP (глагольная группа — verb phrase), N (имя), V (глагол), Det (детерминатив), Aux (вспомогательные нормативы времени и наклонения), а также неограниченное множество.

2) «Искренность могла напугать этого мальчика «.

3) (I) S -> NP+VP (IX) N -> мальчик.

II) NP -> Det+NP (X) N -> искренность.

III) NP -> NP+NP (XI) Det -> этот.

IV) NP -> S (XII) Aux -> может.

V) NP -> N (XIII) Aux -> -л (прош. Bp.).

VI) VP -> Aux+VP (XIV) V -> напугает.

VII) VP -> VP+NP (XV).

VIII) VP -> V.

Рис. 1. Дерево непосредственных составляющих для фразы: «Искренность могла напугать этого мальчика». терминальных символов, то есть конкретных формативов: слов или грамматических морфем — мальчик, искренность, напугает, этот, можетб) набор правил, оперирующих с этими категориальными символами и имеющих вид подстановок (3), категориальных (I-VIII) или лексических (IX.)..

На основе подобных правил из начального символа предложения (S) выводится множество цепочек (strings), состощих из лексико-грамматических формативов, причем к каждой цепочке оказывается присоединенной ее синтаксическая структура, или фразовый показатель..

Трансформационный компонент содержит различные операции перегруппировки Тгруп, объединения Тед, управления Тупр, согласования Тсогл, вставки Твст или опущения Топ, которые применяются к тем или иным фрагментам терминальной цепочки и преобразуют их таким образом, что эти цепочки получают вид хорошо оформленного предложения, например (2) из (3). В [29] отмечены свойства порождающего описания, которые объясняют популярность этого типа представления:.

— многоаспектность-.

— связность и иерархичность-.

— эксплицитность-.

— объяснительная сила-.

— конкретность-.

— дифференцированность..

В дальнейшем были предложены разнообразные варианты формальных грамматик Хомского..

Например, в формализме DCG (definite clause grammar) [68, 38] используется идея Колмероэ и Ковальского о переходе от специального грамматического формализма к более общему формализму логики предикатов первого порядка. В DCG для грамматического разбора используется логический вывод. Грамматика представляется в виде правил Пролога. При этом нетерминальные символы описываются правилами, а терминальные — фактами. Формализм DCG был успешно применен для реализации грамматики некоторых национальных языков (программа LINGUIST) [87]..

Категориальные грамматики [38] представляют собой тип формализма грамматик зависимостей, в котором слово может быть замещено структурой, которой оно управляет. В основе категориальных грамматик лежит простой логический механизм построения категорий путем объединения других категорий, благодаря чему категориальные грамматики активно используются в исследованиях, связанных с логической семантикой. Примеры использования категориальных грамматик для обработки естесственного языка даются в [66]. Другим примером реализации категориальной грамматики может служить исследовательская система SLG [87]..

Формализм TAG (Tree-Adjoining Grammar) [55] предназначен для разделения нерекурсивных линвистических структур, соответствующих видам фраз, и структур, способных рекурсивно разворачиваться. Известно несколько систем для разработки TAG-описаний [73, 94]..

Унифицированные формализмы [38] (PATR, FUG, LPG, GPSG, HPSG) — это грамматики, в основе которых лежит логическое исчисление и форма «атрибут — значение» [80]. Примерами систем, реализующих подобные формализмы могут служить AV parser [76], система QPATR [79], исследовательская система GULP (Graph Unification Logic programming) [64], UBS [87], TFS [102], CLE (Corel Language Engine) [54], CYC [65], CAT2 [93], Context Feature Structure System [60], Fergamed [78]. В [103] описывается способ расширения механизма построения категорий унификацией..

Несмотря на то, что грамматика конечных автоматов является достаточно эффективной в реализации, она обладает слишком ограниченными возможностями для анализа, по этой причине одним из широко используемых механизмов анализа является формализм расширенных сетей переходов (ATN). Формализм ATN расширяет грамматику конечных автоматов, вводя аппарат рекурсивного вызова новой подсети переходов (операция PUSH) и набор регистров, в которых хранятся текущие результаты разбора фразы, а также средства работы с ними. Значения регистров могут выступать как условия перехода по веткам (что обеспечивает частичную зависимость от контекста). Благодаря регистрам и операциям над значениями, которые там хранятся, ATN-формализм эквивалентен процедурному языку программирования, в котором можно описать анализ языка произвольной сложности. ATN-формализм был реализован в ряде систем: LINGOL [90], LIFER [75], DIAGRAM [92], PAKTUS [87]..

Несмотря на доминирующее положение формальных грамматик в современной компьютерной лингвистике, они обладают рядом ограничений, затрудняющих их использование для семантической обработки языка..

Во-первых, формализм, предложенный Хомским, — это синтаксически-ориентированная модель, которая не способна распознавать синтаксически правильные, но абсолютно бессмысленные фразы языка..

Во-вторых [38], в основе формальных грамматик Хомского лежит однородный по своей математической природе формализм. Это преимущество оборачивается недостатком, так как в угоду математической строгости модели игнорируется целый ряд явлений, относящихся к области феноменологии языка, но лежащих за рамками возможностей применения математической теории. Арсенал математических средств для описания как структур языка, так и алгоритмов их обработки должен быть существенно расширен [11, 96]..

Дальнейшее развитие формальных грамматик связано, в основном, с попытками преодоления вышеперечисленных ограничений. Например, подходы к описанию синтаксической структуры предложения с помощью дерева зависимостей, получили развитие и математическое обоснование в теории деревьев синтаксического подчинения [11]..

Функциональная грамматика (ФГ) [74] - другое направление в современной лингвистике — позволяет представлять смысл предложения и высказывания. Поясняя смысл термина ФГ, Холлидэй пишет (Цит. по [38]): «Она {грамматика — 3. Н.) функциональна в трех различных, хотя и близко связанных смыслах: (1) в ее интерпретации текста- (2) в ее системе- (3) в элементах лингвистических структур. (1) Каждый текст, независимо от того, устный он, или письменный, связан в некотором контексте использования. Более того, именно эти использования языка в течении десятков тысяч поколений, сформировали эту систему. Язык предназначен удовлетворять человеческие нужды, и то, что он организован функционально, в соответствии с этими нуждами, — не подлежит сомнению. (2) Все языки организуются вокруг двух главных видов смысла, идеальных, или рефлексивных и межперсональных, или активных. Эти мета-функции являются в лингвистических системах выразителями двух общих целей, которые пронизывают все употребление языка: (1) понимать окружение и (2) взаимодейстовать с другими. (3) Каждый элемент языка объясняется ссылкой на его функцию в общей лингвистической системе, т. е., каждая его часть интерпретируется как функциональная в соответсвии с целым..

В ФГ высказывание рассматривается:.

— как информационное сообщение-.

— как обмен (взаимодействие) —.

— как представление (смысла)..

В ФГ вводятся следующие основные параметрические компоненты высказывания:.

— слушатель и говорящий-.

— тема и рема-.

— субъект и действующие методы..

При рассмотрении высказывания как информационного сообщения основной упор делается на его актуальное членение, то есть на способы представления темы и ремы в английской фразе. При этом тема представляется как функция высказываниясообщения..

В ФГ выделяются два основных типа отношений: дать и потребовать. Рассматривая высказывание как обмен (взаимодействие), Холлидэй выделяет два типа обмена: обмен информацией и обмен товарами и услугами. Комбинация этих двух признаков приводит к следующей таксономии высказываний [38]: предложение (offer), команда (command), утверждение (statement), вопрос (question)..

Несмотря на то, что при рассмотрении функций реальных аспектов высказывания, Холлидэй очень близко подходит к структуре смысла высказывания, его подход имеет ряд недостатков:.

— в ФГ нет логической формы для описания смысла высказывания-.

— нет механизмов взаимодействия и увязки аспектов смысла между собой-.

— нет четкого разделения: смысл предложения уб. смысл высказывания..

В работах Дж. Катца и Дж. Фодора [77] идея семантической интерпретации готовой синтаксической структуры уступила место идее синтеза предложения с заданным смыслом. В связи с этим на первый план выдвинулись вопросы о «семантической глубинной структуре преложенш» (с нынешней точки зрения — о семантическом представлении высказывания), о перекодировании глубинной структуры в поверхностную, о словарях, ориентированных на решение этой задачи и о семантическом анализе слова в таком словаре [3]..

Исследование глубинной структуры текстов шло двумя путями. Одни лингвисты довольствовались принципиальной констатацией того, что для некоторых предложений с очень развитой поверхностной структурой по ряду причин приходится постулировать одну и ту же глубинную структуру, при этом никакого анализа для записи глубинной структуры не предлагалось. Другие исследователи сосредоточивались на записи глубинных структур и формах их фиксации [3]..

Дж. Лаков [3] обратил внимание на то, что если считать перифразы предложения различными по своей структуре, то придется ввести два разных правила семантической интерпретации, которые приписывали бы им одно и то же значение. Между тем ряд фактов указывает на то, что различия между предложениями касаются только поверхностной синтаксической структурыих глубинная структура идентична, и поэтому при их трансформационном порождении можно обойтись одним правилом семантической интерпретации..

Исследуя вслед за М. Холлидэем и Ч. Филмором отношения между каузативными и эргативными конструкциями, Дж. Лайонс интересным образом проанализировал предложения типа: 1) Иван прыгнул, 2) Иван пролетел метр и 3) Иван ударился о столб. Предложения первого типа — агентные: они описывают, что делает субъект. Предложения третьего типа — не агентные. Предложения второго типа допускают оба осмысления..

Предложения всех трех типов имеют сходную поверхностную синтаксическую структуру: имя предмета в них трактуется как подлежащее. Однако, как считает Дж. Лайонс, глубинная структура рассматриваемых предложений различна. В первом случае поверхностное подлежащее действительно обозначает субъект, в третьем же случае формальное подлежаще обозначает фактического реципиента действия. Действие в этом случае — всегда результат воздействия, именем которого является каузативный глагол..

В работах Дж. Лича представляют интерес наблюдения над семантической связью между кванторами всеобщности и существования, импликацией и родовидовыми значениями. Предложения типа Дети любят яблоки и Мальчики читают книгу на поверхностно-грамматическом уровне имеют одну и ту же структуру. Однако их семантические представления различны. В семантической записи первого предложения содержится квантор всеобщности (Все дети любят яблоки), а в семантической записи второго — квантор существования. Из предложений первого типа можно вывести предложения, в которых квантифицированное слово заменено видовым термином: Дети любят яблоки ->Малъчики любят яблоки (Дедуктивная импликация, соответствующая одной из форма аристотелевской логики). Из предложений второго типа можно вывести предложения, в которых квантифицированное слово заменяется родовым термином: Мальчики читают книгу->Дети читают книгу (индуктивная импликация) [3]..

Большой вклад в данную область внесли работы [70, 3]. Ч. Филмор предложил язык для записи глубинной структуры и некоторые правила перевода глубинных структур в поверхностные. Ч. Филмор принял гипотезу компонентной структуры значения и идею последовательного разложения лексического значения каждого слова на более простые компоненты — вплоть до конечных (ultimate). Другим существенным элементом языка, с помощью которого описываются лексические значения, считался предикатно-аргументный синтаксис..

Ч. Филмор устанавливает следующие, так называемые глубинные падежи, или роли, аргументов: 1) агент — одушевленный инициатор событий, описываемых соответствующим глаголом, например, он говорит- 2) контрагент — сила, против которой направлено действие, например, сопротивляться кому-либо- 3) объектвещь, которая передвигается или изменяется, положение или существование которой является предметом внимания, напрмер, разбить окно, осуждать кого-л. за о по з дани е. Камень упал- 4) место (судя по примерам) — физическое тело, испытывающее непосредственное воздействие со стороны деятеля, задеть чей-л. нос — задеть кого-л. по носу- 5) адресат (goal) — лицо, в пользу или во вред которому совершается действие, например, осуждать кого-л., учить кого-л., продавать что-л. к о м у — л., покупать что-л. у к о г о — л.- 6) пациенс — вещь, которая испытывает эффекты действия, например, О н осуждает Петра, грабить кого-л., красть что-л.- 7) Результат — вещь, которая возникает в результате действия- 8) Инструмент — стимул или непосредственная причина события, например, ударить кого-л. кнутом, подняться на ноги- 9) Источник — место, от (из) которого что-л. направлено, например, О н преподает мне математику. О н продает книгу..

Между ролями — элементами глубинной структуры и аргументамиэлементами поверхностной структуры нет взаимнооднозначного соответствия. Поэтому а) один аргумент может выполнять несколько ролей (в Он преподает мне математику подлежащее обозначает одновременно и агента и источникб) аргумент может быть обязательным, а выполняемая им роль — факультативной (ср. Джон упал, где есть обязательный объект — тело Джона и факультативный агент — сам Джон, если он упал намеренноесли же Джон упал ненамеренно, то значение агента в рассматриваемом предложении не выражается) — в) роль может быть обязательной, а аргументфакультативнымг) роль может быть выражена имплицитно, без каких-либо поверхностных экспонентов: в подниматься (по лестнице) и целовать содержится имплицитное указание на инструмент (ноги и губы соответственно)..

Второе нововведение Ч. Филмора состояло в том, что он предложил более тонкую, чем традиционная концепцию лексического значения. Традиционная концепция значения, связанная с именами Валли, Эрдмана, Огдена, Ричардса, Фирта, Вандриеса, Ульмана, Звегинцева [3], исходила из представления о том, что содержательная сторона языковых единиц многослойна. Помимо значения в собственном смысле слова (sens intellectuel, Begriffsinhalt, denotation) в нее включаются еще побочное значение, или оттенок значения (nuances, Nebensinn, contextual meaning в смысле Дж. Фирта), а также стилистические и эмоционально-экспрессивные элементы значения. Ч. Филмор идет дальше своих предшественников в том отношени, что расщепляет на две сущности прежде единое понятие собственно значения. Этими сущностями являются значение и пресуппозиция. При этом под пресуппозицией понимаются условия, которые должны быть удовлетворены, чтобы редложение могло функционировать как вопрос, приказ, утверждение и т. п..

Исследование ЕЯ-явлений, лежащих за рамками традиционной грамматики предложения и относящихся к ЕЯ-высказыванию, таких, как пресуппозиция, референция [6], фокус эмпатии, эмфаза [22] актуальное членение предложения, видо-временные отношения. [38] явилось одним из направлений описания феноменологии ЕЯ, сформировавшимся в 70−80-е годы..

В [36] и [37] было показано, что преодолеть смешение предложения и высказывания при описании семантики предложения можно путем эксплицитного рассмотрения предложения в контексте речевого акта: объектом, с которым должна иметь дело семантика предложения, является, в конечном итоге, не семантическое представление предложения, а семантико-прагматическое представление высказывания..

В теории высказвания выделяются следующие аспекты значения (смысла) высказывания: номинативный-.

— коммуникативныйиллокутивный-.

— референциалъный..

Уже в середине 60-х было обращено внимание на то, что любая фраза не только обозначает некое явление действительности, но и объединяет в себе три действия: локуцию — говорение как таковое, иллокуцию — действие при помощи говорения, перлокуцию — действие, которым говорящий пытается оказать некоторое воздействие на слушающего. Речевой акт определяется как состоящий из локутивного, иллокутивного и перлокутивного актов. [7, 33]..

В своих работах Е. В. Падучева останавливается на референциальных аспектах высказывания. При этом выделяются понятия: пропозиция, денотативный статус, коассигнация, сфера действия кванторов, денотативная зависимость..

Наиболее важное с точки зрения соотношения смысла предложения и высказывания — это понятие пропозиции (Ср. пресуппозиция у Ч. Филлмора), которое определяется как общее содержание утверждений, суждений, обещаний, пожеланий, желаний, вопросов и ответов, т. е., того, что может быть возможным или вероятным. При этом, пропозиция сама не имеет истинности значения. Только употребление предложения, выражающее данную пропозицицю в высказывании, порождает то, что может быть истинным, или ложным, — утверждение, мнение и т. д. Смыслом предложения обычно является пропозициональная форма, содержащая прагматические переменные..

Семантические исследования Ч. Филмора завершились пересмотром обычной схемы словарной статьи в толковом словаре. Он предложил значительно расширить объем помещаемой в словаре информации и изменить форму ее подачи. В целом полученная им схема имеет много общего с «моделью управления» — формой описания синтаксических свойств слова, которая используется в толково-комбинаторном словаре модели «Смысл <-> Текст». Например, словарная статья:.

Blame 1. 'осуждать' аргументы: падежи (роли): предлоги: нормальное подлежащее: прямое дополнение: пресуппозиция: значение: факультативность при неопределенности.

— Речь (т.е. blame — не глагол речи) — Моменталъностъ X, Y, Z.

Источник и Пациенс, Адресат, Объект by, on, for (by — предлог X в пассивной конструкцииon — предлог.

Y в конструкции blame something on somebodyfor — предлог Z в конструкции blame somebody for something) X.

Y или Z (т. е. осуждают либо лицо, либо его поступок).

Хлицо Z — деятельность Z' или результат Z' X считает [Z' -плохо].

X считает [Y каузировал Z].

X (т.е. в случае неопределенного подлежащего оно может опускаться).

Большой интерес представляет семантический язык (lingua mentalis) для записи смысла высказываний, разработанный А. Вежбицкой [3]. Если для рассмотренных выше работ характерно стремление построить семантический язык как расширение логического языка исчисления предикатов, А. Вежбицка строит свой lingua mentalis как сужение естественного языка. Это — наиболее простая словарно и синтаксически часть естественного языка, а именно — его минимальный словарь и минимальный набор синтаксических конструкций, признаваемый достаточным для описания значений всех остальных лексических и грамматических средств языка. Словарь lingua mentalis состоит из нескольких десятков неопределяемых семантических элементов типа 'хотеть', 'не хотеть' (независимые друг от друга и равно сложные модальности), 'считать', 'делать' и немногих других. Главное же отличие lingua mentalis от других семантических языков этого типа лежит в синтаксической структуре его предложений. Обычно двумя основными элементами семантического представления простого предложения считаются n-местный предикат и предметные переменные, обозначающие его аргументы. А. Вежбицка исходит из того, что в глубинной структуре все предикаты суть одноместные имена свойств и единственный аргумент каждого предикатаэто субъект S, которому приписывается данное свойство Р: S есть Р. Однако эта формула не исчерпывает структуры высказывания. А. Вежбицка дополняет ее третьи элементом — модальной рамкой М (в некоторых работах фигурирует еще один элемент — обозначение времени, когда данное свойство характеризует данный предмет). В результате общая структура предложения на lingua mentalis приобретает следующий вид: М, что S есть Р. При переходе от lingua mentalis к естественному языку эта структура преобразуется по определенным правилам, включающим, в частности, правила снятия модальностей, lingua mentalis дополняется подробным анализом структуры каждого из приведенных элементов структуры предложения..

Необходимо отметить, что, несмотря на некоторые расхождения между представителями различных направлений и школ семантики, имется определенный минимум представлений, общий для них всех. В этот минимум входит представление о том, что семантика является компонентом полного лингвистического описания, мыслимого в виде модели, которая умеет: 1) строить правильные предложения естественного языка по заданным значениям или извлекать значения из заданных преложений, 2) перифразировать эти предложения, 3) оценивать их с точки зрения семантической связности и выполнять ряд других задач. Главным средством решения всех этих задач признается специальный семантический язык для записи содержания высказывания, а также словари и правила, с помощью которых устанавливается соответствие между переводящими друг друга предложениями естественного и семантического языков..

Семантическими [38] принято считать системы, в которых в процессе анализа содержания текста делаются попытки учесть не только лингвосемантические, но и логико-семантические отношения между языковыми объектами. Кроме того, контекст, определяющий лингвосемантические отношения и в обычных системах синтаксического анализа не выходящий за пределы предложения, в семантических системах распространяется на уровни дискурса и текста. Наконец, предполагается, что система семантического анализа должна учитывать как сведения о данной предметной области (ПО), так и ее связи с внешним миром в целом. Таким образом, в семантических системах делаются попытки осуществить глобальное понимание текстов на естественном языке (ЕЯ)..

Традиция формального представления смысла фраз естественного языка берет начало от логики Аристотеля [38, 5]. Однако метод представления смысла естественно-языковых фраз, предложенный в силлогистике Аристотеля и ее модификациях [41] применим к ограниченному классу высказываний кванторного типа, включающему четыре шаблона:.

А: Всякий X есть 8..

В: Всякий X не есть Б..

I: Некоторый X не есть 8..

О: Некоторый X не есть 8..

По выражению В. Н. Полякова: «. силлогистика Аристотеля ориентирована на формализацию умозаключений в системе когнитивных отношений «элемент-множество» [38]..

Появление исчисления высказываний, или «булевой алгебры», предоставило математический аппарат для определения значений истинности сложных утверждений на основании значений составляющи его простых компонентов, если они объединены с помощью логических связок И, ИЛИ, НЕ, импликации, тождества..

В логике термин высказывание и его синоним утверждение используются в смысле, отличном от понимания этих терминов в современной лингвистике. Так, например, даже часть естественно-языкового предложения может интерпретироваться в логике как высказывание, в то время как в лингвистике высказывание — это предложение, актуализированное в составе речевого акта..

В [10] отмечено, что, с одной стороны, для каждой из пяти логических связок, используемых в исчислении высказываний, имеется эквивалент в естественном язы ке. С другой стороны, естественный язык был бы сильно обеднен сокращением числа его связок до пяти. Напротив, исчисление высказываний не станет богаче, если ввести дополнительные связки. Исчисление высказываний [38] бедно выразительными средствами и не позволяет описывать дедуктивные рассуждения всех типов [41], в частности, силлогистические рассуждения. Естественным развитием исчисления высказываний является исчисление предикатов [41, 10]..

Способы определения семантических значений компонент и формул логики предикатов основываются на понятии интерпретации логической формулы. При этом [38] задается семантическое значение для каждого базисного выражения. Затем вводятся правила вычисления семантических значений сложных логических формул по известным семантическим значениям компонент. Таким образом, приписываются семантические значения все более и более крупным составляющим логической формулы, и, в конце концов, семантическое значение будет приписано всей формуле. Этот процесс называется композиционным методом [10]. Композиционный метод гарантирует, что семантическое значение сложного выражения всегда является функцией его семантических составляющих и способа их комбинирования..

Опыты по обучению распознаванию смысла фраз успешно проводились в Институте кибернетики АН УССР [15]. В простейшем случае рассматривались фразы, состоящие из подлежащего и сказуемого. При фиксированном списке п глаголов, каждое существительное характеризовалось строкой сочетаемости с этим глаголом, имеющей длину п. На г'-м месте этой строки стоит единица или нуль в соответствии с тем, осмысленно или неосмысленно сочетание рассматриваемого существительного с г'-м глаголом данного списка (/=1,2,."). В задачу самосовершенствующейся системы входило предсказание как можно большего количества возможностей осмысленного сочетания существительного с различными глаголами на основе ограниченного опыта. Задача обучения в этом случае [13] трактовалась как задача воссоздания структуры унитарной машины для классификации свойств выбранных понятий. Для решения этой задачи организовывался процесс объединения понятий, сочетаемых с одними и теми же глаголами в классы, соответствующие новым, обобщенным понятиям, которых могло и не быть в исходном списке. Например, за счет объединения ряда понятий (скажем, «отец», «сын», «студент», «профессор» и др.) по признакам сочетаемости с глаголами «жить» и «думать» возникало понятие «человек». Для устанения возникающих ошибок вводился процесс самостоятельного составления машиной новых фраз за счет сочетания других (случайно выбираемых) понятий. Осмысленность (или бессмысленность) этих сочетаний должна была быть сообщена машине человеком-учителем..

Идея интерактивного обучения корректности смысла фраз и вообще правильности (синтаксической, семантической) языковых конструкций, на наш взгляд, очень перспективна. Достаточно вспомнить, как подобный процесс протекает у детей, осваивающих речь. В частности, описыванный механизм, практически без изменений, можно применять в любой (в том числе и в предлагаемой в данной работе) системе в качестве «грубого» семантического корректора..

Основной задачей представления знаний [10, 38] является перевод неформальных выражений или описаний метаязыка (^естественного языка) в фразы объектного языка (=языка исчисления предикатов). При этом выбор предикатов, числа их аргументов, констант и переменных осуществляется аналитиком. Исчисление предикатов не представляет никаких возможностей обоснования этого выбора..

В бытовом языке часто говорят о допустимости тех, или иных событий, целей, гипотетическом характере утверждений. Тексты языка могут представляться либо истинными, либо ложной в зависимости от объективных и субъективных факторов. В естественном языке модальности «возможный», «необходимый», «допустимый» выражаются модальными и вспомогательными глаголами и конструкциями, такими как «должен» и «могу». Для формального описания категории модальности были предложены. модальные логики [31]. Название «модальная логика» [38] происходит от того, что модальные логические системы вводят такие операторы над логическими формулами, которые позволяют модифицировать их интерпретацию. Возможность и необходимость называются алетическими модальностями или модальностями возможности. Логическая система, базирующаяся на операторах «возможно», «что» и «необходимо», «чтобы», называется логикой возможного, или алетической логикой..

Деонтическая логика вводит модальности разрешено, обязательно, реализующие языковые конструкции разрешается, надо, чтобы..

Эпистемическая логика, или логика знаний, исследует модальноси знания и веры, тогда как временная логика вводит модальности иногда и всегда (в будущем и прошлом) вместе с их отрицаниями часто и никогда..

В [86] высказаны основые предпосылки формализации семантики и частично прагматики с использованием средств интенциональной логики и алгебры. Дальнейшее развитие эти идеи получили в работах [30, 86]..

Основная идея нечетких логик, теории нечетких множеств и других нечетких теорий [41] состояла в том, что человеческий способ рассуждений, опирающийся на естественный язык, не может быть описан в рамках традиционных математических формализмов. Этим формализама присуща строгая однозначность интрпретации, а все, что связано с использованием естественного языка, имеет многозначную интерпретацию. По мнению Заде [101], можно построить нечеткие аналогии всех основных математических понятий и создать необходимый формальный аппарат для моделирования человеческих рассуждений и человеческого способа решения задач..

Так же как и модальные логики, нечеткая логика заняла прочные позиции в области управления, принятия решений, представления знаний, однако широкого проникновения в область компьютерной лингвистики этих достижений современной логики пока не произошло. Неклассические логики можно сочетать с классическим исчислением предикатов [38]. В свою очередь, исчисление предикатов можно комбинировать с такими сравнительно эффективными механизмами вывода, как резолюция [10]. Таким образом, логические формализмы представления знаний предоставляют математически строгое решение проблемы рассуждений..

Переход к уровню семантического представления влечет за собой введение новых формализмов. В отличие от синтаксических структур, имеющих вид дерева, семантическое представление часто имеет вид графа или квазиграфа..

К недостаткам логического формализма можно отнести его ненаглядность..

В качестве недостатка можно указать также на неструктурированнностъ [38]. Например, для сбора всей информации по одному объекту приходится пробегать все множество лоических формул некой базы данных. Графовые представления, о которых пойдет речь далее, частично решают задачу структурирования информации..

Идеи графового представления семантических и логических связей [38] между объектами берут начало от работ Пирса [89] и в настоящее время графовые представления заняли прочное место в теории и практике ИИ [81]..

Граф собирает вокруг одного узла всю информацию по некоторому объекту, поэтому графовые представления, такие как концептуальные графы [95] и семантические сети [100], позволяют до некоторой степени визуализировать модель мира, которому принадлежит решаемая проблема..

Концептуальные графы и семантические сети представляют собой графическую версию исчисления предикатов. Фреймы как объектное представление информации о предметной области можно получить как из логического представления, так и из сетевого [10]..

В [81] указываются основные подходы в области семантических сетей:.

• концептуальные завистимости-.

• концептуальные графы Совы-.

• ЕСО-.

• KL-ONE-.

• сети с «путевым» механизмом вывода (path-based inheritance) —.

• семантики предпочтения-.

• PSN-.

• SnePS..

В [81] концептуальные графы рассматриваются как вид семантических сетей, напротив, в [10] концептуальные графы Совы рассматриваются как средство представления логических формул, в то время как семантические сети интерпретируются как более сложные структуры, объединяющие концептуальные графы..

В процессе развития каждого из направлений происходит интеграция положительных черт из других представлений. Общий подход к представлению знаний (Цит. по [38]), принятый в современных вариантах семантических сетей, можно проиллюстрировать на примере из [81] (рис. 2). связанных с высказыванием, как формой естественно-языкового общения, остается неучтенным [38]. Среди них такие, как коммуникативное строение фразы, заданное коммуникативными ролями участников ситуации, актуальное членение, фокус..

Различные разновидности семантических сетей отличаются своими целями и исходными предпосылками, формой представления отношений между объектами и используемым для этого формализмом, набором решаемых задач..

В основе теории концептуальных зависимостей (ТКЗ) [84, 38] лежат следующие положения:.

— если два предложения имеют одинаковый смысл, они должны быть представлены одинаково, независимо от использования конкретных слов-.

— информация, имплицитно находящаяся в предложении, должна быть представлена эксплицитно. Это значит, что любая информация, которая может быть выведена из того, что выражено явно, должна быть включена в это представление. Словарь концептуальных зависимостей включает:.

— набор примитивов, используемый для представления действий в мире-.

— набор состояний, используемый для представления предусловий и результатов действий-.

— набор зависимостей, или возможных концептуальных отношений, которые могут существовать между примитивами, состояними и задействованными в них объектами..

Модель КЗ в качестве семантической основы использует сеть концептулиза-ций (пар семантических единиц, связанных соответствующими отношениями), являющуюся квазиграфом [38]. Отличие от графа состоит в том, что кроме бинарных рассматриваются тернарные и кватернарные отношения и дуги квазиграфа связывают не только вершины, но и другие дуги. Вводятся основные (примитивные) семантические категории — концепты и правила, на основе которых могут строиться новые концепты произвольной сложности, а также множество примитивных актов, к которым в ходе анализа можно свести все действия, описывающие поведение человека, его намерения, взгляды, умозаключения, ощущения и т. п. Предлагается также механизм вывода новых умозаключений..

Множество примитвов варьировалось в процессе разработки теории КЗ, — оно составляет приблизительно 10−12 предикатов:.

РТЯАШ: изменение расположения объекта-.

ATRANS: изменение владельца, обладания или контроля над объектомMTRANS: обмен ментальной информацией между объектамиMBUILD: порождение идеи или нововй информации агентомATTEND: акт фокусирования органа чувств на объектеGRASP: захват объекта актором так, что им можно манипулироватьPROPEL: приложение физической силы к объектуMOVE: перемещение части тела агента самим агентом-.

INGEST: принятие внутрь объектов (пища, воздух, вода и т. д.) живым существом-.

EXPEL: вывод наружу объектов из живого существаSPEAK: акт производства звуков, включая некоммуникационные звуки. Каждый примитив имеет набор слотов, связанных с ним из набора концептуальных зависимостей. С каждым слотом связаны ограничения на сорт объектов, которые могут заменять этот слот..

Например, для PTRANS слоты следующие:.

ACTOR: человек (или одушевленный объект), который инициирует PTRANS OBJECT: физический объект, который перемещается FROM: место, с которого начинается PTRANS ТО: место, в котором кончается PTRANS.

Концептуальные зависимости записываются графически, как показано на рис. 3 (Приводится по [38])..

ТО.

ACTOR? PRIMITIVES OBJECT<=|.

FROM.

Рис. 3. Базовая форма графа концептуальной зависимости..

Пример графового представления приведен на рис. 4. Магу.

Jhon? ATRANS <= book <= | Jhon.

Рис. 4. Графовое представление в ТКЗ для фразы John gave Mary a book..

Основным механизмом понимания текста на ЕЯ являются знания о внешнем мире в виде ожиданий — оисаний ситуаций, наиболее вероятных в ближайшем будущем. При этом с каждой ситуацией связывается множество действий, уместных в ожидаемой ситуации. Процесс понимания определяется как извлечение и идентификация концептуализаций, заключенных во входном тексте на ЕЯ..

В [95] отмечаются недостатки представления, принятого в ТКЗ:.

— концептуальные зависимости носят аналитический характер, в то время, как многие отношения в естественном языке имеют синтетическую форму. При этом носитель языка не всегда мыслит на уровне примитивов аналитической формы..

— в ТКЗ нечетко проработан временной аспект отношений..

— специальная графовая форма, принятая для концептуальных зависимостей в ТКЗ, с успехом может быть заменена на общепринятую для семантических сетей или же на ее логический эквивалент..

Кроме концептуализации, в рамках ТКЗ было предложено еще несколько мета-структур. Для того, чтобы решить проблему непрямого вывода, были предложены структуры, названные SCRIPT, подобные сценариям [59]. Структуры SCRIPT, представляют последовательность событий, связанных с какой-то типовой ситуацией, например, посещения ресторана. Другая метаструктура: МОР (Memory Organisation Packet) является развитием идеи SCRIPT, но лишена ее недостатков [84]. Для того, чтобы обеспечить возможность представления сложных каузальных отношений, была предложена нотация для записи целей и планов [38]..

В [38] отмечено, что обилие нестандартных структур представленияя связей различного типа чрезвычайно осложняет работу по наполнению системы знаниями, делает ее неэффективной, так как требует собственных механизмов вывода для структуры каждого типа..

ТКЗ была первоначально разработана как теория представления знаний в процессе обработки языка, поэтому модель языкового анализа, которая с ней связана, сильно ориентирована на знания. Одной из центральных идей этой модели было то, что представление может порождать ожидания, которые затем могут играть ключевую роль в управлении процессом обработки последующих фрагментов текста..

Одним из подходов, который был включен в арсенал концептуального анализа, было использование запросов, или пар «текст-действие» для расшифровки знаний в процессе разбора (в системах WEB и BORIS для обозначения запросов использовался термин демоны). Запросы были впервые использованы в анализаторе MARGIE Рис-бека [91], причем хранились они в этом анализаторе главным образом в словаре. Метод разбора, основанный на запросах, использовался во многих других анализаторах: Conceptual Analizer [55], Integrated Partial Parser (IPP) [82], Word Expert Parser [38], BORIS [67], MORTRANS [84], DMAP [84]..

Другой отличительной чертой в анализаторах, основанных на запросах, был отход от традиционного разделения анализа текста на морфологическую, синтаксическую, семантическую и прагматическую фазу. Это было сделано по двум соображениям [38]:.

— во-первых, необходимость синтаксической фазы подвергалась сомнению, так как целью концептуального анализа было построение представления смысла, а не синтаксический анализ-.

— во-вторых, по мнению разработчиков семантика должна быть вовлечена в процесс разбора как можно раньше, так как семантическая и прагматическая информация могла иногда помочь разрешить неоднозначность..

Гипотеза интегральной обработки предполагает, что синтаксис и семантика должны быть полностью интегрированы в управляющей структуре, структурах представления и что большая часть базы знаний также должна быть интегрирована, хотя некоторая часть синтаксиса будет существовать отдельно [38]..

При всей специфике представления информации в нотации ТКЗ, существует ряд положительных черт, которые могут быть заимствованы и использованы в системах обработки естественного языка: комбинирование синтетической и аналитической формы представления знанийиспользование семантики на ранних стадиях грамматического разбора для разрешения неоднозначности [38]..

Концептуальные графы [95, 10] - это универсальный формализм представления знаний, разработанный путем синтеза нескольких различных традиций [38]. Первая из них — это семантические сети, вторая — техника унификации, основанная на логике, лямбда исчисление и экзистенциональные графы Петри. Третья — лингвистические исследования, основанные на графах Теньера и на различных формах падежной грамматики и тематических отношений. Четвертая — это диаграммы потоков данных и сети Петри, которые обеспечивают вычислительный механизм связыванивая концептуальных графов с внешними процедурами и базами данных..

Целью разработки концептуальных графов (КГ) было предложить такой универсальный язык представления знаний, который бы сочетал экспрессивную мощь естественного языка с точностью символической логики..

Логические основы КГ заложены в работах философа и логика Пирса [89]. В 1883 г. Пирс впервые предложил линейную нотацию для логики первого порядка. С последующими изменениями Шредера, Пеано, Рассела она превратилась в современную систему исчисления предикатов..

Пример линейной нотации КГ Совы приведен на рис. 5..

12) PAST -> CAT <- AGNT <- CHASE -> PTNTN -> MOUSE.

A CAT CHASED A MOUSE.

13) (PAST) — > [[CAT]< - (AGNT)< - [CHASE]- >(PTNT)-[MOUSE]].

Рис. 5. Концептуальный граф для предложения A cat chased a mouse..

12) — графовое представление- (13) — линейная запись..

Достоинством КГ Совы по сравнению с ТКЗ является их строгое логическое обоснование [38]. Кроме того, в нотацию КГ введено понятие коммуникативной роли (предикаты AGNT и PTNT). Более развиты по сравнению с ТКЗ средства представления темпоральных отношений. Однако, понятие семантической роли не выражено эксплицитно..

Существуют разные подходы к построению систем семантического анализа. В большинстве из них анализ основывается на особенностях рассматриваемых текстов и в то же время используется некоторе количество «сведений о внешнем мире», содержащихся в семантических словарях и таблицах. Последние строятся на основе некоторого семантического алфавита, набора элементарных объектов и связывающих их отношений. Таким образом, значения языковых единиц можно представить с помощью абстрактных отношений между объектами и их комбинациями..

Значительная часть моделей семантического анализа (представления смысла) относится к моделям типа «Смысл-Текст». Среди них наиболее известны следующие..

Модель семантик предпочтения. В [99] сформулированы главные принципы формализма семантики предпочтения PS (Preference Semantics) (Цит. по [38])..

Принцип компьютерной семантики. Компьютерная семантика не разделяет область самих знаний и их формального представления: напротив, знания о языке и о мире неразделимы, точно так же, как это происходит в базах данных, которые называются словарями и энциклопедиями..

Принцип процедурной семантики. Процедуры могут интерпретировать кванторы и другие символы. В Р8 описания и механизмы, которые их генерируют, в идеале все процедурные и представление само по себе должно быть продуктом нескольких общих и автономных (не зависящих от содержания) процедур. Идея процедурной семантики следует лозунгу «значение как использование» Витгенштейна и операционному объяснению символов у Бриджмена [38] и является центральной в работах Винограда [8] и Вудса [100]..

Принцип минимальных устий. Процедуры должны составляться в соответствии с принципом минимальных усилий для понимания языка, в соответствии с которым те лингвистические формы, которые требуют чрезвычайных усилий по обработке, не могут и не должны быть поняты..

Принцип предпочтения. Подходящее представление должно быть выбрано для текста среди соревнующихся представлений. Конкретная структура представления может быть рассмотрена как более предпочтительная по сравнению с другими связанными структурами и общее представление для текста осуществляется путем удовлетворения максимального количесвтва требований..

Принцип семантического грамматического разбора. Этот принцип подобен тому, который используется в ТКЗ..

Принцип знаний. Анализ отношений, обнаруженных в тексте, и представление текста являются функцией знаний системы анализа..

Принцип уровня представления. Уровень представления, который требуется для понимания естественного языка, не фиксируется, но может быть любым подходящим уровнем, который позволяет схема представления..

Принцип семантического примитива. Представление основывается на множестве семантических примитивов различного типа (действия, категории, качества и т. д.), однако не утверждается, что этот набор универсальный. Можно предложить альтернативные множества для специальных задач, предметных областей и культур..

Принцип линейных границ языка. Представление базируется на линейных, а не рекурсивных свойствах языка: его структура, таким образом, основывается на линейных границах простых предложений и фраз (без специальной роли сложного предложения) как основы поверхностного представления, из которого постепенно сожет быть получено более глубокое представление посредством вывода..

Принцип отсутствия теоретической модели. Представление в Р8 не нуждается в модели теоретического типа, и классические проблемы квантификации и т. д. разрешаются с помощью специальных процедур..

Р8 содержит ряд типов для представления знаний и процессов. Для анализа языка в этой теории в ее современной виде используются следующие типы представления:.

1) 80−100 семантических элементов или примитивов-.

2) семантические формулы, которые представляют смысл слова-.

3) линейные шаблоны, которые представляют основные «сообщения» —.

4) шаблоны, которые представляют простые предложения-.

5) шаблоны для представления смысла предлогов-.

6) правила вывода, основанные на здравом смысле, которые используются для обработки анафоры-.

7) семантические блоки, которые представляют весь текст-.

8) тезаурусная иерархическая структура-.

9) псевдо-текст, который содержит структуры текста, факты, элементы «фреймовых структур» ..

Для анализа языка в РБ используется пять различных типов процессов:.

1) расширение шаблонов, которые определяют выбор ограничений-.

2) предпочтение, которое выбирает наиболее близкое семантическое содержание-.

3) цепочки программ, которые применяют шаблоны для исправления структур, соответствующих фразам с предлогами-.

4) процедуры экстракции, которые обрабатывают шаблоны, заполняя их падежные части и применяя правила здравого смысла-.

5) правила проекций, которые пытаются интерпретировать метафоры..

Семантический анализ в рассматриваемой системе ведется по следующей схеме. Осуществляется фрагментация текста на ЕЯ, затем словам приписываются все их значения из словаря, и на анализируемый фрагмент текста поочередно накладываются простые шаблоны, известные системе. Далее, применяются специальные правила расширения, преобразующие простой образец в полный добавлением тех слов, которые не вошли в первый. После получения полных образцов для каждого фрагмента начинает работать процедура по установлению их семантической близости. В результате формируется окончательное представление входного текста на ЕЯ..

Формализм семантики предпочтения выгодно отличается от остальных формализмов семантических сетей тем, что они ориентированы на обработку языка во всех его проявлениях (анафора, метафора, многозначность). Заслуживает интереса ряд средств, введенных для этих целей в формализм Р8: шаблоны, правила здравого смысла, тезаурус, псевдо-тексты, предпочтения. Однако то, что семантика предпочтения не опирается на логический аппарат в представлении смысла (по крайней мере об этом явно нигде не сказано), не позволяет применять эти средства в других моделях без существенной доработки..

Исследования по действующим семантическим моделям возникли непосредственно в связи с разработкой алгоритмов машинного перевода и поэтому с самого начала были ориентированы на автоматическое моделирование двух операций, являющихся существенными составляющими речевой способности человека: моделирование понимания текстов (переход от заданного текста к содержащемуся в нем значению) и моделирование синтеза текстов (переход от заданного значения к выражающим его текстам. Модель «Смыл-Текст» [3] рассматривает семантическое представление связного фрагмента текста как состоящее из двух компонентов: семантического графа и сведений о коммуникативной организации смысла. Главная идея, выдвинутая А. К. Жолковским и И. А. Мельчуком состояла в том, что синонимия языковых выражений возникает не только за счет лексических синонимов в собственном смысле слова, но и за счет многих других средств языка. Лескически различные единицы могут быть 1) синтаксическими вариантами выражения одного и того же значения, например, Выдвигая проект, Англия поставила условие — Когда Англия выдвигала проект, она поставила условие- 2) лексически обусловленными вариантами выражения одного и того же значения, например, оказывать (влияние), но производить (впечатление) — 3) словами, по-разному ориентирующими описываемую ситуацию относительно ее участников, например, А имеет В — В принадлежит А, А несмотря на В.

В, однако Анекоторыми типами производных, в том числе супплетивных, например, А принадлежит ВА — владелец В — В — собственность А. Наконец, было обращено внимание на то, что неравнозначные слова, в значении которых имеется большая общая часть (ср иметь — брать — получать — терять — сохранять), могут служить средством образования синонимичных высказываний при разном распределении значений между частями высказывания (Он сохранил присутствие духа — Он не потерял присутствия духа)..

Для описания существа и степени семантического сходства лексически различных слов предложен язык семантических множителей, отличающийся высокой структурированностью значений. Существенно подчеркнуть, что значение слова понималось не как простая совокупность множителей, а как определенным образом организованная структура. Среди систем, построенных на базе модели «Смысл-Текст» можно выделить лингвистический процессор СМП ЭТАП-2 [4] и лингвистический процессор системы ПОЭТ, которую можно отнести к модели «Смысл-Текст-Действительность» ..

ECO (English Conversational System) — это семейство формализмов представления знаний, развивающееся с 1974 г. [82, 62], которое позволяет использовать логические связки, кванторы, дескрипторы, модальности, операторы и предикаты высокого порядка..

Семейство систем KL-ONE предназначено для описания таксономических связей объектов. При этом они могут автоматически классифицировать и встраивать новые концепты, основываясь на критериях терминологической категоризации..

PSN (Procedural Semantic Network) — это система, которая положила начало объединению формализмов семантических сетей и процедурного представления [11]..

SnePS (the Semantic Network Processing System) была разработана как система представления знаний интеллектуального агента, использующего естественный язык..

Как уже упоминалось выше, значительное число исследований в области понимания текста на ЕЯ сконцентрировано на моделировании связного дискурса и диалога, особенно на прагматических аспектах, таких как структура события. [98], фокус, анаформа и т. д. Перспективными считаются различные схемы для объяснения семантики ЕЯ, основанные на получившей широкую поддержку теории ситуационной семантики [58]. Еще одно направление связано с построением практических ЕЯ систем и прежде всего ЕЯ-интерфейсов для систем баз данных, подобных системам PLANES [97], ЗАПСИБ [34], DIID [88]..

Системы понимания ЕЯ, как правило, ориентированы на определенную предметную область и в качестве средств понимания используют лингвистические знания в виде словарей и грамматик и знания о предметной области в виде структуры семантической сети, в которой фиксированы типовые ситуации. При этом предметная область ограничивается одним или несколькими сюжетами, а элементы знаний о ней образуют большую гамму переходов — от атомов смысла (словесные, текстовые и т. п. атомы) до крупных концептуальных единиц (гиперфреймы, планы, сценарии). В основе понимания тесктов на ЕЯ в одних случаях используется синтаксическая модель одного из рассмотренных ранее типов или его модификация, а схема предметной области представляет собой набор фильтров, уменьшающих неоднозначность синтаксического анализа, в других — основным средством понимания является семантическая сеть, а грамматические признаки и структуры привлекаются в качестве правил локального контекстного разбора [26]. В этой связи, для построения конкретных практических систем понимания текста на ЕЯ (индексирование, реферирование, перевод, общение с ЭВМ и т. д.) определенный интерес представляет информационная модель понимания текста, которая вводит понятие полного информационного представления текста в виде сложной структуры, включающей простые структуры, — отображения разных семантических подсистем (событийной, модельно-оценочной, временной, денотативно-реферативной и др.). В таких системах происходит выборочный анализ и вследствие отказа от установки на полное понимание задача последнего становится разрешимой..

Почти все рассмотренные формализмы имеют ряд общих недостатков: они ненаглядны, не позволяют выделять формальные дифференцирующие признаки на разных уровнях представления семантики, имеют слабую лингвистическую ориентацию семантического представления. Они не делают различия на уровне представления между предложением, высказыванием, текстом и знанием [38]. В них доминирует упрощенный подход, когда система «не замечает» коммуникативной направленности естественно-языковой формы. Другой особенностью рассмотренных формализмов [38] является отсутствие четкого определения границ семантического примитива в модели смысла и его эквивалента в модели языка..

Реализованные методы анализа текста на ЕЯ продемонстрировали неадекватность моделей ЕЯ, ограниченных в основном структурой изолированного предложения. Основным источником неадекватности является их ориентация на языковый материал, семантику ЕЯ. Человек при формировании когнитивной структуры ориентируется прежде всего на прагматику, отражающую его функционирование в реальной среде. Эта идея частично реализована в экспериментальных системах [50, 42]..

Проблемная ситуация, научные предпосылки ее разрешения, актуальность предлагаемого подхода.

Понимание текста на ЕЯ — это воссоздание реальной ситуации действительности, о которой говорит текст. Описание всякой ситуации действительности требует построения некоторой познавательной структуры, в которой основным является выделение отношений между элементами действительности и указание тех познавательных ролей, в которых эти элементы находтся в связи с этими отношениями [43]. Совокупность ролей составляет остов, на котором строится полная познавательная структура, обеспечивающая понимание текста на ЕЯ. С точки зрения тенденций отхода от чисто лингвистического понимания проблемы и перехода к модели «Текст-Действительность» интерес представляет система SUSY [71] с ее BLRи ELR-формализмами, основанными на пропозициональном исчислении и учитывающими проблемы ссылок, времени, места, манеры для всего входного текста на ЕЯздесь же строится «взвешенное» представление текста в виде иерархической пропозициональной сети, которая учитывает значимость составляющих текста в засисимости от целей..

Проблемная ситуация характеризуется необходимостью создания системы, демонстрирующей адекватное понимание текстов на естественном языке. «Адекватно», в данном контексте означает «так, как это делал бы человек». Действительно, результаты, достигнутые за более чем тридцатилетнюю историю естественно-языковых систем удобно рассматривать и классифицировать с точки зрения «уровней понимания «. В [20] Д. А. Поспелов вводит — пять уровней понимания текста на ЕЯ..

При понимании на первом уровне естественноязыковая система формирует ответы на вопросы собеседника только на основе прямого содержания введенного текста. На втором — добавляются средства логического вывода, основанные на информации, содержащейся в тексте. На третьем — к средствам второго уровня добавляются правила пополнения текста знаниями системы о среде. Эти знания, как правило, носят логический характер и фиксируются в виде сценариев или процедур иного типа. На четвертом уровне используется расширенный текст, который порождается лишь при наличии нескольких каналов получения информации. По одному в систему передается текст, по другому — дополнительная информация, отсутствующая в тексте, например, — зрительная, тактильная. Для понимания текста на пятом уровне система использует информацию о конкретном субъекте, являющемся источником текста, и хранящуюся в системе общую информацию, относящуюся к коммуникации. Теория, соответствующая пятому уровню, — это, так называемая, теория речевых актов [20]..

Существуют и другие интерпретации феномена понимания. Можно, например, оценивать уровень понимания по способности системы к объяснению полученного результата. Здесь возможен не только уровень объяснения, когда система объясняет, что она сделала, на основе введенного текста, но и уровень обоснования (аргументации), когда система обосновывает свой результат, показывая, что он не противоречит той системе знаний и данных, которыми она располагает. Кроме объяснения и обоснования возможна еще одна функция, связанная с пониманием текстов, — оправдание. Оправдать нечто означает, что выводимые утверждения не противоречат той системе норм и ценностей, которые заложены в системе [27]..

Нетрудно заметить, что в приведенной классификации степень понимания возрастает от уровня к уровню с введением в систему моделей функциональных возможностей и способностей человека — многомодального восприятия информации, формирования, накопления, модификации и манипулирования знаниями, целостного осознанного восприятия объектов реальности, их взаимосвязей, долгосрочных ценностных установок. Подобная тенденция указывает на неизбежный «гуманоидный» тип известного нам и моделируемого нами при помощи компьютера понимания естественного языка. Логичным, на наш взгляд, продолжением наметившейся линии развития концепций понимания может служить система, которая в дополнение к указанным выше способностям обладала бы еще и самовосприятием..

Действительно, воспринимая, думая, осознавая, мы всегда можем констатировать факт собственного существования в текущий момент. Уместно вспомнить хотя бы знаменитое декартовское «Я мыслю, следовательно — существую». То же самое и в отношении понимания. Понять что-либо для нас означает, прежде всего, осознанно или неосознанно изменить что-то (по крайней мере, состояние сознания, хотя в данном случае не важно, что именно) внутри нас самих. Факт наличия изменений, происходящих внутри понимающего субъекта, заставляет по-новому взглянуть на проблему моделирования понимания вообще и естественноязыкового понимания, в частности, указывает на необходимость акцентирования внимания не только на внешних, коммуникативных аспектах понимания, но и на исследованиях и построении адекватных моделей внутренних, субъективных механизмов понимания..

Действительно, каким образом, например, компьютер може понять предложение: «Пингвинам жарко летом»? Конечно, он может интерпретировать эту информацию некоторым образом, основываясь на знаниях и зафиксировать ее как факт, возможно в некоторой внутренней нотации, возможно даже с построением ассоциаций по ключевым словам с использованием семантических представлений. Но у человека, понимающего указанное предложение, наверняка, ассоциативный поиск будет неосознанно начинаться с воспоминания собственных ощущений и опыта состояния, описываемого в предложении. Осознание, понимание и оценка ситуации будут в первую очередь зависеть от отношения субъекта к содержанию этой ситуации. Отсюда и различное понимание одних и тех же текстов разными людьми. Не говоря о метонимии и конотации. Сравним как, например, поймет предложение: «Из-за поломки электростанции света не будет до завтрашнего утра» приговоренный, ожидающий электрического стула вечером в 7 часов и фан национальной команды по футболу, который намеревался в 6 часов смотреть отборочный матч по телевизору? Конечно, это нарочитый пример. Тем не менее, он служит хорошей иллюстрацией тому, что понять текст на естественном языке можно только опосредовано через ситуацию, в которой находится субъект по отношению к ситуации, описываемой в предложении. При этом, конечно же, речь идет об адекватном понимании в указанном смысле..

Таким образом, для адекватного моделирования понимания необходимо адекватное моделирование субъекта понимания. Конечно, существует целое направление, занимающееся разработкой интеллектуальных агентов, т. е., в некотором смысле, субъектов интеллектуальных операций. Однако, в данном случае, важен подход к определению субъекта как сложной многофункциональной системы, живущей, детерминированной и мотивированной биологически и социально..

Надо сказать, что сходные идеи изучаются в одном из направлений ИИ — го-меостатике. Мозг человека рассматривается как гомеостатическая система, представляющая собой совокупность противоборствующих (и сотрудничающих) подсистем, в результате функционирования которых обеспечивается нужное равновесие (устойчивость) всех систем в условиях постоянно меняющихся воздействий среды..

Актуальность подобного подхода, а также необходимость вытекающих из нее требования создания гибридных систем понимания текста — на стыке нескольких современных направлений — подтверждается общей тенденцией современного развития этой области ИИ. По мнению ряда ведущих исследователей в области ИИ при создании современных интеллектуальных систем проявляются ограничения традиционных формальных моделей. Вот, что пишет по этому поводу академик Д. А. Поспелов [35]: «Сейчас стала очевидной ограниченность моделей, используемых в системах ИИ и опирающихся лишь на те механизмы, которые присущи рассудку. Когнитивная психология, питающая модели такого рода, не исчерпывает всей психологии мышления. Когнитивная графика, виртуальная реальность, антропоморфный интерфейс, «очеловечивание» поведения роботов стимулируют интерес исследователей и продвижение за границу рассудочной деятельности..

Невербальная коммуникация (курсив наш — 3. Н.), механизмы эмоций и интуиции, феномен совести и свободы воли — вот те ориентиры, которые указывают дорогу «за ум». От моделирования механизмов рассудка мы постепенно переходим к тому, что можно назвать разумом. Триада: Рассудок — Ум — Разум символизирует тот путь, который надо пройти, чтобы наши системы стали полностью похожими на нас по своим возможностям." .

Новым специфическим разделом интеллектуального программирования являются системы когнитивной графики, которые пытаются реализовать основную идею современного представления о мышлении как о синтезе визуальных и символьных представлений. В настоящее время с развитием когнитивной графики связывают большие надежды на повышение эффективности решения задач, так как образное мышление пользователя может существенно ускорить процесс поиска решения и рождать новые пути его поиска..

В данной работе предлагается модель системы ментального интерфейса (СМИ). СМИ — это модель коммуникации человек-компьютер, предназначенная для интерактивного представления смысла предложений естественного языка. Входные тексты преобразуются СМИ в наглядные трехмерные многомодальные модельные представления, которые показываются на экране компьютера. Это дает пользователю возможность анализировать подобные представления смысла, корректировать их, быстро и эффективно строить трехмерные ситуации, описанные в исходном предложении, наблюдать за их развитием. Одной из функций СМИ является обеспечение графического представления развития контекстов, описываемых в интерпретируемых текстах ЕЯ. Реализация указанного принципа в сочетании с единообразным подходом к обработке символьной, образной и денотативной информации с полным основанием дают право причислить СМИ к системам когнитивной графики..

Соединение в единое целое образной, символьной, слуховой, тактильной и т. п. информации, отражающей одну и ту же сущность реального мира, приводит к идее единого кода, позволяющего единообразным способом кодировать разнородную информацию. В полном объеме эта проблема не исследована. Разумеется, наша модель не претендует на полноту исследования этого вопроса. Однако, очевидно, что единообразным объединяющим началом, могущим стать структурной и функциональной основой подобного кода, в СМИ служит топологическое пространственное единство многомодальных координат точек, входящих в предметы..

В настоящее время интерес исследователей ИИ к данным областям современной компьютерной науки весьма высок. Так, например, в апреле — ноябре 1997 г. Российской ассоциацией искусственного интеллекта (РАИИ) был проведен семинар «Виртуальная реальность в психологии и ИИ» под руководством Д. А. Поспелова. В марте 1998 г. — «Отражение образного мышления и интуиции специалста в системах ИИ» под руководством Б. А. Кобринского..

Несмотря на то, что в настоящее время большое внимание уделяется таким важнейшим аспектам проблематики конструирования виртуальных сред, как реализация физических и пространственных взаимодействий в виртуальных средах, организация взаимодействия пользователя с объектами виртуальной среды, разработка интеллектуальных алгоритмов поведения виртуальных субъектов, «такое мощное направление как виртуальная реальность не имеет под собой никаких моделей вообще, пока это. только развитие средств». [32]. Такие компоненты СМИ как виртуальное пространство и виртуальный мир «по определению» являются разновидностью системы виртуальной реальности, так как они моделируют трехмерный мир с поддержкой перемещений и многомодальных сенсорных координат (запах, цвет, вкус и т. п.). Однако, в отличие от традиционных систем виртуальной реальности, компоненты СМИ имеют в своей основе модель — трехмерную матрицу, дискретные элементы которой имитируют непрерывно воспринимаемые человеком фрагменты действительности..

К настоящему моменту с целью разрешения вопроса о том, какая форма коммуникации наиболее успешна в человеко-машинном взаимодействии, психологами проведено много исследований, где показано, что ни слова, ни картинки, не передают сами по себе весь смысл коммуникации. Поэтому интересными считаются разработки систем, в которых для решения задач одновременно используются различные формы представления информации (левополушарные и правополушарные), например, текстовая и графическая компоненты. Как уже упоминалось, СМИ за счет мощного средства представления значений — виртуального пространства единообразно (как образы и знаки) интерпретирует и символьную информацию..

Актуальность целостного подхода к моделированию представления смысла на глядно подтверждается следующим высказыванием Д. А. Поспелова [42]:.

В настоящее время (курсив наш — Н. 3.) предпринимаются попытки разработки интерфейсов, использующих одновременно естественный язык и графику для передачи определенного содержания. Поэтому представляет интерес разработка семантических моделей для интерпретации графических выражений (а у нас — графическая модель непосредственно интерпретируется гуманоидом в наглядную семантику — Н. 3.). Эти модели, на наш взгляд, должны содержать различные пер-цептуальные характеристики, связанные с изображаемым объектом." Возможность передачи перцептуальных или сенсорных характеристик реальности обеспечивается в нашей модели структурой точки виртуального пространства, содержащей поля для визуального, тактильного, вкусового, обонятельного и аудио представлений объектов..

В определенной степени могут соответствовать человеческому воображению «пространственные» когнитивные схемы или карты и если их рассматривать как картины мира того или иного уровня абстракции, которые можно описать и представить в базе знаний как самостоятельные единицы, а не только как элементарные семантические категории, то это позволило бы приблизится к видению мира человеком..

Именно «видение мира человеком» является, по мнению автора, прагматической основой моделирования работы сознания при осмыслении текстов на ЕЯ. Поэтому СМИ для представления смыслов использует именно пространственную модель, которая рассматривается именно как «картина мира», что, действительно, дает возможность представлять различного рода абстракции в терминах этой пространственной модели..

По мнению ряда ведущих российских ученых, на смену математическому моделированию, в основе которого всегда лежат те или иные формальные системы, должно прийти, прежде всего, семиотическое моделирование, рассматривающее знак, как основу семантических построений — моделирующую сущность, обладающую референтной, денотативной и прагматической функциями [25]..

В докладе Д. А. Поспелова на Всероссийской конференции «Новые информационные технологии в исследовании дискретных структур» «Семиотическое моделирование в интеллектуальных системах». [39] были показаны ограничения традиционных формальных моделей, ярко проявляющиеся при создании различных интеллектуальных систем. По мысли докладчика, на смену математическому моделированию, в основе которого всегда лежат те или иные формальные системы, должно прийти семиотическое моделирование. Такое моделирование опирается на модель семиотической системы, расширяющей идеи, лежащие в основе формальной системы. Составляющие формальной системы (базовые множества элементов, синтаксические правила, аксиомы и правила вывода) становятся переменными, что позволяет осуществлять переход от одной формальной системы к другой, рассматривать формальную систему как состояние семиотческой системы. Таким образом, семотическая система задается в виде динамической системы, определяемой правилами смены состояний, реализуемыми на множестве состояний (формальных систем). При этом правила смены состояний не фиксируются заранее, а вырабатываются в динамике в зависимости от накапливаемых результатов фактов, прецедентов, гипотез..

Прикладная семиотика изучает природу функционирования знаковых семиотических систем и способы управления ими. К системам подобного типа относятся во.

40 просно-ответные и диалоговые системы, развитые интерфейсы и т. п. [35]..

Опираясь на принцип «семантического треугольника», описываемая в данной работе Система ментального интерфейса рассматривает слова ЕЯ как знаки, обеспечивая средства для их интерпретации — семантически значимые денотаты. Как известно, денотатом называется реальный объект, процесс, явление, ситуация и т. п. в физическом мире, для которого есть специальное именующее выражение в некотором языке. Это именующее выражение является десигнатом для данного денотата..

Методы диссертационного исследования.

При проведении исследования применялось композиционное сочетание интроспекции, концептуального моделирования, имитационного моделирования и эксперимента..

Применение этих методов оправдано как невозможностью «прямого» наблюдения за внутренними формами функционирования сознания, так и богатством и разнообразием концептуальной информации, генерируемой в результате..

Понятийные структуры носят имплицитный характер и не могут обсуждаться на вербальном уровне. Поэтому. важное место занимает моделирование. Необходимы средства, позволяющие моделировать понятийные структуры на основе косвенной информации" , — пишет по этому поводу А. Ю. Терехина [49]..

Имитационное моделирование являлось необходимым условием достижения: 1. образности, наглядности представлений смыслов, — что с позиций когнитивно-графического подхода представляется весьма важным, 2. создания действующей модели, где при помощи компьютера реально интегрировались бы все подсистемы СМИ..

Эксперименты, проводимые на действующей модели (программе) СМИ имели своей целью доказать возможность «ментальной» — сложной образно-символьнойкоммуникации, возможность порождения подобной человеко-компьютерной системой достаточно точных, а также нетривиальных решений..

Применяемый в работе алгоритм квантирования был оптимизирован по критерию минимума времени выполнения с применением алгебры алгоритмов..

РОССИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННА 41 «CHSMGTEKA.

Для генерации усредненных представлений семантики лексических единиц был применен математический аппарат нечетких множеств..

Условия проведения практической части исследования.

Программа СМИ «Сосруко» была написана на компьютере с характеристиками Pentium/150/16/lGb/. Все эксперименты также проводились на этом компьютере. Вследствие наличия небольшого объема оперативной памяти — 16 Mb — пришлось ограничить число точек виртуального пространства следующими значениями: 50×25×50, что в итоге дало модель из 62 500 точек. Этого оказалось достаточным для представления смысла нескольких простых нераспространенных предложений, описывающих перемещения и изменения свойств предметов. Программа была написана и отлажена с помощью компиляторов Visual С++ 5.0 и Visual FoxPro 5.0 фирмы Microsoft..

Структура и композиция диссертации.

Данная диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и библиографического списка. Во введении дан краткий обзор состояния исследований по проблеме понимания естественного языка, обоснована актуальность исследования, определены объект и предмет исследования, поставлены его цели и задачи. Также приведена характеристика использовавшихся методов, описаны условия, в которых проводилось исследование..

Заключение.

Факты наглядной адекватной интерпретации СМИ смыслов некоторых предложений подтверждены экспериментально. В целом, эксперименты доказали, что СМИ обладает достаточным потенциалом семантических построений для создания и поддержки «ментального» интерфейса с пользователем..

Новой является архитектура СМИ, интегрирующая состав и свойства систем понимания ЕЯ, виртуальной реальности, когнитивной графики..

Новой является концепция моделирования семантики при помощи виртуального пространства — кубической матрицы, имитирующей интериоризированные данные восприятия. Этот механизм позволяет легко осуществлять любые преобразования с внутренними конструктами, например, дробить предметы до мельчайших частиц, описывать явления и качества, устанавливать ассоциации между объектами..

Можно говорить о создании топологической модели виртуальной реальности, базирующейся на концепции макроабстрагирования, оригинальном понимании времени и пространства, обладающей мощными средствами не только для описания пер-цептуальных свойств объектов, но и для описания их взаимодействия..

Результаты, полученные в ходе экспериментов с моделью подтвердили, что возможна не только символьная или образно-символьная коммуникация с компьютером, но и эффективная «ментальная» коммуникация, в которой еще участвуют денотаты — концепты сознания, наделенные пространственной формой, физическими свойствами и вовлеченные в контексты сознания, интерпретирующего смысл текстов на ЕЯ. При этом, эффективность достигается за счет «полномасштабного» моделирования в СМИ физических законов. Достаточно лишь задать ситуацию несколькими предложениями для того, чтобы увидеть ее развитие на дисплее компьютера. Таким образом, реализована своеобразная когнитивная реальность с естественноязыковым интерфейсом..

Основываясь на принципах развития сознания как механизма приспособительного мышления, подсистема имитации физических законов позволила, в частности, просто и эффективно интерпретировать группу предложений ЕЯ, описывающих перемещения и изменения состояний предметов, в которых в прагматическом аспекте наличествуют различные значения «по умолчанию»..

При осуществлении генерации усредненных представлений денотатов впервые для модели виртуального пространства (ВП) был применен аппарат нечетких множеств. При этом показано, что последовательное применение операций над нечетким представлением денотатов в виртуальном пространстве приводит к закреплению наиболее характерных их свойств..

Созданы структуры данных, позволяющие для одного десигната хранить и по выбору применять как прагматическое представление — модель в ВП, так и образные представления — картинки, идиомы и т. д..

Программа «Сосруко» была внедрена в НИИ структурной методики преподавания языков при Кабардино-Балкарском государственном университете. Программа успешно использовалась в качестве модельной среды для создания представлений смыслов лексических единиц с целью нахождения и систематизации групп дифференцирующих признаков слов с близкими и пересекающимися значениями..

В работе изложены новые принципы исследований в области ИИ и понимания текстов на ЕЯ, связанные с признанием необходимости моделирования субъекта понимания. Лишь при моделировании человека как комплексной биологической и интеллектуальной системы возможно существенное продвижение как в создании ИИ, так и в области понимания естественного языка..

Применение СМИ усиливает способности человеческого рассуждения при решении широкого круга задач различных областей. Представляется весьма вероятным в ближайшем будущем бурное развитие подобных систем — по типу экспертных, но с элементами виртуальной реальности и когнитивной графики. При этом оригинальной является целевая организация моделей — «просчет», реализация контекстов, задаваемых в описательных текстах на ЕЯ. Типологически — это новый вид программных систем, который, в силу свое практической направленности призван стать одним из массовых коммерческих направлений..

СМИ способна адекватно представлять и неаддитивно аккумулировать смыслы текстов на ЕЯ. Подобная способность реально приближает возможность создания естественноязыкового интерфейса и модели среды в будущих системах ИИ, построенных на новых принципах. На основе этих результатов можно строить инструментальную среду для редактирования «среды обитания» интеллектуального агента. При.

154 этом процессы интериоризации будут формализованы при помощи ВП и реально упрощены с помощью средств инструментальной среды. Это, в свою очередь, даст исследователям ИИ возможность сконцентрироваться на моделировании собственно процессов гомеостазиса, мышления и социальных отношений человека..

К новым результатам можно отнести также и то, что с помощью ВП удается обеспечивать целостность (многомодальностъ) представлений. Здесь интегрирующим свойством служит пространственное единство предметов. Перспектвность подобного решения хорошо иллюстрируется тем фактом, что в реальном мире мы также структурируем модальности (цвет, запах и т. д.) относительно предметов или явлений..

Как уже подчеркивалось, ментальный интерфейс осуществляется благодаря тому, что при помощи средств, предоставляемых ВП возможно строить адекватные представления смыслов. При этом необходимо отметить важное в теоретическом плане достижение — десигнаты получают адекватные денотаты. На практике это означает, что пользователь видит на экране дисплея семантическую интерпретацию введенного им текста в виде наглядных, априорно узнаваемых и понятных образов (денотатов). При этом на каждом шаге он имеет возможность корректировки интерпретаций, используя инструментальные средства ВП..

Подобный инструмент дает интереснейшие возможности для психологического изучения процессов интериоризации и мышления. По существу, впервые человек получит возможность «увидеть невидимое» — процесс работы сознания. Конечно, — на уровне моделирования, но с перспективой скорого наращивания выразительных возможностей и качества реализации, а также — повышения адекватности..

При разработке лингвистического компонента СМИ был применен подход к входному тексту на ЕЯ как к тексту программы. Каждое слово естественного языка объявляется оператором. При этом операторы разбиваются на семантические классы, или классы операторов в номенклатуре частей речи ЕЯ (английского). Каждое слово языка — оператор обладает семантическим эффектом (СЭ) — соответствующим изменением ВП. Тип СЭ слова зависит от класса операторов, к которому это слово принадлежит. При этом ВП предоставляет типологически различные средства интерпретации для слов каждого класса операторов..

Естественным продолжением системы классов операторов явилось следующее нововведение — построение смыслового плана текстов с опорой на значения отдельных слов, отдельные слова — операторы и идентификаторы. Человеку не обяза тельно слышать все предложение, чтобы начать осмысление — в СМИ была сделана попытка промоделировать этот принцип..

Следует отметить еще одно отличие предлагаемой системы: в построении семантики отдельных слов и предложений допускается использование субъективных форм представления информации, что, в общем, можно охарактеризовать как плюрализм способов и типов представления смыслов, или нестрогий характер языка представления смыслов..

Программа «Сосруко» была внедрена в НИИ Структурной методики преподавания языков при Кабардино-Балкарском Государственном университете. Программа успешно использовалась в качестве модельной среды для создания представлений смыслов лексических единиц с целью нахождения и систематизации групп дифференцирующих признаков слов с близкими и пересекающимися значениями..

Практическую значимость имеет предлагаемый в работе оригинальный алгоритм квантирования и поддержки функционирования физических законов в ВП. Для имитации синхронности явлений в ВП в этом алгоритме использован циклический поллинг всех точек ВП в такты, равные порогу чувствительности человека по времени. Приведена укрупненная блок-схема алгоритма квантированияпрограммно он реализован в СМИ «Сосруко»..

Практическое приложение имеет также реализованный реализованный алгоритм генерации усредненных представлений денотатов при помощи аппарата нечетких множеств, в котором учитываются как образные, так и «прагматические» (в терминах ВП) представления..

Описаны структура и способы представления, функционирования и хранения слов естественного языка — операторов СМИ для классов «предмет», «явление», «качество», «образ действия» и др..

При работе над программой «Сосруко» с использованием технологии объектно-ориентированного программирования была разработана система типов данных и объектов для представления ВП и объектов ВП..

Указанные алгоритмы и типы данных могут быть использованы в дальнейших разработках программного обеспечения систем ментального интерфейса..

157.