Введение. 
Преобразование формы записи выражения

Целью данной работы является создание готовой программы на языке Turbo Prolog 2.0, которая будет производить преобразование постфиксной формы записи в префиксную.

Данная работа разделена на две части. В первой части рассматривается использование естественного языка в интеллектуальных системах.

Вторая часть работы заключается в проектировании и реализации программы, а также ее тестирование.

Использование естественного языка в интеллектуальных системах

Постановка задачи

Реализация диалога с компьютером на естественном языке (ЕЯ) является одной из главных проблем, решаемых в разделе информатики, называемой обычно «Искусственный интеллект». Недаром тест Тьюринга, целью которого является оценка «качества» искусственной интеллектуальной системы, базируется на диалоге с компьютером.

Главной же проблемой при создании диалоговых систем с использованием ЕЯ является проблема распознавания смысла (семантики) предложений ЕЯ.

Кроме того, решение этой проблемы актуально и для решения чисто прикладных задач, таких как:

• * обработка документов (поиск по смыслу, реферирование, рубрикация);
• * разработка поисковых серверов для поиска информации в Internet с использованием запросов на естественном языке;
• * разработка средств для обработки запросов на естественном языке к базам данных;
• * разработка средств тестирования знаний с использованием вопросов с открытым ответом, в частности, в системах дистанционного образования.

Решением проблемы формализации и распознавания смысла предложений на естественном языке занимаются давно и зарубежные, и отечественные ученые.

Существует два подхода к анализу предложения на ЕЯ.

• 1. Синтаксически ориентированный или на основе детального синтаксического разбора предложения. Средствами синтаксического анализа вычленяются связанные понятия, которые объединяются в так называемые атомы смысла. Создание АС идет только на основе данного предложения, определение связанных понятий идет только на основе синтаксических правил.
• 2. Семантически ориентированный, в рамках которого задача анализа предложения ЕЯ рассматривается как задача распознавания смысла предложения на основе использования базы знаний (о языке, об участниках общения, о предметной области и т. п.).

Разбор предложения идет путем вычленения связанных понятий (атомов смысла) с помощью базы знаний. На втором плане стоит синтаксический анализ, с помощью которого вычленяются дополнительные АС, те, которые не были сгенерированы с помощью БЗ.

Таким образом, после анализа предложения на ЕЯ имеется некоторый базовый набор атомов смысла, с помощью которого система начинает / продолжает работать с базой знаний.

Синтаксически ориентированный анализ ЕЯ использует в том или ином виде описание грамматики языка (структуры языковых конструкций). При этом распознавание языковых конструкций и их структуры является основной решаемой задачей, а после ее решения распознается семантика распознанных конструкций. Для структурного описания языка применяются контекстнонезависимые и контекстно-зависимые грамматики Холмского, расширенные сети переходов.

Синтаксически ориентированный анализ ЕЯ имеет существенные недостатки, ограничивающие возможности его применения, главными из которых являются следующие:

• ? в нем трудно отразить неоднозначность понимания смысла языковых конструкций (в зависимости от различных контекстов — предметной области, хода диалога, ролей участников и т. п.);
• ? в нем трудно отразить «живость» языка, т. е. его терпимость к искажениям и появлению новых словоформ и синтаксических конструкций.

Попытки борьбы с этими недостатками в рамках синтаксически ориентированного анализа приводят к появлению очень громоздких, медленных и не поддающихся сопровождению программ.

Поэтому, наиболее перспективным и развивающимся направлением обработки ЕЯ в настоящее время является семантически ориентированный анализ. В представлении знаний для семантически ориентированного анализа предложений ЕЯ можно выделить следующие варианты знаний.

• 1. Набор синонимов. Использование синонимов позволяет при ответе на запрос учитывать не только те термины, которые непосредственно указаны в запросе, но и все другие слова, близкие к ним по значениям. Здесь в качестве АС используются слова и нет иерархии АС.
• 2. Иерархия терминов и понятий, создаваемая человеком.
• 3. Лингвистические правила. Разработчик создает систему лингвистических правил, которые используются для анализа или грамматического разбора текстовой базы данных. Этот метод анализа определяет ключевые слова и

понятия, объединяющиеся в базу знаний, которая отражает содержание конкретной базы данных. Затем база знаний используется для поиска и ранжирования групп родственных документов. Процесс грамматического разбора и создания базы знаний должен проводиться для каждой предметной области.

4. Использование ссылочных документов, в том числе обычных словарей и словарей терминов. Этот подход основан на смысловых значениях слов и называется семантической сетью. Как и словарь, семантическая сеть содержит атомы смысла, инкапсулирующие множество определений для каждого хранимого слова. Эти атомы смысла связаны между собой отношениями, при анализе предложения новые АС добавляются в семантическую сеть. Значения слов, наиболее подходящие для данного поиска, могут быть выбраны самим пользователем с целью повышения точности этого поиска. Подход на основе семантических сетей реально объединяет статистический поиск и поиск на основе базы знаний. При этом используются смысловые значения слов для определения и классификации отношений.