Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Формальное моделирование подмножеств естественного языка

Диссертация: Формальное моделирование подмножеств естественного языка
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Построена формальная модель описания семантики подмножеств естественного языка, позволившая повысить полноту и адекватность решения задачи автоматического синтеза семантической структуры текста. Модель состоит из способа представления семантики текста в виде объектных концептуальных структур и способа выполнения семантической обработки на основе объектной клаузальной логики. Представление в виде… Читать ещё >

Формальное моделирование подмножеств естественного языка (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА I. ФОРМАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЕСТЕСТВЕННОЯЗЫКОВОГО ТЕКСТА КАК ОСНОВА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ МАШИННОГО ПОНИМАНИЯ
    • 1. 1. Формальные модели для естественного языка
    • 1. 2. Моделирование понимания естественно-языкового текста
      • 1. 2. 1. Определение понимания
      • 1. 2. 2. Существующие методы и системы реализации понимания естественноязыкового текста
    • 1. 3. Формальные модели представления смысла
      • 1. 3. 1. Модель концептуальной зависимости
      • 1. 3. 2. Концептуальные графы
    • 1. 4. Модель «СМЫСЛ О ТЕКСТ»
      • 1. 4. 1. Теоретическое обоснование модели
  • СМЫСЛА ТЕКСТ
    • 1. 4. 2. Системы автоматического перевода на основе модели «СМЫСЛ О ТЕКСТ»

Одним из последствий научно-технического прогресса в 20 В. стало явление информационного взрыва [Гро93], когда рост объема новой информации в единицу времени подчиняется экспоненциальному закону.

Ускоряющийся прогресс вычислительной техники, снижение стоимости и увеличение широкодоступной вычислительной мощности персональных компьютеров, быстрое развитие глобальной компьютерной сети INTERNET, делающей широкодоступными мировые информационные ресурсы, увеличивают актуальность решения проблемы компьютерного понимания естественноязыковых текстов (ТЕЯ).

Практически сразу же после появления первых ЭВМ возникла идея автоматической обработки ТЕЯ. Идея теста Тьюринга [Tur50], которая появилась в это же время, долгое время считалась главным способом практической проверки возможностей компьютера по моделированию языковой деятельности[Гро93]. Ранние работы в этой области были тесно связаны с машинным переводом[Бел69]. Появление формальных моделей для обработки ТЕЯ и зарождение компьютерной лингвистики связывают с пионерской работой Н. Хомского[СЬо56], заложившей основы теории формальных языков.

В настоящее время автоматическая обработка ТЕЯ — бурно развивающаяся область научных исследований и промышленных продуктов. Ежегодно в мире проводится около 40 научных конференций по компьютерной лингвистике[АСЬ96, FIN96], выполняется ряд крупных международных научных проектов[Нар95,НаЬ93,Нег91], более 30 крупных издательств в мире[Кап94] выпускают научную продукцию, по этой тематике.

Компьютерная лингвистика определяется как научная дисциплина, которая находится на границе между лингвистикой и информатикой[Т)га95]. Она занимается исследованием возможностей компьютерного моделирования языковой способности человека. Эта наука относится к области когнитивных наук и перекрывается с областью искусственного интеллекта (ИИ) — отраслью информатики, направленной на компьютерное моделирование человеческого сознания.

В компьютерной лингвистике выделяют прикладное и теоретическое направление. Основную часть прикладного направления составляет обработка ЕЯ — создание компьютерных систем, моделирующую способность человека к общению на ЕЯ. Теоретическая компьютерная лингвистика занимается исследованиями искусственных языков.

Из всего множества ТЕЯ, циркулирующих в мировом информационном пространстве, большую часть составляют специальные тексты, содержащие научную, техническую, политическую, учебную и справочную информацию. В связи с этим получают все большее развитие программные и технические средства обработки и поиска текстов. Они позволяют выполнять поиск документов по ключевым словам, черновой перевод с иностранных языков, грамматический, морфологический, стилевой контроль и редактирование текстов. Эти программные средства основаны на словарных методах, использующих множество различных словарей большого объема и различной структуры, позволяющих делать выводы о содержании текста на основе наличия в нем тех или иных сочетаний слов [Аве91].

В то же время очевидна необходимость решения задачи понимания специальных текстов для решения таких задач как автоматический перевод, компьютерное обучение, поиск информации в сетях и электронных библиотеках, машинное приобретение знаний, естественно-языковый интерфейс с различного рода прикладными системами и т. д.

Актуальность работы определяется массовой компьютеризацией человеческой цивилизации, развитием сети Интернет, что приводит к необходимости реализации машинного понимания естественно-языковых текстов.

Традиционная лингвистика [Ани84,Шве80] не имеет формальных определений для описания синтаксиса и семантики ЕЯ и, соответственно, формального аппарата для применения при создании систем автоматизированной обработки ТЕЯ.

В области машинного перевода имеется ряд исследований и разработок [Лео85]. Одним из основных отличий в них является слабый учет влияния семантики ЕЯ при выполнении перевода.

В исследованиях в области искусственного интеллекта и смежных с ним получены серьезные результаты в построении систем логического вывода[Вга91], а также когнитивных моделей мира[Сег87]. В то же время, эти подходы не учитывают феноменологию ЕЯ.

Очевидно, что проблема понимания ТЕЯ является одной из ключевых в развитии информатики, т.к. ее решение позволило бы разрушить языковый барьер между человеком и машиной. Решение этой проблемы позволило бы существенно продвинуться в решении таких проблем как создание искусственного интеллекта и возможности общения человека с компьютером без участия программиста.

Цель работы — исследование природы синтаксических и семантических связей в естественном языке для создания метода формального моделирования процесса понимания ТЕЯ, пригодного для использования при создании прикладных систем.

Достижение этой главной цели невозможно без решения ряда теоретических и практических проблем, а именно:

— создания формальной модели синтаксиса — внешнего представления ТЕЯ;

— создания формальной модели синтаксического анализа ТЕЯ;

— создания формальной модели семантики — внутреннего представления.

ТЕЯ;

— создания формальной модели семантической трансляции — отображения синтаксиса ТЕЯ в его семантику;

— разработки архитектуры, языковых и программных средств системы машинного моделирования понимания ТЕЯ.

Научная новизна.

К новым научным результатам, полученным автором, относятся следующие:

— трехуровневая модель синтаксиса естественно-языкового предложения, позволяющая моделировать его внешнее представление и пригодная для машинной реализации;

— новый подход к моделированию понимания ЕЯ, основанный на трактовке его как формального языка;

— формальная модель представления семантики ТЕЯ, позволяющая моделировать связный текст;

— формальный аппарат для выполнения логического вывода на модели текста, позволяющий моделировать понимание разной глубины.

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что в работе:

— выявлена трехуровневая структура синтаксических отношений в предложениях ЕЯ;

— разрешена проблема учета порядковой синонимии в предложениях ЕЯ при синтаксическом моделировании;

— расширено понятие управления на все виды синтаксических компонент предложения;

— разработана формальная модель ТЕЯ- '.

— разработан интегрированный метод моделирования ЕЯ на основе формализации его внешнего представления и смысла и установления их взаимосвязи.

Практическая ценность выполненной диссертационной работы определяется созданной архитектурой, алгоритмами и программными средствами для концептуальной обработки технических текстов, что позволяет использовать их при создании интеллектуальных прикладных систем, моделирующих языковую способность.

Используемые в работе методы определялись предметом, материалом и целью исследований, а именно:

При подборе, анализе и интерпретации фактов ЕЯ использовались описательно — аналитический и дистрибутивно-контекстологический методы исследований, компонентный анализ.

Построение формальных моделей языка и смысла потребовало привлечения методов структурно-семантического, логико-математического и когнитивного моделирования.

При разработке программного обеспечения использовались методы алгоритмического моделирования, структурного программирования, логического программирования.

На защиту выносится:

— модель представления синтаксиса естественного языка;

— модель представления смысла естественного языка;

— языковые средства системы концептуальной обработки технического текста.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и двух приложений.

Основные результаты работы состоят в следующем.

1.По результатам сравнительного анализа работ, связанных с анализом и обработкой ЕЯ-текстов установлены особенности предметной области, выявлены основные недостатки известных подходов и предложены направления развития формальной модели описания естественного языка, процедур синтаксического анализа, синтеза семантической структуры, представления смыслового содержания текста и методов его обработки.

2Лостроена формальная модель описания синтаксиса подмножеств естественного языка для задачи автоматического синтаксического анализа. Модель отличается от известных аналогов тем, что синтаксис описывается в виде аксиоматической формальной системы, а синтаксическая структура текста представляется на основе чисто синтаксических признаков, использованием пяти видов синтаксических отношений вместо одного, что обеспечивает более широкий охват свойств ЕЯ, возможность формального описания синтаксиса ЕЯ и автоматического выполнения на компьютере синтаксического анализа.

3 Построена формальная модель описания семантики подмножеств естественного языка, позволившая повысить полноту и адекватность решения задачи автоматического синтеза семантической структуры текста. Модель состоит из способа представления семантики текста в виде объектных концептуальных структур и способа выполнения семантической обработки на основе объектной клаузальной логики. Представление в виде объектных концептуальных структур более адекватно задаче семантического моделирования текста по сравнению с существующими. Объектная клаузальная логика позволяет более полно моделировать на компьютере процесс понимания текста человеком.

А.Разработана методика автоматического синтеза семантической структуры текста, в соответствии с которой синтез выполняется в три этапа: синтаксический анализ предложений, реализованный как логический вывод в аксиоматической формальной системесинтез семантической модели предложения на основе его синтаксической моделивключение семантической модели в контекст путем разрешения внутритекстовых связей. По сравнению с известными аналогами повышена степень формализации задачи автоматического синтеза семантической структуры текста, расширен класс получаемых решений и класс решаемых задач, повышена адекватность синтезированных структур реальным процессам понимания, происходящим в сознании человека. Наличие данной методики делает возможным создание унифицированной технологии создания человеко-машинных интерфейсов.

5 .Разработана методическая основа для выполнения семантической обработки текста за счет формального аппарата моделирующего понимание вопросов на естественном языке и синтез ответов на них на основе логического вывода. Разработанный аппарат отличается от известных возможностью моделирования более сложных по структуре и по смыслу вопросов и синтеза ответов на них, в том числе требующих привлечения знаний о предметной области. Наличие аппарата, моделирующего пбнимание вопросов создает методическую основу для построения автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта.

6.Для применения методики автоматического синтеза семантической структуры текста разработан язык описания концептуальных структур КОНСТ как объектно-ориентированное расширение языка Пролог. Данный язык отличается от аналогов большей адекватностью моделирования естественного языка и большей эффективностью реализации за счет максимального использования основных свойств логического программирования.

1 .Разработанные модели и алгоритмы реализованы в экспериментальном программном комплексе семантической обработки текста ИОНТ, основными особенностями которого являются использование логического программирования в качестве основы для реализации и наличие адекватных средств моделирования подмножеств естественного языка и предметной области на основе языка КОНСТ.

8.Работоспособность методики проверена путем внедрения языка КОНСТ и программного комплекса ИОНТ в учебный процесс на механико-математическом факультете УлГУ, использования в НИР и на контрольных анализах реальных текстов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

На основе сравнительного изучения известных методов анализа естественноязыковых текстов и представления их семантики разработана методика синтеза концептуальных структур, представляющих семантическое содержание естественноязыковых текстов. Методика ориентирована на работу с подмножествами ЕЯ, используемыми в научно-технических текстах. В соответствии с этой методикой синтез выполняется в три этапа, каждый из которых позволяет на более глубоком уровне описать содержание текста. Предложенная методика позволяет повысить степень формализации задачи синтеза семантической структуры текста до уровня, позволяющего проводить математический анализ задачи синтеза и создавать ее программные реализации, увеличить адекватность синтезированных семантических структур реальным текстам, расширить классы моделируемых семантических свойств естественного языка. Разработанные модели и алгоритмы реализованы в программной системе.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Алл97. Алиуллов А. Д, Ихсанов Н. Х. Концептуальное моделирование понимания технического текста: Труды международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям Диалог'97, Москва, 1997, с. 18−21
  2. Алр74. Апресян Ю. Д. Лексическая семантика. Синонимические средства языка. М., Наука, 1974, 367 с.
  3. Апр89. Апресян Ю. Д., Богуславский ИМ., Иомдин Л. Л., Лазурский A.B., Перцов Н. В., Санников В. З., Цинман Л. Л. Лингвистическое обеспечение системы ЭТАП-2. / -М: Наука, 1989, с. 296.
  4. Апр92. Лингвистический процессор для сложных информационных систем./ Апресян Ю. Д., Богуславский И. М., Иомдин М. Л. и др. -М., Наука, 1992,256с.
  5. Ару93. Логический анализ языка. Ментальные действия./Отв.ред. Арутюнова Н. Д. и Рябцева Н. К. -М.:Наука, 1993.-176 с.
  6. Ахмбб. Ахманова О. С. Словарь лингвистических терминов. М., 1966.
  7. Ахо78. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. М. .Мир, 1978, в 2-х т.
  8. Бел69. Бельская И. К. Язык человека и машина, — М.: Изд-во МГУ, 1969, в 2-х т.
  9. Бог87. Богуславская О. Ю., Муравьева И. А. Механизмы анафорической номинации. В кн. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах. /Под.ред. А. Е. Кибрика и А. С. Нариньяни, М.: Наука, 1987, с.78−127.
  10. Бул87. Буланже Д. Ю., Ихсанов Н. Х., Проблемы интеграции логического и объектно-ориентированного программирования, сб.тр. «Распределенная обработка данных и локальные сети ЭВМ», Москва. -МДНТП, 1987, с. 72−79.
  11. Бул88. Буланже Д. Ю., Ихсанов Н. Х. Объектно-ориентированное программирование на языке ПРОЛОГ, «Информатика и компьютерная грамотность», Москва.- Наука- 1988, с.109−123
  12. Веж96. Вежбицкая А. Язык. Культура. Познание. Отв.рёд.Кронгауз. -М: Руссские словари, 1996,416 с.
  13. Вин76. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык.-М:Мир., 1976.-294 с.
  14. Глад69. Гладкий A.B., Мельчук И. А, Элементы математической лингвистики.-М: Наука, 1969,192с.
  15. Глад73. Гладкий A.B. Формальные грамматики и языки.-М: Наука, 1973.
  16. Глад74. Гладкий A.B., Мельчук И. А. Грамматики деревьев. П. К построению А-грамматики для русского языка.-В кн.: Информационные воспросы семиотики, лингвистики и автоматического перевода., вып.4.М.:Наука, 1974, с.4−29.
  17. Гог91. Гоген. Дж.А., Мезегер Ж. Модели и равенство в логическом программировании// в кн.: Математическая логики в программировании: Сб. статей М.- Мир, 1991. С. 274−310
  18. Гор89. Городецкий Б. Ю. Компьютерная лингвистика: моделирование языкового общения. «Новое в зарубежной лингвистике, вып.24., Прогресс, 1989, с.5−29
  19. Гро93. Громов Г. Р. Очерки информационной технологии. М.: ИнфоАрт, 1993 -336 с.
  20. Дор73. Дорофеев Г. В., Потапов М. К., Розов Н. Х. Пособие по математике дляпоступающих в вузы. -М.:Наука, 1973, 528с. Иви94. Логический словарь: ДЕФОРТ. /Под ред. Ивина A.A., Переверзева В. Н.,
  21. В.НЛетрова -М.: Мысль, 1994. 268 с. Иор67. Иорданская Л. Н., Синтаксическая омонимия в русском языке (с точки зренияавтоматического анализа и синтеза), — НТИ, сер.2,1967, № 5, с.9−17 Иор671. Иорданская JI.H., Автоматический синтаксический анализ т.2.
  22. Кан89. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева JI.B., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. -М.: Наука., 1989,-328 с.
  23. Киб87. Кибрик A.A. Механизмы устранения референциального конфликта. В кн. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах. /Под.ред. А. Е. Кибрика и A.C. Нариньяни. М.: Наука, 1987, с. 128−145.
  24. Киб96. Кибрик A.A. Моделирование многофакторного процесса: референциальный выбор в русском письменном дискурсе. Труды Международного семинара «Диалог'96» по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Пущино, 4−9 мая 1996, -М: 1996, с. 105−106.
  25. Ков90. Ковальски Р. Логика в решении проблем: Пер. с англ. М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лиг., 1990. — 280с.
  26. Крю77. Крючков С. Е., Максимов Л. Ю. Современный русский язык. Синтаксис сложного предложения. Изд-во 2-е, перераб., Просвещение, 1977.
  27. Лейбб. Лейкина Б. М., Никитина Т. М., Откупщикова М. И., Фитиалов С .Я., Цейтин Г. С., Система автоматического перевода, разрабатываемая в группе математической лингвистики ВЦ ЛГУ,-НТИ, 1966, № 1, с.40−50
  28. Лео80. Леонтьева H.H., Никогосов С. Л. Система ФРАП и проблема оценки качества автоматического перевода. //Машинный перевод и прикладная лингвистика.-М., 1980. Вып.20. -с.57−78.
  29. Лео81. Леонтьева H.H. Семантика связного текста и единицы информационного анализа//НТИ.Сер.2.-1981, N 1.-С.21−29.
  30. Лео82. Леонтьева H.H. Автоматический перевод как понимание и реферирование// Прикладные и экспериментальные лингвистические процессоры. -Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1982.
  31. Лео85. Леонтьева H.H. Информационная модель системы автоматического перевода.//HTH.Cep.2.-1985.-No 10.
  32. Лео86. Леонтьева H.H. Об информационной системе словарей машинного фонда русского языка. Идеи и суждения.-М.:Наука, 1986.
  33. Лео91. Леонтьева H.H. Семантический компонент в информационных системах. САИИ. ИППИ АН СССР, Лекци, 1991. 8 с.
  34. Лин90. Лингвистический энциклопедический словарь./Ред. В.Н.Ярцева-М.:Наука, 1986.
  35. Лур79. Лурия А. Р. Язык и сознание. -М.- МГУ, 1979. 319b.
  36. Люб87. Любарский Ю. Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, Гл.ред.физ.-мат.лит. 1987. -232 е.- (Пробл. Искусст. интеллекта).
  37. Мар64. Мартемьянов Ю. С. О форме записи ситуаций. // Машинный перевод и прикладная лингвистика. Вып.8,1964.
  38. Мар76. Мартемьянов Ю. С. Семантика в порождающей грамматике: проблемы и результаты. В кн: Принципы и методы семантических исследований. Отв.ред. В.Н.Ярцева-М: Наука, 1976. 4
  39. Мар91. Мартынов В. В. Семантическое кодирование для представления и преобразования информации. Лекции САИИ., ИППИ АН СССР, 1991.
  40. Мел64.Мельчук И. А. Автоматический синтаксический анализ т.1. Новосибирск.:РИО СО АН АН СССР, 359 с.
  41. Мел69. Мельчук И. А. Об одном эксперименте АП с русского языка на французский в рамках Гренобльской системы, — НТИ, серия 5,1969, № 12, с.23−29
  42. Мел74. Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл <→ Текст». -М.: Наука, 1974.
  43. Мел84. Мельчук И. А., Жолковский А. К. Толково-комбинаторный словарь русского языка. Опыты семантико-сшггаксического описания русской лексики. Wien: Wiener Slawistischer Almanach., 1984,992 с.
  44. Мел88. Мельчук И. А., Перцов Н. В. Фрагмент модели поверхностного синтаксиса (предварительное сообщение). В кн.: Предварительные публикации ПГЭПЛ, N 35, М, ИРЯ, 3−18.
  45. Мел90. Мелихов A.C., Берпггейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой., -М.: Наука. Гл.ред.фю.-мат.лит., 1990. -232 с.
  46. Мих95. Михеев А. Обработка подъязыков: извлечение и использование знаний.
  47. Труды Международного семинара «Диалог'95»: компьютерная лингвистика и ее приложения, Казань, 31 мая- 4 июня, 1995. /Под.ред. Р. Г. Бухараева, А. С. Нариньяни, В. Д. Соловьева /, с. 185−197.
  48. Мод87. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах. /Под.ред. А. Е. Кибрика и А. С. Нариньяни. М.: Наука, 1987, с.78−127.
  49. Нар78. Нариньяни A.C. Экспериментальная разработка формальной модели русского языка. 4.1.// АН СССР. Сибирское отделение. Вычислительный центр, Препринт, 1978.
  50. Нов83. Новик Е. С. Структура содержания текста. // Лингвистические вопросы алгоритмической обработки.-М. :Наука, 1983.
  51. Нов89. «Новое в зарубежной лингвистике, вып.24.ДТрогресс, 1989.
  52. Осу89. Осуга С. Обработка знаний. М.:Мир, 1989
  53. Пад74. Падучева Е. В. О семантике синтаксиса. Материалы к трансформационной грамматике русского языка. -М. -.Наука-1974, -292 с.
  54. Пад85. Падучева Е. В. Высказывание и его соотнесенность с действительностъю.-М.:Наука,-1985,-271 с.
  55. Пар83. Парти Б. Х. Грамматика Монтепо, мысленные представления и реальность, в кн. Семиотика, М.-1983
  56. Пенбб. Пендерграфт Ю. Д. Машины для перевода и лингвистика, — НТИ, 1966, № 5, с.48−51 ,
  57. Пле90. Плесневич Г. С. Логические модели в кн. Искусственный Интеллект Модели и методы: Справочник кн.2, М.: Радио и связь, 1990, с.14−28
  58. Пол95. Поляков В. Н. Грамматика элементов смысла русского языка. Программа Международной конференции «Искусственный интеллект в XXI веке», Москва, 30 октября 3 ноября, 1995 г. Секция: «Понимание и естественный язык в системах искусственного интеллекта».
  59. Пол96. Поляков В. Н. Представление смысла высказывания-сообщения в Многоаспектной модели. Труды Международного семинара Диалог'96 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Пущино, 4−9 мая, 1996., с.214−221.
  60. Поп82. Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. -М: Наука, 1982.-360 с.
  61. Поп87. Попов Э. В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.-М. :Наука, 1987.-288 с.
  62. Поп90. Попов Э. В., Преображенский Э. В. Особенности реализации ЕЯ-систем // Справочник. Искусственный интеллект., кн.1., Системы общения и экспертные системы., -М., Радио и связь., 1990, с.9−31.
  63. Пос89. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. -М:Радио и связь, 1989,184 с.
  64. Пос90. Поспелов ДА. Данные и знания. // Справочник. Искусственный интеллект., кн.2., Модели и методы., -М., Радио и связь., 1990, с.7−14.
  65. Пос901. Поспелов Д. А. Уровни понимания. // Справочник. Искусственный интеллект., кн.2., Модели и методы., -М., Радио и связь., 1990, с.110−115.
  66. Рев671. Ревзин И. И. Метод моделирования и типология славянских языков.-М.:Наука, 1967,299с.
  67. Рев672. Ревзин И. И. Грамматический анализ через систему подфраз.-Научно-техничекая информация, 1967, № 8, с.27−31
  68. Реф96. Реформатский A.A. Введение в языковедение.-М.:Аспект Пресс, 1996, 536с.
  69. Руб89. Рубашкин. В. Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных системах.-М.:Наука, 1989,299с.
  70. Сел87. Селезнев М. Г.. Референция и номинация. В кн. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах. /Под.ред. А. Е. Кибрика и A.C. Нариньяни. М.: Наука, 1987, с.64−78.
  71. Сми84. Многозначные, релевантные и паранепротиворечивые логики. Труды научно-исследовательского семинара по логике Института философии АН СССР. Редакторы: В. А. Смирнов, А. С. Карпенко , — М: 1984,133 с.
  72. Сми84. Модальные и интенсиональные логики и их применение к методологии науки. Редколлегия: В. А. Смирнов, А. С. Карпенко, Е. А. Сидоренко -М: Наука, 1984
  73. Сми85. Неклассические логики. Труды научно-исследовательского семинара по логике Института философии АН СССР. Редакторы: В. А. Смирнов, А. С. Карпенко ,-М: 1985,127 с.
  74. Сми96. Смирнов В. А., Маркин В. И., Новодворский А. Е., Смирнов A.B. Логика и компьютер. Вып.З. Доказательство и его поиск.- М.Наука., 1996−255 с.
  75. Сов90. Совпель И. В. Понимание текстов на естественном языке. // Справочник. Искусственный интеллект., кн.2., Модели и методы., -М., Радио и связь., 1990, с.115−121.
  76. Тей90. Тей А., Грибомон П. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию.- М.:Мир, 1990,-432с.
  77. ТенбО. Теньер А. Структурная лингвистика, М., 1960
  78. ТьюбО. Тьюринг А. Может ли машина мыслить?, М., 1960
  79. Фре77. Фреге Г. Смысл и денотат, пер. с нем.- «Семиотика и информатика», 1977, вып.8
  80. Хом61. Хомский Н. Три модели описания языка. // Кибернетический сборник, вып.2, -М:ИЛ, 1961, с.237−266.
  81. Хор90. Хорошевский В. Ф. Язык представления лингвистических знаний ATNL-2.0.
  82. Справочник. Искусственный интеллект., кн. З, Программные и аппаратные средства., -М., Радио и связь., 1990, с.95−103.
  83. Цей59. Цейтин Г. С. К вопросу о построении математических моделей языка.- В кн.: Тезисы Совещания по математической лингвистике.Л., 1959, с. 45.
  84. Цин97. Цинман Л. Л., Иомдин Л. Л. Лексические функции и машинный перевод. -Труды Международного семинара Диалог'97 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Москва, 1997, с.292−297
  85. Чей75. Чейф У. Значение и структура языка.- М.-Прогресс, 1975.- 432с.
  86. Шал74. Шаляпина З. М. Семантико-синтаксический анализ в системе англо-русского автоматического перевода.(АРАП).-М., 1974. -58 е., ИРЯ АН СССР. ПГЭПЛ. Предв. публ. Вып.47
  87. Шве80. Русская грамматика./ Редкол. Шведова Н.Ю.и др. М: Наука, 1980, в 2-ух т.
  88. Шен75. Шенфилд Дж. Математическая логика. М: Наука, 1975, — 527с.
  89. Шре75. Шрейдер Ю. А. Равенство, сходство, порядок. М.:Наука, 1971,256с.
  90. Ярц76. Принципы и методы семантических исследований. Отв.ред.В. Н. Ярцева -М: Наука, 1976.
  91. ACL96.ACL NLP/CL Universe conference page. Http:// www. Cs. Columbia. edu/~acl, March 14-April 11,1996.
  92. Als89. Alshawi H., J. van Eijck. Logical Forms in the Core Language Engine. Proc. 27th ACL, Vancouver, Canada, 1989. pp. 25−32.
  93. Ari60. Aristotle The Categories, On Interpretation, Prior Analytics, Posterior Analytics, Topica, Loeb Classical Library, Harvard Unversity Press, Cambridge, Ma, 1960.
  94. Boe92. Boettcher M., M. Koenyves-Toth. Non-Destructive Unification of Disjunctive Feature Structures by Constraint Sharing. In: Proceedings of the Workshop 'Coping with Linguistic Ambiguity in Typed Feature Formalisms' (ECAI'92), Vienna. 1992.
  95. Bra91.Knowledge representation. Eds: Ronald J. Brachman, Hector J. Levesque, Raymond Reiter. Special Volume. Artificial Intelligence, V.49,1991.
  96. Cer87.The Knowledge Frontier. Essays in the Representation of Knowledge. Nick Cercone and Gordon McCalla, eds. Springer-Verlag, 1987,512 p.
  97. Cho56. Chomsky N. Three Models for Description of Language.//ERE Trans. Informat. Theory, 1956, v. IT-2,p.l 13−124.
  98. Cho57. Chomsky N. Syntactic structures.- The Hague: Gravenhage, Mouton, 1957
  99. Cho81. Chomsky N. Lectures on Goverment and Binding// Foris, 1981.
  100. Cho86. Chomsky N. Knowledge of Language: Its Nature, Origin, and Use//Praeger Publishers, NY, 1986.
  101. Coh63.Cohen D. Picture processing in a picture-language machine, Washington, 1963, 7pp. (Nat. bureu of standards rep. N7885)
  102. Cov89. Covington M. Graph Unification Logic Programming, Research Report AI-1989−01, The University of Georgia. URL: ftp://aisunl.ai.uga.edu/ai.reports. 1989.
  103. CYC90JCYC: Toward Programs With Common Sense, CACM, 33(8):30−49, August 1990.
  104. Dah93. Dahl V. What the Study of Language Can Contribute to AI. // European Journal on Artificial Intelligence., 1993, N 6, p.92−106.
  105. Per80. Pereira F., Warren D. Definite Clause Grammar for Language Analysis. Artificial Intelligence, Vol. 13, No. 3,1980.pp. 231−278.
  106. Fil68. Fillmore Ch.T. The case for case.// Universal in linguistic theory. New York, 1968. (Перевод:"Новое в зарубежной лингвистике, вып. 10, М., Прогресс, 1981, с.369−495)
  107. FIN96. The FINITE STRING. The newsletter of the Association for Computational Linguistics http://julius.Ling.Ohio-State. edu/ Conferences/ index, html. v.22,Number 2, June, 1996.
  108. Gaz89. Gazdar G., Mellish C. Natural Language Processing m Prolog: An Introduction to Computational Linguistics, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts. 1989.
  109. Ghe96. Ghenima. Morpho-syntactic analysis of arabic language based on the Tree Adjoining Grammar (TAG) formalism. Труды Международного семинара «Диалог'96» по компьютерной лингвистике и ее приложениям. Пущино, 4−9 мая 1996,-М: 1996, р.73−82
  110. Hay67.Hays D.H., Introduction to computational linguistics, N.Y., 1967,231pp.
  111. Har91. Harbusch K., Finkler W., Schauder A. Incremental Syntax Generation with Tree Adjoining Grammars. Proceedings 4. Int. GI-Kongress Wissensbasierte Systeme, Muenchen, Springer Verlag, 1991, pp. 363−374.
  112. Her91. Herzog O., Rollinger C.R. (Eds) Text Under-standing in LILOG., Springer- Verlag, Berlin, 1991.
  113. Hut71.Hutchins W.J., Semantics in three formal models of language, — Lingua, 1971, vol.28, #3, pp.201−235
  114. Jak60.Jakobson R., Linguistics and poetics, — in:"Style in language», Cambridge (Ma), 1960, pp.350−377
  115. Jab90. Jablonski K., Samuel J. Natural Language Information Access System. ESPRIT-Information Processing Systems- Brussels, 1990.
  116. Joh88. Johnson M. Attribute-Value Logic and the Theory of Grammar. CSLI Notes Series, Chicago University Press., 1988.
  117. Joh88. Johnson R., Rosner M. A rich environment for experimentation with unification grammars. Proceedings of the Fourth Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 1989. pp. 182−189.
  118. Joh94. Johnson M. AV Parser, URL: ftp:// lx.cog.brown.edu/ pub/ AVJParser, 1994.
  119. Jos87. Joshi A.K. An introduction to tree adjoining grammar. Mathematics of Language, A. Manaster-Ramer (ed.), Benjamins Publishing Company, 1987, pp. 87−115.
  120. Kan94. Kantrowitz Mark. Frequently asked questions about AI. mkant+@cs.cmu.edu, 13 Dec 1994.
  121. Kas86. Kasper R.T. and Rounds W.C. A logical semantics for feature structures. Proc. 24th Annual Conference of ACL, New York, 1986, pp.235−242.
  122. Kie95. KieferB., T.Fettig. URL: http:// www.de.relator. research, ec. org:80/ lg=de /resources /fegramed/ index, mlhtml, 1995
  123. Kil90. Kilbury J. QPATR and Constraint Threading, COLING-90, Vol.3,1990.
  124. Kle73.Klein Sh., Automatic inference of semantic deep structure rules in generative semantic grammars, Madison (Wi), 1973,22pp.1.m66.Lamb S., Outline of stratificational grammar, Wash., 1966,109 pp.
  125. Nat94.Natural Language Software Registry. Version 3.0. DFKI, University of Saarbruecken, URL: http://clwww.dfki.uni-sb.de. 1994.
  126. Hen77. Hendrix G.G. LIFER: A natural language interface utility. SIGART Newsletter vol. 61,1977, pp. 25−26.
  127. Oeh88. Oehrle R., Bach E., Wheeler D. Categorial Grammars and Natural Language Structures. Dordrecht: Reidel, 1988.
  128. Pra75. Pratt V.R. LINGOL: A Progress Report. Proc. 4th IJCAI, 1975, pp. 422−428.
  129. Pro94.Proceedings of 32nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 27−30 June 1994. Las Cruces, New Mexico, USA.
  130. Dra95. Radev D. R. Natural Language Processing FAQ. Radev@news.cs.columbia.edu, 14 Sep 1995. '
  131. Sch72.Schank.R., Conceptual dependency: a theory of natural language understanding,-Cognotive psychology, 1972, vol.3, #4, pp.552−631
  132. Sch75.Schank.R., Conceptual Information Processing. New York, American Elsevier., 1975. Перевод: Шенк P. Обработка концептуальной информации. :Пер.с англ.-М. :Энергия, 1980.
  133. Sea73. Searl J. RIndirect speech acts. //Syntax and semantics. -N.Y.: Academic Press.-1973.-v.3.-p.59−82
  134. Sga67. Sgall P., Generativni popis jazyka a ceska deklinace, Praha, 1967,238p.
  135. Sha91. Sharp R. CAT2: An Experimental Eurotra Alternative, Machine Translation N 6,1991, pp. 215−228.
  136. Shi86. Shieber S. An Introduction to Unification-Based Approaches to Grammar. CSLI Lecture Notes Vol. 4, Chicago University Press, Chicago, 1986.
  137. Sow84. Sowa J.F. Conceptual Structures: Information Processing in Mind and Machine.-Reading, Ma.-Addison-Wesley, 1984.
  138. Tes59. Tesnier L. Elements de syntaxe structurale.-Paris, 1959.
  139. Tur50. Turing Alan M. Computer Machinery and Intelligence. Mind, 59: 433−460,1950.
  140. Zaj92. Zajac R. Inheritance and Constraint-Based Grammar Formalisms. Computational Linguistics Vol. 18, No. 2,1992, pp. 159 180.
  141. Zee88. Zeevat H. Combining categorial grammar and unification. Natural Language Parsing and Linguistic Theories, U. Reyle and C. Rohrer (eds.). Reidel: Dordrecht, 1988, pp. 202−209.
  142. Условные обозначения и сокращения1. БД база данных1. БЗ база знаний *
  143. ГСП граф синтаксического подчинения ЕЯ — естественный язык
  144. СТГМ синтагматическая модель СФ — синтаксическая формула
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!