Модель представления смысла текстовой информации

• Автор: Нагоев, Залимхан Вячеславович
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Нальчик
• Количество страниц: 165 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. НОВЫЕ ПРИНЦИПЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ПОНИМАНИЯ ТЕКСТОВ НА ЕЯ И КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ МЕНТАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА
1.1. Новые принципы компьютерного понимания текстов на ЕЯ
1.2. Концепция Системы ментального интерфейса
1.3. Выводы и рекомендации
ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ СМИ
2.1. Виртуальное пространство (ВП)
2.2. КВАНТИРОВАНИЕ И ФИЗИЧЕСКИЕ ЗАКОНЫ
2.3. Оптимизация алгоритма квантирования
2.4. Виртуальный мир
2.5. Классы операторов
2.5.1. Класс операторов «Предмет»
2.5.2. Генерация усредненных представлений семантики лексических единиц при помощи аппарата нечетких множеств . А
2.5.3. Класс операторов «Явление»
2.5.4. Класс операторов «Признак предмета»
2.5.5. Класс операторов «Признак действия»
2.5.6. Класс операторов «Местоимение»
2.5.7. Класс операторов «Имя числительное»
2.5.8. Класс операторов «Причастие»
2.5.9. Класс операторов «Причастие 1»
2.6. Синтаксический и грамматический анализ
2.7. Выводы и рекомендации
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТЫ
3.1. Программа СМИ "Сосруко" - краткое описание и тактико-технические данные (ТТД)
3.2. Эксперименты с начальной версией программы
3.3. Выводы и рекомендации
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:
Введение
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).
Объектом диссертационного исследования является моделирование процессов, протекающих при понимании человеком текстов на ЕЯ.
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 обзора основных направлений и достижений современной компьютерной лингвосемантики.
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 авто-
да 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 предложений. 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 - гомеостатике. 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 - подтверэюдается 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.