Модель представления смысла текстовой информации

• Автор: Нагоев, Залимхан Вячеславович
• Шифр специальности: 05.13.16
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Нальчик
• Количество страниц: 166 с. : ил.

Оглавление
Введение
Объект, предмет, цели и задачи исследования
Основные источники информации
Обзор основных направлений и достижений современной компьютерной лингвосемантики

Проблемная ситуация, научные предпосылки ее разрешения, актуальность предлагаемого
подхода
Методы диссертационного исследования
Условия проведения практической части исследования
Структура и композиция диссертации
Глава I. Новые принципы компьютерного понимания текстов на ЕЯ и концепция Системы
ментального интерфейса
Новые принципы компьютерного понимания текстов на ЕЯ
Концепция Системы ментального интерфейса
Глава Н. Модель СМИ
Виртуальное пространство (ВП)
Квантирование и Физические законы
Оптимизация алгоритма квантирования
Виртуальный мир
Классы операторов
Класс операторов «Предмет»
Генерация усредненных представлений семантики лексических единиц при помощи
аппарата нечетких множеств
Класс операторов «Явление»
Класс операторов «Признак предмета»
Класс операторов «Признак действия»
Класс операторов «Местоимение»
Класс операторов «Имя числительное»
Класс операторов «Причастие»
Класс операторов «Причастие I»
Синтаксический и грамматический анализ
Глава III. Программная реализация и эксперименты
Программа СМИ "Сосруко" - краткое описание
Эксперименты с начальной версией программы
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).
Объект, предмет, цели и задачи исследования
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 краткого обзора проблем и достижений в рассматриваемой области.
Основные источники информации
При подготовке и выполнении диссертационной работы автором использова-

вать 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 пониманш, 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 оп-