Представление моделей и алгоритмов в лингвопроцессорах сетями Петри

• Автор: Желтов, Павел Валерианович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Казань
• Количество страниц: 171 с. : ил.

Глава 1. Лингвопроцессоры и формальные модели.
Анализ и разработка
1.1. Концептуальная схема и основные определения
1.2. Анализ имеющихся лингвопроцессоров и разработка методов их моделирования
1.3. Анализ и разработка формального аппарата
1.4. Структурная схема разрабатываемого
лингвопроцессора
Выводы
Глава 2. Модели и алгоритмы морфологического анализатора
2.1. Атрибутивно-типовая модель
2.2. Сетевые модели морфологического корректора и
их алгоритмы
2.3. Сетевые модели морфологического анализатора и
их алгоритмы
Выводы
Глава 3. Модели и алгоритмы синтаксического анализатора
3.1. Структура данных для синтаксического анализатора
3.2. Синтаксические отношения
3.3. Сетевые модели синтаксического анализатора и
их алгоритмы
3.4. Синтаксический классификатор
3.5. Моделирование параллельной обработки
информации в лингвопроцессорах
Выводы
Глава 4. Разработка и описание комплекса программ
4.1. Структура программного комплекса
Заключение
Список использованной литературы
Приложение А. Интерфейс программного комплекса

Актуальность темы. В связи с развитием вычислительной техники интенсивно ведутся работы по созданию различных систем искусственного интеллекта. Эти системы призваны смоделировать некое подобие человеческого мышления. А так как человеческое мышление тесно связано с речью, то создание формальных моделей языка призвано играть в данном направлении важную роль.
Формальная модель естественного языка (ЕЯ) представляет собой знания о ЕЯ, формализованные средствами какого-либо математического аппарата.
Формальные модели языка, реализованные на компьютере, входят в качестве составных частей в системы машинного перевода (МП), подсистемы общения с базами данных (БД) и базами знаний (БЗ) на неограниченном ЕЯ, экспертные системы и другие информационные системы. Разработка систем, способных понимать ЕЯ, считается основной целью исследований в области искусственного интеллекта.
Общим для всех этих систем является наличие лингвопро-цессора (ЛП), т.е. преобразователя, осуществляющего анализ текста на естественном языке, переход к его формальному представлению и синтез - построение текста по его представлению. Как правило, лингвистические процессоры содержат морфологический и синтаксический блоки анализа и синтеза. Причем задача анализа гораздо сложнее задачи синтеза, а лингвопроцессоры, настроенные на анализ, обратимы в направлении синтеза, поэтому создание анализаторов является актуальным. Из работ, выполненных в России и за рубежом, наиболее интересными являются исследования Ю.Д. Апресяна, И.М. Богуславского, Р.Г. Бухараева, Ю.Р. Валькмана, В.А. Вудса,

Таблица 2
<Префикс> <0снова> Суффикс 1 Суффикс 2 сОконча- ние> <Частица>
+ 1 и вш 2,4,3,5 + 1#
# 1 и вш 2,4,3,5 + 1#
# 1 # ящ 2,3,4,5 + 1#
+ 2 е нн 2,11,6,7 + 1#
+ 2 е н 1,10,8,9 + 1#
+ 2 я ющ 2,4,3,5 + 1#
+ 1 # ящ 2,4,3,5 + 1#
Название лексемы в угловых скобках обозначает ссылочный характер значения поля; '+' - наличие лексемы; '#'
отсутствие лексемы; '|' - логическое или с исключением (либо х1, либо х2);
^ Название лексемы без угловых скобок обозначает конкретный характер значений данного поля.
Извлечение данных из базы знаний с помощью шаблонов можно смоделировать с помощью сети Петри (рис.2.1) [21].
Описание позиций и переходов таково: б: - меняет атрибуты позиций р! - ре на атрибуты, соответствующие строке табл.2.7 (номер - это атрибут маркера в р?) . Переход увеличивает атрибут маркера в р7 на 1; t2 ~ проверка совпадения шаблона и словоформы; бз - словоформа не подходит под шаблон;
р8 - входная позиция, маркер имеет атрибут «словоформа, разложенная на лексемы»;
♦ р7 - счетчик номера строки таблицы;
Р1 - ре - содержат лексемы и номер строки. По порядку для причастия они соответствуют лексемам: префикс, основа, первый суффикс, второй суффикс, окончание, частица;