Искусственный интеллект (WinWord) [Семинар]

---

запомнить в избранное   искать в этом разделе

---

ВНИМАНИЕ !!! Это сокращенная версия файла. Предназначена она только для того, чтобы вы могли предварительно ознакомиться с документом, перед тем как его скачать. Здесь нет картинок, не сохранен формат, шрифт, размеры и положение на странице.
Чтобы скачать полную версию, нажмите ссылки которые находятся чуть-чуть ниже (Info File Mail)

---

Info File Mail

Файл относится к разделу:
РАДИОЭЛЕКТРОHИКА, КОМПЬЮТЕРЫ И ПЕРИФЕРИЙHЫЕ УСТРОЙСТВА

---

Морфологический анализ научного текста несловарного типа
В современных системах МА существуют два основных принципа выведения морфологических признаков слова с помощью анализа его структуры:
1. Представление грамматической информации в словаре основ и в словаре флексий (с включением формальной процедуры деления слова на основу и окончание и последующее сравнение со словарями.
2. Извлечение грамматической информации из слова путем его графемного анализа.
В описываемой системе, представляющей собой подсистему автоматического анализа научно-реферативного текста, выбирается второй принцип. Используется он на первом этапе анализа, допускающем приписывание единицам текста дизъюнктивных кодов, репрезентирующих грамматические омонимы. Обусловлено это тем, что любой морфологический анализ (МА), проводимый в пределах слова, не может обеспечить стопроцентного однозначного определения его морфологических характеристик, поскольку проявление последних в действительности происходит в синтагматике, на уровне связей слов в предложении. Поэтому в системе МА предусмотрен второй этап анализа, который корректирует результаты первого с помощью анализа грамматического контекста единиц с дизъюнктивными кодами. Кроме того, и на первом, и на втором этапах МА в отдельных случаях возникает необходимость обращения к информации о значении слова, например для снятия грамматической омонимии существительных. Предлагается задание списка лексем или отдельных лексем в виде цепочек начальных буквосочетаний слова, общих для всех словоформ. Возможность задавать семантическую информацию таким образом вытекает из ограниченности лексического состава текстов анализируемого подъязыка (в тексте длиной 108 тысяч словоупотреблений различных лексем знаменательных лексем насчитывается всего 6653. Доля использования семантической информации при флективном анализе - 11,5 %, при контекстном анализе - 9,1 %.
Общие задачи МА можно определить следующим образом:
1. Однозначное идентифицирование единиц текста в терминах

• подписаться на рассылку. • добавить в избранное. • нашли ошибки ?

Это место