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

---

Обеспечение взаимодействия с ЭВМ на естественном языке (ЕЯ) является важнейшей задачей исследований по искусственному интеллекту (ИИ. Базы данных, пакеты прикладных программ и экспертные системы, основанные на ИИ, требуют оснащения их гибким интерфейсом для многочисленных пользователей, не желающих общаться с компьютером на искусственном языке. В то время как многие фундаментальные проблемы в области обработки ЕЯ (Natural Language Processing, NLP) еще не решены, прикладные системы могут оснащаться интерфейсом, понимающем ЕЯ при определенных ограничениях.
Существуют два вида и, следовательно, две концепции обработки естественного языка:
* для отдельных предложений;
* для ведения интерактивного диалога.
Природа обработки естественного языка
Обработка естественного языка - это формулирование и исследование компьютерно-эффективных механизмов для обеспечения коммуникации с ЭВМ на ЕЯ. Объектами исследований являются:
* собственно естественные языки;
* использование ЕЯ как в коммуникации между людьми, так и в коммуникации человека с ЭВМ.
Задача исследований - создание компьютерно-эффективных моделей коммуникации на ЕЯ. Именно такая постановка задачи отличает NLP от задач традиционной лингвистики и других дисциплин, изучающих ЕЯ, и позволяет отнести ее к области ИИ. Проблемой NLP занимаются две дисциплины: лингвистика и когнитивная психология.
Традиционно лингвисты занимались созданием формальных, общих, структурных моделей ЕЯ, и поэтому отдавали предпочтение тем из них, которые позволяли извлекать как можно больше языковых закономерностей и делать обобщения. Практически никакого внимания не уделялось вопросу о пригодности моделей с точки зрения компьютерной эффективности их применения. Таким образом, оказалось, что лингвистические модели, характеризуя собственно язык, не рассматривали механизмы его порождения и распознавания. Хорошим примером тому служит порождающая грамматика Хомского, которая оказалась абсолютно непригодной на практике в качестве основы для компьютерного

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

Это место