Пример готовой курсовой работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
Введение 9
Глава 1 Задача автоматического упрощения текста 11
1.1 Задача упрощения текста 11
1.2 Подходы, которые используются для упрощения текста 14
1.3 Обзор существующего программного обеспечения для упрощения текста 16
1.4 Постановка задачи 19
ГЛАВА 2 Алгоритм упрощения текста ДЛЯ АНГЛИЙСКОГО
ЯЗЫКА 20
2.1 Лексический подход к задаче упрощения текcт 20
2.2 Вычисление сложности слова 22
2.3 Алгоритм упрощения текста английского языка 23
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 25
Список источников информации 26
Выдержка из текста
Цель упрощения текста заключается в том, чтобы переписать сложный текст простым языком. Исследование этой темы имеет много потенциальных практических приложений. Например, он может обеспечить чтение пособия для людей с ограниченными возможностями, низким уровнем грамотности, иностранных или без специальных знаний. Текст упрощения может также помочь повысить производительность многих задач обработки естественного языка, таких как разбора, обобщения, извлечения информации и машинного перевода путем преобразования длинных и сложных предложений в те, которые более легко обрабатываются.
Задачи этой курсовой работы это:
• Рассмотреть задачу автоматического упрощения текста.
• Провести анализ существующего программного обеспечения для упрощения текста.
• Осмотреть методы автоматического упрощения текста.
• Разработать алгоритм автоматического упрощения текста английского языка
Список использованной литературы
1. Yvonne Canning, Siobhan Devlin, John Tait. Practical Simplification of English Newspaper Text to Assist Aphasic Readers // John Carroll, Guido Minnen, Yvonne Canning, Siobhan Devlin, John Tait / In Proc. of AAAI-98 Workshop on Integrating Artificial Intelligence and Assistive Technology. – 1998. [Електронний доступ]: http://www.users.sussex.ac.uk/~johnca/papers/aaai 98.pdf
2. Emily Pitler, Ani Nenkova. Revisiting Readability: A Unified Framework for Predicting Text Quality.// Emily Pitler, Ani Nenkova/ Computer and Information Science University of Pennsylvania Philadelphia, PA 19104, USA.– 2008. [Електронний доступ]: http://www.cis.upenn.edu/~nenkova/papers/revisitingReadability.pdf
3. McCarthy D., Navigli R. SemEval-2007 Task 10: English lexical substitution task.//In Proceedings of the 4th workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2007) (pp. 48– 53).
Prague, Czech Republic. – 2007.
4. Kincaid, J.P., Fishburne, R.P., Rogers, R.L., & Chissom, B.S. Derivation of new readability formulas (automated readability index, fog count, and flesch reading ease formula) for Navy enlisted personnel.// Research Branch Report 8– 75. Chief of Naval Technical Training: Naval Air Station Memphis. – 1975.
5. Diana McCarthy and Roberto Navigli. Semeval- 2007 task 10: English lexical substitution task.// In Proceedings of the 4th International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2007), Prague, Czech Republic, pages 48– 53. – 2007.
6. Or Biran, Samuel Brody, and Noemie Elhadad. ´ Putting it simply: A context-aware approach to lexical simplification. //In Proceedings of ACL. – 2011.
7. Wei Xu, Chris Callison-Burch, Courtney Napoles. Problems in Current Text Simplification Research: New Data Can Help.//Computer and Information Science Department University of Pennsylvania. – 2015.
8. Saggion H., Gómez-Martínez E., Etayo E., Anula A., and Bourg L. Text Simplification in Simplext: Making Text More Accessible.//Revista de la Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural, 47. – 2011.
9. Sanja Stajner, Richard Evans, Constantin Orasan and Ruslan Mitkov. What can readability measures really tell us about text complexity?.//In Proceedings of the the Workshop on Natural Language Processing for Improving Textual Accessibility (NLP4ITA).
– 2012.
