Пример готового реферата по предмету: Информационные технологии
Содержание
Содержание
Введение 3
1. Анализ современных методов представления текста на естественном языке 5
2. Анализ современных методов обработки текста на естественном языке 10
3. Подходы к созданию модели семантического сравнения текстов 16
Заключение 20
Список использованных источников 21
Выдержка из текста
Введение
В настоящее время математическая лингвистика стала одним из наиболее популярных и важных направлений в искусственном интеллекте. Достигнуты значительные результаты: разработаны большие лексикографические системы, электронные словари, мощные системы машинного перевода, системы автоматического реферирования. На сегодняшний день существует множество проблем, которые остаются открытыми. Эти проблемы порождены природой самого языка. Это явления омонимии, ононимии, полисемии и много других. Человеческий перевод намного качественнее машинного, но этот процесс очень трудоемок. Во всех системах интеллектуальной обработки текстов на естественном языке проблема состоит в сложности установления корректного отображения действительной семантико-синтаксической структуры предложения в его внутренне логическое представление, которое генерируется системой автоматически [31].
Главной особенностью компьютерной обработки текста на естественном языке является трудность формализации естественного языка и, как следствие, сложность построение лингвистической модели языка. Не смотря на большое количество лингвистических моделей, на сегодняшний день не существует какой-либо единственной схемы представления и накопления знаний, а большинство из предложенных моделей не пригодны для практического использования.
Среди работ по автоматическому пониманию текста можно выделить работы Н.Н. Леонтьевой, И.А. Мельчука, Ю.Д. Апресяна.
Среди зарубежных авторов можно выделить работы Даниэля Журавски, Джеймса Мартина, Александра Кларка, Криса Фокса, ШаломаЛаппина. Указанные авторы во многом проводили исследования в академических рамках, рассматривая общелингвистические вопросы, без их конкретного применения к практической деятельности.
Исследования в области автоматической обработки текста и формализации естественных языков, планомерно продвигаясь от самых простых методов анализа к более сложным, постепенно приближаются к такому уровню обработки текста, на котором уже возможно представление текста не просто в виде последовательности слов, а единым целым, обладающим неким смыслом, что уже соответствует человеческому восприятию. Увеличение вычислительных мощностей сделало возможным применение трудоёмких лингвистических алгоритмов на больших объемах данных. [32]
Цель данного реферата является изучение Модели и методы обработки ЕЯ.
Перед автором поставлены следующие задачи:
1. Провести анализ современных методов представления и обработки текста на естественном языке;
2. Рассмотреть подходы к созданию модели семантического сравнения текстов.
Список использованной литературы
Список использованных источников
1. Языкознание. Бол. энцикл. словарь / гл. ред. В.Н. Ярцева. — 2-е изд. — М.: Бол. рос. энцикл., 1998. — 685 с.
2. Советский энциклопедический словарь / гл. ред. А.М. Прохоров. — 4-е изд. — М.: Сов. энциклопедия, 1989. — 1632 с.
3. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн.
1. Системы общения и экспертные системы: справочник / под ред. Э.В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990. — 464 с.
4. Могилев, А.В. Информатика: учеб. пособие для студ. пед. вузов /Могилев, Н.И. Пак, Е.К. Хеннер; под ред. Е.К. Хеннера. — 3-е изд., пере- раб. и доп. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 848 с.
5. Марчук, Ю.Н. Компьютерная лингвистика / Ю.Н. Марчук. — М.: АСТ; Восток-Запад, 2007. — 317 с.
6. Гайдамакин, Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс: учеб. пособие / Н.А. Гайдамакин. — М.: Гелиос АРВ, 2002. — 368 с.
7. Губин, М.В. Влияние морфологического анализа на качество информационного поиска / М.В. Губин, А.Б. Морозов // Труды RCDL-2006. — М., 2006. — С. 224-228.
8. Баранов, А.Н. Введение в прикладную лингвистику: учеб. пособие / А.Н. Баранов. — М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 360 с.
9. http://translate.google.com/about/.
10. Светова, С.Ю. Системы автоматизированного перевода PROMPT. Системы TranslationMemoryTrados. Интеграция PROMPT и Trados / С.Ю. Светова, Е.В. Косматова. В кн. Перевод: традиции и современные технология. — М.: ВЦП, 2002. — С. 42-55.
11. Потапова, Р.К. Речь: коммуникация, информация, кибернетика: учеб. пособие / Р.К. Потапова. — М.: Едиториал УРСС, 2003. — 568 с.
12. Гаскаров Д. В. «Интеллектуальные информационные системы», 2003.
13. Леоненков А.В. «Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH», 2001.
14. Тузов В.А. «Компьютерная семантика русского языка», СПб, 2004.
15. В.Д. Ландэ «Поиск знаний в Internet», 2005.
16. Толпегин П. В. «Информационные технологии анализа русских естественно-языковых текстов. Часть I» // «Информационные технологии», 2006, № 8.
17. А. Вебжицкая «Понимание культур через посредство ключевых слов», М., 2001.
18. Вишняков Р. Ю. 2012. Разработка и исследование формализованных представлений и семантических схем предложений текстов научно-технического стиля для повышения эффективности информационного поиска.
19. Дунаев А. А. Исследовательская система для анализа текстов на естественном языке. //http://www.iis.nsk.su/files/articles/sbor_kas_13_dunaev.pdf
20. Contreras Z. Y. y Dávila Q. J. 2002. Unatécnica para la extracciónautomática de resúmenesbasada en unagramática de estilo.
21. Kaszkiel M. y Zobel J. 2001. Effective Ranking with Arbitrary Passages», Journal of the American Society, for Information Science (JASIS).
22. Muñoz T. R. 2009. Representación del conocimiento textual mediantetécnicaslógico-conceptuales en aplicaciones de tecnologíasdellenguajehumano.
23. Quillian R. 1968. "Semantic Memory", in M. Minsky (ed.), Semantic Information Processing.
24. Salguero L. F. 2010. Resoluciónabductiva de anáforaspronominales. http://www.http://personal.us.es/fsoler/papers/ivjornadas.pdf
25. Salton G. 1989. Automatic Text Processing : The Transformation, Analysis, and Retrieval of Information by Computer, Addison Wesley, New York .
26. Михайлов С.Н. Методика формирования архитектуры инфокоммуникационной среды информационно-аналитического обеспечения научных исследований технического вуза // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8, № 7. С. 27-29.
27. Кокорин П.П. Инфологическая система аналитического мониторинга научно-технических фондов библиотек // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7, № 4. С. 11-15.
28. Christopher D.M., Prabhaka R., Hinrich S. Introduction to information retrieval. CambridgeUniversitypress, 2008.
29. Методы построения информационно-логических систем / В.В. Александров, Н.А. Андреева, С.В. Кулешов, Н.А. Андреева. СПб.: Анатолия, 2005. 109 с.
30. Визуальный словарь [Электронный ресурс]: On-line версия.
31. http://www.iai.dn.ua/public/JournalAI_2002_4/Razdel 2/05_Anisimov_Marchenko.pdf
32. http://www.iis.nsk.su/files/articles/sbor_kas_12_batura_etc.pdf
33. http://www.osp.ru/os/2014/01/13039687/
34. Аналитический мониторинг Internet контента. Инфологический подход [Текст]
= AnalyticalMonitoringofInternetContent. InfoLogicalApproach / В. В. Александров, С. В. Кулешов // Качество. Инновации. Образование. — 2008. — N 3. — С. 68-70.
35. http://www.ict.edu.ru/vconf/files/9060.pdf
