Рассмотрены методы реализации одной из основных целей создания искусственного интеллекта: понимание компьютерами естественного языка. Теоретически обоснована целесообразность применения миварного подхода к моделированию понимания смысла текстов. Обоснована необходимость автоматизированного обучения миварной базы знаний в программном комплексе понимания текстов «МИВАР-Текст». В работе предложены новые: методика и алгоритмы автоматизированного обучения миварной базы знаний; создана подсистема «Автоматизированное заполнение миварной базы знаний» в программном комплексе понимания естественного русского языка «МИВАР-Текст». Разработаны и реализованы в виде программ: алгоритм автоматизированного разбора словаря сочетаемостей и алгоритм автоматизированной расстановки сочетаемостей. Миварные технологии доказали на практике свои преимущества в области понимания естественного языка: обработка в реальном времени сверхбольших объемов данных и правил. Учитывая достижения миварных технологий в накоплении и обработке информации, решение задачи автоматизированного обучения баз знаний позволит перейти на новый качественный уровень автоматизированной обработки текстов (АОТ) на основе логической обработки больших массивов данных и учета контекста.
Ключевые слова: мивар, миварные сети, продукции, естественный язык, искусственный интеллект, миварные технологии, интеллектуальные системы, русский язык.
Библиографическая ссылка
Петерсон А.О. 1 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ МИВАРНОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ В ЦЕЛЯХ ПОНИМАНИЯ КОМПЬЮТЕРАМИ ЕСТЕСТВЕННОГО РУССКОГО ЯЗЫКА // Автоматизация и управление в технических системах. – 2014. – № 4;
URL: auts.esrae.ru/12-235 (дата обращения:
22.12.2024).