- •Вопросы к экзамену по курсу «Информационные технологии»
- •Понятие и свойства информации.
- •Основные направления искусственного интеллекта, экспертные системы
- •2)Работа с естественными языками
- •3)Накопление и использование знаний
- •4)Биологическое моделирование
- •5)Робототехника
- •6)Машинное творчество
- •Информация и знания. Виды знаний. Базы данных и базы знаний.
- •2)Знания в книгах. 3)знания в электронных книгах. 4)знания в Интернете.
- •Роль языка в интеллектуальных информационных системах. Структура лингвистической базы данных.
- •Компьютерная лингвистика, ее предмет и задачи. Соотношение теоретической и компьютерной лингвистики.
- •Способы представления знаний о языке в лингвистической базе данных. Классификация множеств элементов по n. Признакам.
- •Способы представления знаний о языке в лингвистической базе данных. Симметрично-асимметричные матрицы.
- •, 9) Типы машинных словарей. Словарь машинных основ и машинных флексий, его достоинства и недостатки.
- •Словарь словоформ, его достоинства и недостатки.
- •2 Основных формата машинных словарей:
- •Основные типы машинных грамматик.
- •Этапы автоматического анализа текста.
- •Уровни понимания микротекста. Моделирование понимания в интеллектуальных системах.
- •Машинный (автоматический) перевод как одно из направлений искусственного интеллекта. Стратегии машинного перевода.
- •Действующие промышленные системы машинного перевода.
- •Лингвистические проблемы при автоматическом переводе и способы их решения.
- •1.Проблема словаря.
- •2.Проблема грамматики.
- •Дистанционное обучение - перспективное направление информационных технологий. Компьютер как средство обучения.
- •Типы обучающих компьютерных программ. Учебно-методические комплексы и их составляющие.
- •Основные принципы и этапы создания обучающих систем.
- •Информационно-поисковые системы, принципы их работы. Перспективы интеллектуализации информационно-поисковых систем.
- •Лингвистические ресурсы Интернета. Электронные библиотеки.
- •10 Продолжение
- •13.2.3. Иерархия Хомского и контекстно-зависимые грамматики
-
Компьютерная лингвистика, ее предмет и задачи. Соотношение теоретической и компьютерной лингвистики.
Компью́терная лингви́стика— направление искусственного интеллекта, которое ставит своей целью использование математических моделей для описания естественных языков.
Компьютерная лингвистика частично пересекается с обработкой естественных языков. Однако в последней акцент делается не на абстрактные модели, а на прикладные методы описания и обработки языка для компьютерных систем.
Если говорить обще, то полем деятельности является разработка алгоритмов и прикладных программ для обработки языковой информации.
Направления компьютерной лингвистики
-
Машинный перевод
-
Создание электронных словарей, тезаурусов, онтологий
-
Обработка естественного языка (синтакcический, морфологический, семантический анализы текста; англ. parsing)
-
Автоматическое извлечение фактов из текста (англ. Fact extraction, text mining)
-
Автореферирование (автоматическое реферирование текстов)
-
Построение систем управления знаниями
-
Оптическое распознавание символов (англ. OCR)
-
Автоматическое распознавание речи (англ. ASR)
-
Корпусная лингвистика, создание и использование электронных корпусов текстов
Теоретическая лингвистика представляет собой раздел общей лингвистики, занимающийся в основном проблемами лингвистических моделей, поиском языковых универсалий (характеристик или особенностей, в той или иной мере распространяющихся на большие группы языков или на все языки).
-
Способы представления знаний о языке в лингвистической базе данных. Классификация множеств элементов по n. Признакам.
Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении,о знаниях), в информатике и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике — основная цель — подбор представления конкретных и обобщенных знаний, сведений и фактов для накопления и осмысленной обработки информации в ЭВМ.
В Искусственном интеллекте (ИИ) основная цель — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы как фреймы, правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выводов из знаний.
Выделяют 2 типа знан., по типу получения:
1.декляративные(человек получает в готовом виде- имена людей, адреса, знания слов какого-то языка, занимаеточ большой объем памяти, З.не структурированы).
2.процеччуальные( выводятся впамяти логичню выводом на базе сущ.знаний, наблюдений, сравнений.
Формальный подход и способы представления знаний по нему.
Заключается в том, что есть какой-то признак и программа пытается найти их у других предметов.
(То, что она объясняла про словари Пушкина, Лермонтова и Тютчева).
Таблицы и матрицы
Таблицы – системная организация информации, при которой по горизонтали и вертикали задаются признаки, а на пересечении виден их результат.
Матрица – порождающ. табл. По горизонтали и вертикали задается множество элементов, а на пересечении представлен результат операции над множествами (морской бой, таблица умножения).