- •Чинники, що зумовили формування комп’ютерної лінгвістики як науки
- •Поняття кл. Історія розвитку кл
- •Зв’язки кл з іншими нелінгвістичними науками
- •Поняття кл. Основні напрямки кл
- •Основні напрямки кл. Комп’ютерна лексикографія
- •Основні напрямки кл. Аналіз текстів на природній мові
- •Історія розвитку та сучасний стан систем машинного перекладу
- •Прикладні системи розробку яких, забезпечує кл
- •Характеристика об’єкту досліджень в кл
- •Характеристика предмету досліджень в кл
- •Два типи моделей опису мовленнєвої діяльності. Розширена класифікація моделей
- •Класифікація моделей опису мовленнєвої діяльності
- •Етапи створення лінгвістичної моделі
- •Вимоги до побудови лінгвістичних моделей
- •Класифікація лінгвістичних моделей за способом побудови
- •Класифікація лінгвістичних моделей за способом аналізу мовних об’єктів
- •22. Система рівнів абстракції опису лінгвістичних явищ в кл
- •23. Критерії вибору формалізму для представлення лінгвістичних явищ в кл
- •24. Граматики, що використовуються для опису в кл
- •25.Загальна схема опрацювання текстів на природній мові
- •26. Аналіз окремих слів. Характеристика етапу
- •27. Аналіз окремих речень. Характеристика етапу
- •28. Аналіз тексту в цілому. Характеристика етапу
- •29. Поняття автоматизована система опрацювання текстів. Характеристика основних підходів до її розробки
- •30. Які задачі вирішує модуль ама в системах автоматичного опрацювання текстів природною мовою
- •Загальна умовна структура системи ама
- •32. Основні принципи розробки систем ама
- •33.34.35 Основні групи методів ама
- •37. Етапи ма з використанням словників
- •38. Етапи створення швидкодіючого алгоритму ма
- •39. Які основні вимоги висуваються до систем ама
- •40.Основні поняття морфологічної моделі мови флективного типу
- •41.Основні складові лінгвістичного забезпечення систем ма.
- •43. Які складові необхідні для опису мови в її морфологічній моделі?
- •44. Поняття таблиці морфів. Навести приклад
- •45. Поняття списки масок. Навести приклад
- •46. Поняття списки морфів. Навести приклад
- •47. Поняття технічної частини мови
- •48 Яку інформацію повинен містити кожен запис у словнику основ
- •49. Порівняння методів ма «справа-наліво» і «зліва-направо»
- •50. Переваги методів ма «зліва-направо»
- •51. Характеристика задачі побудови словника основ і пошуку в ньому, як задачі керування базою даних
- •52. Загальна структура словника основ, яка забезпечує мінімум звертань до диска
- •53. Алгоритм пошуку у словнику основ. Навести приклад
- •54.Алгоритм роботи «стека вкладених ключів». Навести приклад
- •55.Алгоритм формування словника основ. Навести приклад
- •57.Типи граматичних правил для зняття омонімії
- •58.Використання прихованої моделі Маркова в алгоритмах зняття омонімії
- •60.Алгоритм зняття омонімії методом на основі нормалізуючи підстановок і позицій сусідніх слів
60.Алгоритм зняття омонімії методом на основі нормалізуючи підстановок і позицій сусідніх слів
Процес зняття оонімії проходить наступним чином .Спочатку для кожного омоніма вихідного тексту і його сусідів по результатам морфологічного аналізу будуються їх нормалізуючі підстановки. потім для кожної пари <омонім, елемент контексту> із словника контекстів вибирається лема і ймовірність її породження даним елементом контексту. Далі для кожної леми вираховується сума ймовірностей , помножених на значення сили пріоритету елементу контексту.Значенням омоніма в даному контексті рахується лема з найбільшою ймовірністю. Для побудови корпуса використовують рангування омонімів максимально частоти і тіл та використовують алгоритм (типізація омонімів) наповнення корпусу текстами різних жанрів та з макс. покриттям всіх прорангованих омонімів.