Область наук:
  • Комп'ютер та інформатика
  • Рік видавництва: 2007
    Журнал: Известия Південного федерального університету. Технічні науки

    Наукова стаття на тему 'Проблеми синтезу інтелектуального трансляційного модуля мультітранслятора для обробки мовних повідомлень '

    Текст наукової роботи на тему «Проблеми синтезу інтелектуального трансляційного модуля мультітранслятора для обробки мовних повідомлень»

    ?Ріс.б. Редактор квантових схем

    Результат обчислення представляється останнім з серії значень послідовності пси-функцій, одержуваних в ході роботи моделює підсистеми. Амплітуди вихідний пси-функції можуть бути використані для побудови гістограми вихідний ймовірності.

    Дана модель реалізує загальноприйнятий математичний підхід до опису квантових обчислювальних процесів і може служити універсальним інструментом синтезу і перевірки квантових алгоритмів.

    БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК

    1. Квантовий комп'ютер і квантові обчислення // Регулярна і хаотична динаміка / Под ред. Ґміна Садовне ічего В А. - Іжевськ: Регулярна і хаотична динаміка, 1999. - 262 с.

    2. Ріффель Е., Полак В. Основи квантових обчислень // Квантовий комп'ютер і квантові обчислення. - Москва: Квантовий комп'ютер і квантові обчислення, 2000. т. 1, № 1.

    3. Гузик В.Ф., Гушанскій СМ., Погоріле РА. Моделювання роботи квантового коду корекції з багаторазовим використанням кодує ансцілли // УСиМ, №5 (205).

    - С. 3-7.

    4. Гузик В.Ф., Гушанскій С.М. Моделювання квантових схем // Известия ТРТУ. - Таган-

    : -, 2005, 9 (53). -. 66.

    Ю.В. Чернухін, М.В. Крамар

    ПРОБЛЕМИ СИНТЕЗУ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО трансляційний МОДУЛЯ МУЛЬТІТРАНСЛЯТОРА ДЛЯ ОБРОБКИ МОВНИХ

    ПОВІДОМЛЕНЬ

    В науці і техніці повсюдно використовуються різні формальні мови і перш за все мови програмування. Всі вони побудовані за образом і подобою природних мов зі значним спрощенням, а саме за допомогою формальних граматик. Більшість використовуваних граматик - контекстнонезавісімие (контекстно-вільні). Це означає, що правило для такої граматики має вигляд: <сімвол1> -> <сімвол2> <сімвол3>, де в лівій частині знаходиться всього один символ. Такі граматики досить прості, однак вони не

    призначені для роботи з контекстом будь-якого роду, що істотно знижує область їх застосування. Дана обставина призводить до появи безлічі проблемно-орієнтованих мов програмування, що застосовуються в різних спеціалізованих областях. Це означає, що для кожного з них (при класичному підході до побудови транслятора) потрібен свій транслятор. Якщо ж комплексна система використовує кілька мов програмування, це призводить до ускладнення системи і зниження універсальності.

    На кафедрі ОТ ТТІ ПФУ була розроблена середовище «Мультітранслятор» [1] -Гнучка і універсальна система продукційного типу, що використовує ідею багатомовною трансляції. Суть її в тому, що система має інваріантне ядро ​​розбору і за допомогою різних трансляційних модулів Т може здійснювати трансляцію програми на одній мові в текст програми на інших мовах. Структура системи представлена ​​на рис.1.

    Формальна мова ^ Ядро Формальна мова ^

    мультітранслятора

    1 + 1

    Трансляційний модуль Ті и є (1..и)

    Рис.1. структура мультітранслятора

    «»

    . .

    При цьому для опису мов використовуються контекстно-вільні граматики.

    У той же час у всьому світі ведуться дослідження, спрямовані на побудова,. Більшість подібних систем використовують формальні граматики, щоб зразок формальних мов побудувати модель природної мови. Але ці грами- - ,

    .

    У зв'язку з цим в даній роботі поставлена ​​задача дослідження можливості побудови за допомогою середовища «Мультітранслятор» системи трансляції мовних , .

    Візьмемо завдання голосового управління маніпуляторного роботом: робот отримує голосові команди (взяти, пересунути і т.д.) у вигляді складних речень і виконує їх. Для такої системи необхідна підсистема, яка буде транслювати мовні повідомлення на природній мові в пропозиції на якомусь формальному мові. При використанні «Мультітранслятора» дана підсистема буде являти собою спеціалізований інтелектуальний трансляці- (.2).

    , , кілька рівнів, тому що і висловлювання на природній мові мають синтаксисом, лексикою і семантикою. Якщо перші два рівня можна представити у вигляді автомата на зразок формальних мов і реалізувати для них трансляційні «», -ної залежності необхідна система, здатна навчатися, узагальнювати і розпізнавання-

    вать дані. Для цієї мети можна використовувати штучні нейромережі, тому що саме вони володіють необхідними властивостями для вирішення даного завдання.

    Природна мова ^ Ядро Формальна мова ^

    мультітранслятора t -

    Інтелектуальний трансляційний модуль Ti Ті = Ті

    Мал. 2. Система багатомовною трансляції мовних повідомлень

    , , обробного синтаксис висловлювання, і нейромережі, використовуваної для обробки контексту різних рівнів.

    синтаксичний

    лексичний

    рівень

    нейросеть

    Мал. 3. Інтелектуальний трансляційний модуль Ті

    Одна з найпростіших (і найбільш успішних) систем обробки природної мови є програма SHRDLU, розроблена в 70-х роках Террі Виноградом [2]. Вона являє собою віртуальний світ кубиків, в якому робот виконував команди і відповідав на питання, що задаються користувачем на природній мові. Так як розуміння природної мови багато в чому залежить від контексту, то використовувати контекстно-вільні граматики було недоцільно, тому використовувався компромісний варіант - використання системної граматики, реалізованої у вигляді програм на мові PROGRAMMAR. Дана система успішно справлялася з деякими складнощами природної мови, але багато в чому завдяки обмеженою предметної області.

    В роботі [3] було показано, що систему, подібну SHRDLU можна реалізувати у вигляді граматичних модулів середовища «Мультітранслятор».

    У даній роботі розглядаються можливості побудови синтаксичної частини системи трансляції мовних повідомлень з області робототехніки.

    Так як на вхід будуть надходити команди, то мовні повідомлення будуть являти собою пропозиції імперативного характеру. Це дозволяє вже при аналізі завдання спростити синтаксис повідомлень.

    В системі SHRDLU пропозиції (CLAUSE) могли бути розповідні, (), має свої особливості і ознаками, які треба виділяти і використовувати при обробці.

    У системі немає необхідності в такій складній структурі, команди подаються у вигляді владним пропозицій в теперішньому часі. Спрощену структуру синтаксису можна представити таким чином:

    <Clause> = <VG> <NG>

    <VG> = <Vb>

    <NG> = <det> <num> <adj> <noun>

    Рис.4. Спрощена структура пропозиції

    де Clause - пропозиція, VG - дієслівна група, NG - група іменника, Vb - дієслово, а в групу іменника можуть входити визначник det, числівник num, прикметник adj і іменник noun.

    Дану структуру можна виразити у формі БНФ, а отже реалізувати на мові опису граматик:

    Мал. 5. Синтаксична діаграма реалізації Clause

    I "Noun7 * -! I" NourVH I "Adi" I I "NourV1-! I" Adj "I

    "Pron'H

    "Adj"

    •• white ".-М *.-.

    Ріс.б. Синтаксична діаграма реалізації групи іменника

    SHRDLU - , -

    ве / множина, тип пропозиції і т.д., які використовуються на лексичному і семантичному рівні. Для даного модуля знадобляться операції роботи з рядками. Це можна реалізувати за допомогою мови опису дій «»,

    .

    Візьмемо просте речення «Take big red block» (Візьми великий крас).

    граматичного модуля показаний на рис.7.

    Take big red block CLAUSE VG NG VB IMPER ADJ ADJ NOUN TAKE (VB IMPER)

    BIG (ADJ SIZE)

    RED (ADJ COLOR)

    BLOCK (NOUN)

    Рис.7. Результат трансляції пропозиції

    Як видно з малюнка (див. Рис.7) «Мультітранслятор» побудував дерево розбору і виділив певні ознаки, які необхідні при подальшому семантичному аналізі пропозиції. Так, дієслово позначений як владний (IMPER), а прикметники big і red як прикметники розміру і кольору відповід-.

    Використання можливостей середовища «Мультітранслятор» разом з нейросе-тевим підходом для навчання системи і подолання неоднозначностей природної мови дозволяє розширити можливості застосування «Мультітранслято-

    »,

    .

    БІБЛІОГРДФІЧЕСКІЙ СПИСОК

    1. Чернухін Ю.В., В.Ф. Гузик, Р.В. Фадєєв. Дослідження продукційних систем штучного інтелекту на програмному комплексі «Мультітранслятор». - Таганрог. 2005.

    - 145 з.

    2. Виноград Т. Програма, яка розуміє природну мову. - М .: Світ, 1976. - 294 с.

    3. . ., . .

    контекстно-залежних мовно вих середовищах - Таганрог. 2007.

    АЛ. Шабельніков, В.А. Шабельніков

    Нейромережеві І НЕЧЕТКО- ЛОГІЧНІ МОДЕЛІ ТИМЧАСОВИХ

    ПРОЦЕСІВ *

    Штучні нейронні мережі (ШНМ) є одним з найбільш успішний-

    (). -

    вання для використання нейромережевих моделей в області аналізу часових рядів служить фундаментальна теорема Такенса [1], яка, грунтуючись на принципі повторюваності спостережень, дозволила дати ствердну відповідь про принципову можливість прогнозування майбутніх значень ВР на основі кінцевого числа його попередніх значень.

    Теорема Такенса передбачає використання в якості прогнозуючої математичної моделі авторегресійну модель загального вигляду, представлену у формі нелінійної авторегресії:

    x (t + d) = ys (x (t), x (t -1), ..., x (t -1), П,%,.,%, (1)

    * Робота виконана за підтримки РФФД, проекти № 07-01-00075 та № 07-07-00010 170


    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити