Компьютерная лингвистика: методы, ресурсы, приложения. Компьютерная лингвистика как прикладная лингвистическая дисциплина

Компью́терная лингви́стика (также: математи́ческая или вычисли́тельная лингви́стика , англ. computational linguistics ) - научное направление в области математического и компьютерного моделирования интеллектуальных процессов у человека и животных при создании систем 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.

Полем деятельности компьютерных лингвистов является разработка алгоритмов и прикладных программ для обработки языковой информации.

Истоки

Математическая лингвистика является ветвью науки искусственного интеллекта . Её история началась в Соединённых Штатах Америки в 1950-х годах. С изобретением транзистора и появлением нового поколения компьютеров, а также первых языков программирования, начались эксперименты с машинным переводом , особенно русских научных журналов. В 1960-х годах подобные исследования проводились и в СССР (например, статья о переводе с русского на армянский в сб. «Проблемы кибернетики» за 1964 год). Однако качество машинного перевода до сих пор сильно уступает качеству перевода, произведённого человеком.

С 15 по 21 мая 1958 года в I МГПИИЯ состоялась первая Всесоюзная конференция по машинному переводу. Оргкомитет возглавляли В. Ю. Розенцвейг и ответственный секретарь Оргкомитета Г. В. Чернов . Полностью программа конференции опубликована в сборнике «Машинный перевод и прикладная лингвистика», вып. 1, 1959 г. (он же «Бюллетень Объединения по машинному переводу № 8»). Как вспоминает В. Ю. Розенцвейг , опубликованный сборник тезисов конференции попал в США и произвел там большое впечатление.

В апреле 1959 года в Ленинграде состоялось I Всесоюзное совещание по математической лингвистике, созванное Ленинградским университетом и комитетом прикладной лингвистики. Главным организатором Совещания был Н. Д. Андреев . В Совещании приняли участие ряд видных математиков, в частности, С. Л. Соболев , Л. В. Канторович (впоследствии - Нобелевский лауреат) и А. А. Марков (последние двое выступали в прениях). В. Ю. Розенцвейг выступил в день открытия Совещания с программным докладом «Общая лингвистическая теория перевода и математическая лингвистика».

Направления компьютерной лингвистики

• Обработка естественного языка (англ. natural language processing ; синтаксический, морфологический, семантический анализы текста). Сюда включают также:

1. Корпусная лингвистика , создание и использование электронных корпусов текстов
2. Создание электронных словарей , тезаурусов , онтологий . Например, Lingvo . Словари используют, например, для автоматического перевода, проверки орфографии.
3. Автоматический перевод текстов. Среди русских переводчиков популярным является Промт . Среди бесплатных известен переводчик Google Translate
4. Автоматическое извлечение фактов из текста (извлечение информации) (англ. fact extraction, text mining )
5. Автореферирование (англ. automatic text summarization ). Эта функция включена, например, в Microsoft Word .
6. Построение систем управления знаниями . См. Экспертные системы
7. Создание вопросно-ответных систем (англ. question answering systems ).

• Оптическое распознавание символов (англ. OCR ). Например, программа FineReader
• Автоматическое распознавание речи (англ. ASR ). Есть платное и бесплатное ПО
• Автоматический синтез речи

Крупные ассоциации и конференции

Учебные программы в России

См. также

Напишите отзыв о статье "Компьютерная лингвистика"

Примечания

Ссылки

• (реферат)
• - база знаний по лингвистическим ресурсам для русского языка
• - открытые исходники некоторых утилит компьютерной лингвистики
• - онлайн доступ к программам компьютерной лингвистики

Отрывок, характеризующий Компьютерная лингвистика

– Возьми, возьми ребенка, – проговорил Пьер, подавая девочку и повелительно и поспешно обращаясь к бабе. – Ты отдай им, отдай! – закричал он почти на бабу, сажая закричавшую девочку на землю, и опять оглянулся на французов и на армянское семейство. Старик уже сидел босой. Маленький француз снял с него последний сапог и похлопывал сапогами один о другой. Старик, всхлипывая, говорил что то, но Пьер только мельком видел это; все внимание его было обращено на француза в капоте, который в это время, медлительно раскачиваясь, подвинулся к молодой женщине и, вынув руки из карманов, взялся за ее шею.
Красавица армянка продолжала сидеть в том же неподвижном положении, с опущенными длинными ресницами, и как будто не видала и не чувствовала того, что делал с нею солдат.
Пока Пьер пробежал те несколько шагов, которые отделяли его от французов, длинный мародер в капоте уж рвал с шеи армянки ожерелье, которое было на ней, и молодая женщина, хватаясь руками за шею, кричала пронзительным голосом.
– Laissez cette femme! [Оставьте эту женщину!] – бешеным голосом прохрипел Пьер, схватывая длинного, сутоловатого солдата за плечи и отбрасывая его. Солдат упал, приподнялся и побежал прочь. Но товарищ его, бросив сапоги, вынул тесак и грозно надвинулся на Пьера.
– Voyons, pas de betises! [Ну, ну! Не дури!] – крикнул он.
Пьер был в том восторге бешенства, в котором он ничего не помнил и в котором силы его удесятерялись. Он бросился на босого француза и, прежде чем тот успел вынуть свой тесак, уже сбил его с ног и молотил по нем кулаками. Послышался одобрительный крик окружавшей толпы, в то же время из за угла показался конный разъезд французских уланов. Уланы рысью подъехали к Пьеру и французу и окружили их. Пьер ничего не помнил из того, что было дальше. Он помнил, что он бил кого то, его били и что под конец он почувствовал, что руки его связаны, что толпа французских солдат стоит вокруг него и обыскивает его платье.
– Il a un poignard, lieutenant, [Поручик, у него кинжал,] – были первые слова, которые понял Пьер.
– Ah, une arme! [А, оружие!] – сказал офицер и обратился к босому солдату, который был взят с Пьером.
– C"est bon, vous direz tout cela au conseil de guerre, [Хорошо, хорошо, на суде все расскажешь,] – сказал офицер. И вслед за тем повернулся к Пьеру: – Parlez vous francais vous? [Говоришь ли по французски?]
Пьер оглядывался вокруг себя налившимися кровью глазами и не отвечал. Вероятно, лицо его показалось очень страшно, потому что офицер что то шепотом сказал, и еще четыре улана отделились от команды и стали по обеим сторонам Пьера.
– Parlez vous francais? – повторил ему вопрос офицер, держась вдали от него. – Faites venir l"interprete. [Позовите переводчика.] – Из за рядов выехал маленький человечек в штатском русском платье. Пьер по одеянию и говору его тотчас же узнал в нем француза одного из московских магазинов.
– Il n"a pas l"air d"un homme du peuple, [Он не похож на простолюдина,] – сказал переводчик, оглядев Пьера.
– Oh, oh! ca m"a bien l"air d"un des incendiaires, – смазал офицер. – Demandez lui ce qu"il est? [О, о! он очень похож на поджигателя. Спросите его, кто он?] – прибавил он.
– Ти кто? – спросил переводчик. – Ти должно отвечать начальство, – сказал он.
– Je ne vous dirai pas qui je suis. Je suis votre prisonnier. Emmenez moi, [Я не скажу вам, кто я. Я ваш пленный. Уводите меня,] – вдруг по французски сказал Пьер.
– Ah, Ah! – проговорил офицер, нахмурившись. – Marchons!
Около улан собралась толпа. Ближе всех к Пьеру стояла рябая баба с девочкою; когда объезд тронулся, она подвинулась вперед.
– Куда же это ведут тебя, голубчик ты мой? – сказала она. – Девочку то, девочку то куда я дену, коли она не ихняя! – говорила баба.
– Qu"est ce qu"elle veut cette femme? [Чего ей нужно?] – спросил офицер.
Пьер был как пьяный. Восторженное состояние его еще усилилось при виде девочки, которую он спас.
– Ce qu"elle dit? – проговорил он. – Elle m"apporte ma fille que je viens de sauver des flammes, – проговорил он. – Adieu! [Чего ей нужно? Она несет дочь мою, которую я спас из огня. Прощай!] – и он, сам не зная, как вырвалась у него эта бесцельная ложь, решительным, торжественным шагом пошел между французами.
Разъезд французов был один из тех, которые были посланы по распоряжению Дюронеля по разным улицам Москвы для пресечения мародерства и в особенности для поимки поджигателей, которые, по общему, в тот день проявившемуся, мнению у французов высших чинов, были причиною пожаров. Объехав несколько улиц, разъезд забрал еще человек пять подозрительных русских, одного лавочника, двух семинаристов, мужика и дворового человека и нескольких мародеров. Но из всех подозрительных людей подозрительнее всех казался Пьер. Когда их всех привели на ночлег в большой дом на Зубовском валу, в котором была учреждена гауптвахта, то Пьера под строгим караулом поместили отдельно.

В Петербурге в это время в высших кругах, с большим жаром чем когда нибудь, шла сложная борьба партий Румянцева, французов, Марии Феодоровны, цесаревича и других, заглушаемая, как всегда, трубением придворных трутней. Но спокойная, роскошная, озабоченная только призраками, отражениями жизни, петербургская жизнь шла по старому; и из за хода этой жизни надо было делать большие усилия, чтобы сознавать опасность и то трудное положение, в котором находился русский народ. Те же были выходы, балы, тот же французский театр, те же интересы дворов, те же интересы службы и интриги. Только в самых высших кругах делались усилия для того, чтобы напоминать трудность настоящего положения. Рассказывалось шепотом о том, как противоположно одна другой поступили, в столь трудных обстоятельствах, обе императрицы. Императрица Мария Феодоровна, озабоченная благосостоянием подведомственных ей богоугодных и воспитательных учреждений, сделала распоряжение об отправке всех институтов в Казань, и вещи этих заведений уже были уложены. Императрица же Елизавета Алексеевна на вопрос о том, какие ей угодно сделать распоряжения, с свойственным ей русским патриотизмом изволила ответить, что о государственных учреждениях она не может делать распоряжений, так как это касается государя; о том же, что лично зависит от нее, она изволила сказать, что она последняя выедет из Петербурга.

Содержание статьи

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА, направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютерных инструментов – программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных сферах и т.д., а также вся сфера применения компьютерных моделей языка в лингвистике и смежных дисциплинах. Собственно, только в последнем случае и идет речь о прикладной лингвистике в строгом смысле, поскольку компьютерное моделирование языка может рассматриваться и как сфера приложения информатики и теории программирования к решению задач науки о языке. На практике, однако, к компьютерной лингвистике относят практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании.

Как особое научное направление компьютерная лингвистика оформилась в 1960-е годы. Русский термин «компьютерная лингвистика» является калькой с английского computational linguistics. Поскольку прилагательное computational по-русски может переводиться и как «вычислительный», в литературе встречается также термин «вычислительная лингвистика», однако в отечественной науке он приобретает более узкое значение, приближающееся к понятию «квантитативной лингвистики». Поток публикаций в этой области очень велик. Кроме тематических сборников, в США ежеквартально выходит журнал «Компьютерная лингвистика». Большую организационную и научную работу проводит Ассоциация по компьютерной лингвистике, которая имеет региональные структуры (в частности, европейское отделение). Каждые два года проходят международные конференции по компьютерной лингвистике – COLING. Соответствующая проблематика обычно бывает широко представлена также на различных конференциях по искусственному интеллекту.

Инструментарий компьютерной лингвистики.

Компьютерная лингвистика как особая прикладная дисциплина выделяется прежде всего по инструменту – т.е. по использованию компьютерных средств обработки языковых данных. Поскольку компьютерные программы, моделирующие те или иные аспекты функционирования языка, могут использовать самые различные средства программирования, то об общем понятийном аппарате компьютерной лингвистики говорить вроде бы не приходится. Однако это не так. Существуют общие принципы компьютерного моделирования мышления, которые так или иначе реализуются в любой компьютерной модели. В их основе лежит теория знаний, первоначально разрабатывавшаяся в области искусственного интеллекта, а в дальнейшем ставшая одним из разделов когнитивной науки. Важнейшими понятийными категориями компьютерная лингвистика являются такие структуры знаний, как «фреймы» (понятийные, или, как принято говорить, концептуальные структуры для декларативного представления знаний о типизированной тематически единой ситуации), «сценарии» (концептуальные структуры для процедурного представления знаний о стереотипной ситуации или стереотипном поведении), «планы» (структуры знаний, фиксирующие представления о возможных действиях, ведущих к достижению определенной цели). Тесно связано с категорией фрейма понятие «сцена». Категория сцены преимущественно используется в литературе по компьютерной лингвистике как обозначение концептуальной структуры для декларативного представления актуализованных в речевом акте и выделенных языковыми средствами (лексемами, синтаксическими конструкциями, грамматическими категориями и пр.) ситуаций и их частей.

Определенным образом организованный набор структур знаний формирует «модель мира» когнитивной системы и ее компьютерной модели. В системах искусственного интеллекта модель мира образует особый блок, в который в зависимости от выбранной архитектуры могут входить общие знания о мире (в виде простых пропозиций типа «зимой холодно» или в виде правил продукций «если на улице идет дождь, то надо надеть плащ или взять зонтик»), некоторые специфические факты («Самая высокая вершина в мире – Эверест»), а также ценности и их иерархии, иногда выделяемые в особый «аксиологический блок».

Большинство элементов понятий инструментария компьютерной лингвистики омонимично: они одновременно обозначают некоторые реальные сущности когнитивной системы человека и способы представления этих сущностей, используемые при их теоретическом описании и моделировании. Иными словами, элементы понятийного аппарата компьютерной лингвистики имеют онтологический и инструментальный аспекты. Например, в онтологическом аспекте разделение декларативных и процедурных знаний соответствует различным типам знаний, имеющимся у человека – так называемым знаниям ЧТО (декларативным; таково, например, знание почтового адреса какого-либо NN), с одной стороны, и знаниям КАК (процедурным; таково, например, знание, позволяющее найти квартиру этого NN, даже не зная ее формального адреса) – с другой. В инструментальном аспекте знание может быть воплощено в совокупности дескрипций (описаний), в наборе данных, с одной стороны, и в алгоритме, инструкции, которую выполняет компьютерная или какая-либо другая модель когнитивной системы, с другой.

Направления компьютерной лингвистики.

Сфера КЛ весьма разнообразна и включает такие области, как компьютерное моделирование общения, моделирование структуры сюжета, гипертекстовые технологии представления текста, машинный перевод, компьютерная лексикография. В узком смысле проблематика КЛ часто связывается с междисциплинарным прикладным направлением с несколько неудачным названием «обработка естественного языка» (перевод английского термина Natural Language Processing). Оно возникло в конце 1960-х годов и развивалось в рамках научно-технологической дисциплины «искусственный интеллект». По своей внутренней форме словосочетание «обработка естественного языка» охватывает все области, в которых компьютеры используются для обработки языковых данных. Между тем в практике закрепилось более узкое понимание этого термина – разработка методов, технологий и конкретных систем, обеспечивающих общение человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке.

Бурное развитие направления «обработки естественного языка» приходится на 1970-е годы, что было связано с неожиданным экспоненциальным ростом количества конечных пользователей ЭВМ. Поскольку обучение языкам и технологии программирования всех пользователей невозможно, возникла проблема организации взаимодействия с компьютерными программами. Решение этой проблемы коммуникации шло по двум основным путям. В первом случае предпринимались попытки адаптации языков программирования и операционных систем к конечному пользователю. В результате появились языки высокого уровня типа Visual Basic, а также удобные операционные системы, построенные в концептуальном пространстве привычных человеку метафор – ПИСЬМЕННЫЙ СТОЛ, БИБЛИОТЕКА. Второй путь – разработка систем, которые позволяли бы взаимодействовать с ЭВМ в конкретной проблемной области на естественном языке или каком-то его ограниченном варианте.

Архитектура систем обработки естественного языка в общем случае включает блок анализа речевого сообщения пользователя, блок интерпретации сообщения, блок порождения смысла ответа и блок синтеза поверхностной структуры высказывания. Особой частью системы является диалоговый компонент, в котором зафиксированы стратегии ведения диалога, условия применения этих стратегий, способы преодоления возможных коммуникативных неудач (сбоев в процессе общения).

Среди компьютерных систем обработки естественного языка обычно выделяются вопросно-ответные системы, диалоговые системы решения задач и системы обработки связных текстов. Изначально вопросно-ответные системы стали разрабатываться как реакция на плохое качество кодировки запросов при поиске информации в информационно-поисковых системах. Поскольку проблемная область таких систем была сильно ограничена, это несколько упрощало алгоритмы перевода запросов в представление на формальном языке и обратную процедуру преобразования формального представления в высказывания на естественном языке. Из отечественных разработок к программам такого типа относится система ПОЭТ, созданная коллективом исследователей под руководством Э.В.Попова. Система обрабатывает запросы на русском языке (с небольшими ограничениями) и синтезирует ответ. Блок-схема программы предполагает прохождение всех этапов анализа (морфологического, синтаксического и семантического) и соответствующих этапов синтеза.

Диалоговые системы решения задач, в отличие от систем предшествующего типа, играют в коммуникации активную роль, поскольку их задача заключается в том, чтобы получить решение проблемы на основе тех знаний, которые представлены в ней самой, и той информации, которую можно получить от пользователя. Система содержит структуры знаний, в которых фиксируются типичные последовательности действий для решения задач в данной проблемной области, а также сведения о необходимых ресурсах. Когда пользователь задает вопрос или ставит определенную задачу, активизируется соответствующий сценарий. Если какие-то компоненты сценария пропущены или отсутствуют какие-то ресурсы, система выступает инициатором коммуникации. Так работает, например, система SNUKA, решающая задачи планирования военных операций.

Системы обработки связных текстов довольно разнообразны по структуре. Их общей чертой можно считать широкое использование технологий представления знаний. Функции систем такого рода заключаются в понимании текста и ответах на вопросы о его содержании. Понимание рассматривается не как универсальная категория, а как процесс извлечения информации из текста, определяемый конкретным коммуникативным намерением. Иными словами, текст «прочитывается» только с установкой на то, что именно потенциальный пользователь захочет узнать о нем. Тем самым и системы обработки связных текстов оказываются отнюдь не универсальными, а проблемно-ориентированными. Типичными примерами систем обсуждаемого типа могут служить системы RESEARCHER и TAILOR, образующие единый программный комплекс, позволяющий пользователю получить информацию из рефератов патентов, описывающих сложные физические объекты.

Важнейшим направлением компьютерной лингвистики является разработка информационно-поисковых систем (ИПС). Последние возникли в конце 1950-х – начале 1960-х годов как ответ на резкое возрастание объемов научно-технической информации. По типу хранимой и обрабатываемой информации, а также по особенностям поиска ИПС разделяются на две больших группы – документальные и фактографические. В документальных ИПС хранятся тексты документов или их описания (рефераты, библиографические карточки и т.д.). Фактографические ИПС имеют дело с описанием конкретных фактов, причем не обязательно в текстовой форме. Это могут быть таблицы, формулы и другие виды представления данных. Существуют и смешанные ИПС, включающие как документы, так и фактографическую информацию. В настоящее время фактографические ИПС строятся на основе технологий баз данных (БД). Для обеспечения информационного поиска в ИПС создаются специальные информационно-поисковые языки, в основе которых лежат информационно-поисковые тезаурусы. Информационно-поисковый язык – это формальный язык, предназначенный для описания отдельных аспектов плана содержания документов, хранящихся в ИПС, и запроса. Процедура описания документа на информационно-поисковом языке называется индексированием. В результате индексирования каждому документу приписывается его формальное описание на информационно-поисковом языке – поисковый образ документа. Аналогичным образом индексируется и запрос, которому приписывается поисковый образ запроса и поисковое предписание. Алгоритмы информационного поиска основаны на сравнении поискового предписания с поисковым образом запроса. Критерий выдачи документа на запрос может состоять в полном или частичном совпадении поискового образа документа и поискового предписания. В ряде случаев пользователь имеет возможность сам сформулировать критерии выдачи. Это определяется его информационной потребностью. В автоматизированных ИПС чаще используются дескрипторные информационно-поисковые языки. Тематика документа описывается совокупностью дескрипторов. В качестве дескрипторов выступают слова, термины, обозначающие простые, достаточно элементарные категории и понятия проблемной области. В поисковый образ документа вводится столько дескрипторов, сколько различных тем затрагивается в документе. Количество дескрипторов не ограничивается, что позволяет описать документ в многомерной матрице признаков. Часто в дескрипторном информационно-поисковом языке налагаются ограничения на сочетаемость дескрипторов. В этом случае можно говорить о том, что информационно-поисковый язык обладает синтаксисом.

Одна из первых систем, работавших с дескрипторным языком, была американская система УНИТЕРМ, созданная М.Таубе. В качестве дескрипторов в этой системе функционировали ключевые слова документа – унитермы. Особенность этой ИПС заключается в том, что изначально словарь информационного языка не задавался, а возникал в процессе индексирования документа и запроса. Развитие современных информационно-поисковых систем связано с разработкой ИПС бестезаурусного типа. Такие ИПС работают с пользователем на ограниченном естественном языке, а поиск осуществляется по текстам рефератов документов, по их библиографическим описаниям, а часто и по самим документам. Для индексирования в ИПС бестезаурусного типа используются слова и словосочетания естественного языка.

К области компьютерной лингвистики в определенной степени могут быть отнесены работы в области создания гипертекстовых систем, рассматриваемых как особый способ организации текста и даже как принципиально новый вид текста, противопоставленный по многим своим свойствам обычному тексту, сформированному в гутенберговской традиции книгопечатания. Идея гипертекста связывается с именем Ванневара Буша – советника президента Ф.Рузвельта по науке. В.Буш теоретически обосновал проект технической системы «Мемекс», которая позволяла пользователю связывать тексты и их фрагменты по различным типам связей, преимущественно по ассоциативным отношениям. Отсутствие компьютерной техники сделало проект труднореализуемым, поскольку механическая система оказалась чрезмерно сложной для практического воплощения.

Идея Буша в 1960-е годы получила второе рождение в системе «Ксанаду» Т.Нельсона, которая уже предполагала использование компьютерной техники. «Ксанаду» позволял пользователю прочитывать совокупность введенных в систему текстов различными способами, в различной последовательности, программное обеспечение давало возможность как запоминать последовательность просмотренных текстов, так и выбирать из них практически любой в произвольный момент времени. Множество текстов со связывающими их отношениями (системой переходов) было названо Т.Нельсоном гипертекстом. Многие исследователи рассматривают создание гипертекста как начало новой информационной эпохи, противопоставленной эре книгопечатания. Линейность письма, внешне отражающая линейность речи, оказывается фундаментальной категорией, ограничивающей мышление человека и понимание текста. Мир смысла нелинеен, поэтому сжатие смысловой информации в линейном речевом отрезке требует использования специальных «коммуникативных упаковок» – членение на тему и рему, разделение плана содержания высказывания на эксплицитные (утверждение, пропозиция, фокус) и имплицитные (пресуппозиция, следствие, импликатура дискурса) слои. Отказ от линейности текста и в процессе его представления читателю (т.е. при чтении и понимании) и в процессе синтеза, по мнению теоретиков, способствовал бы «освобождению» мышления и даже возникновению его новых форм.

В компьютерной системе гипертекст представлен в виде графа, в узлах которого находятся традиционные тексты или их фрагменты, изображения, таблицы, видеоролики и т.д. Узлы связаны разнообразными отношениями, типы которых задаются разработчиками программного обеспечения гипертекста или самим читателем. Отношения задают потенциальные возможности передвижения, или навигации по гипертексту. Отношения могут быть однонаправленными или двунаправленными. Соответственно, двунаправленные стрелки позволяют двигаться пользователю в обе стороны, а однонаправленные – только в одну. Цепочка узлов, через которые проходит читатель при просмотре компонентов текста, образует путь, или маршрут.

Компьютерные реализации гипертекста бывают иерархическими или сетевыми. Иерархическое – древовидное – строение гипертекста существенно ограничивает возможности перехода между его компонентами. В таком гипертексте отношения между компонентами напоминают структуру тезауруса, основанного на родо-видовых связях. Сетевой гипертекст позволяет использовать различные типы отношений между компонентами, не ограничиваясь отношениями «род – вид». По способу существования гипертекста выделяются статические и динамические гипертексты. Статический гипертекст не меняется в процессе эксплуатации; в нем пользователь может фиксировать свои комментарии, однако они не меняют существо дела. Для динамического гипертекста изменение является нормальной формой существования. Обычно динамические гипертексты функционируют там, где необходимо постоянно анализировать поток информации, т.е. в информационных службах различного рода. Гипертекстовой является, например, Аризонская информационная система (AAIS), которая ежемесячно пополняется на 300–500 рефератов в месяц.

Отношения между элементами гипертекста могут изначально фиксироваться создателями, а могут порождаться всякий раз, когда происходит обращение пользователя к гипертексту. В первом случае речь идет о гипертекстах жесткой структуры, а во втором – о гипертекстах мягкой структуры. Жесткая структура технологически вполне понятна. Технология организации мягкой структуры должна основываться на семантическом анализе близости документов (или других источников информации) друг к другу. Это нетривиальная задача компьютерной лингвистики. В настоящее время широко распространено использование технологий мягкой структуры на ключевых словах. Переход от одного узла к другому в сети гипертекста осуществляется в результате поиска ключевых слов. Поскольку набор ключевых слов каждый раз может различаться, каждый раз меняется и структура гипертекста.

Технология построения гипертекстовых систем не делает различий между текстовой и нетекстовой информацией. Между тем включение визуальной и звуковой информации (видеороликов, картин, фотографий, звукозаписей и т.п.) требует существенного изменения интерфейса с пользователем и более мощной программной и компьютерной поддержки. Такие системы получили название гипермедиа, или мультимедиа. Наглядность мультимедийных систем предопределила их широкое использование в обучении, в создании компьютерных вариантов энциклопедий. Существуют, например, прекрасно выполненные CD-ромы с мультимедийными системами по детским энциклопедиям издательства «Дорлин Киндерсли».

В рамках компьютерной лексикографии разрабатываются компьютерные технологии составления и эксплуатации словарей. Специальные программы – базы данных, компьютерные картотеки, программы обработки текста – позволяют в автоматическом режиме формировать словарные статьи, хранить словарную информацию и обрабатывать ее. Множество различных компьютерных лексикографических программ разделяются на две больших группы: программы поддержки лексикографических работ и автоматические словари различных типов, включающие лексикографические базы данных. Автоматический словарь – это словарь в специальном машинном формате, предназначенный для использования на ЭВМ пользователем или компьютерной программой обработки текста. Иными словами, различаются автоматические словари конечного пользователя-человека и автоматические словари для программ обработки текста. Автоматические словари, предназначенные для конечного пользователя, по интерфейсу и структуре словарной статьи существенно отличаются от автоматических словарей, включенных в системы машинного перевода, системы автоматического реферирования, информационного поиска и т.д. Чаще всего они являются компьютерными версиями хорошо известных обычных словарей. На рынке программного обеспечения имеются компьютерные аналоги толковых словарей английского языка (автоматический Вебстер, автоматический толковый словарь английского языка издательства Коллинз, автоматический вариант Нового большого англо-русского словаря под ред. Ю.Д.Апресяна и Э.М.Медниковой), существует и компьютерная версия словаря Ожегова. Автоматические словари для программ обработки текста можно назвать автоматическими словарями в точном смысле. Они, как правило, не предназначены для обычного пользователя. Особенности их структуры, сфера охвата словарного материала задаются теми программами, которые с ними взаимодействуют.

Компьютерное моделирование структуры сюжета – еще одно перспективное направление компьютерной лингвистики. Изучение структуры сюжета относится к проблематике структурного литературоведения (в широком смысле), семиотики и культурологии. Имеющиеся компьютерные программы моделирования сюжета основываются на трех базовых формализмах представления сюжета – морфологическом и синтаксическом направлениях представления сюжета, а также на когнитивном подходе. Идеи о морфологическом устройстве структуры сюжета восходят к известным работам В.Я.Проппа (см .) о русской волшебной сказке. Пропп заметил, что при обилии персонажей и событий волшебной сказки количество функций персонажей ограничено, и предложил аппарат для описания этих функций. Идеи Проппа легли в основу компьютерной программы TALE, моделирующей порождение сюжета сказки. В основу алгоритма программы TALE положена последовательность функций персонажей сказки. Фактически функции Проппа задавали множество типизированных ситуаций, упорядоченных на основе анализа эмпирического материала. Возможности сцепления различных ситуаций в правилах порождения определялись типичной последовательностью функций – в том виде, в котором это удается установить из текстов сказок. В программе типичные последовательности функций описывались как типовые сценарии встреч персонажей.

Теоретическую основу синтаксического подхода к сюжету текста составили «сюжетные грамматики», или «грамматики повествования» (story grammars). Они появились в середине 1970-х годов в результате переноса идей порождающей грамматики Н.Хомского на описание макроструктуры текста. Если важнейшими составляющими синтаксической структуры в порождающей грамматике были глагольные и именные группы, то в большинстве сюжетных грамматик в качестве базовых выделялись экспозиция (setting), событие и эпизод. В теории сюжетных грамматик широко обсуждались условия минимальности, то есть ограничения, определявшие статус последовательности из элементов сюжета как нормальный сюжет. Оказалось, однако, что чисто лингвистическими методами это сделать невозможно. Многие ограничения носят социокультурный характер. Сюжетные грамматики, существенно различаясь набором категорий в дереве порождения, допускали весьма ограниченный набор правил модификации повествовательной (нарративной) структуры.

В начале 1980-х годов одной из учениц Р.Шенка – В.Ленерт в рамках работ по созданию компьютерного генератора сюжетов был предложен оригинальный формализм эмоциональных сюжетных единиц (Affective Plot Units), оказавшийся мощным средством представления структуры сюжета. При том, что он был изначально разработан для системы искусственного интеллекта, этот формализм использовался в чисто теоретических исследованиях. Сущность подхода Ленерт заключалась в том, что сюжет описывался как последовательная смена когнитивно-эмоциональных состояний персонажей. Тем самым в центре внимания формализма Ленерт стоят не внешние компоненты сюжета – экспозиция, событие, эпизод, мораль, – а его содержательные характеристики. В этом отношении формализм Ленерт отчасти оказывается возвращением к идеям Проппа.

К компетенции компьютерной лингвистики относится и машинный перевод, переживающий в настоящее время второе рождение.

Литература:

Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке . М., 1982
Садур В.Г. Речевое общение с электронно-вычислительными машинами и проблемы их развития . – В кн.: Речевое общение: проблемы и перспективы. М., 1983
Баранов А.Н. Категории искусственного интеллекта в лингвистической семантике. Фреймы и сценарии . М., 1987
Кобозева И.М., Лауфер Н.И., Сабурова И.Г. Моделирование общения в человеко-машинных системах . – Лингвистическое обеспечение информационных систем. М., 1987
Олкер Х.Р. Волшебные сказки, трагедии и способы изложение мировой истории . – В кн.: Язык и моделирование социального взаимодействия. М., 1987
Городецкий Б.Ю. Компьютерная лингвистика: моделирование языкового общения
Маккьюин К. Дискурсивные стратегии для синтеза текста на естественном языке . – Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIV, Компьютерная лингвистика. М., 1989
Попов Э.В., Преображенский А.Б. Особенности реализации ЕЯ-систем
Преображенский А.Б. Состояние развития современных ЕЯ-систем . – Искусственный интеллект. Кн. 1, Системы общения и экспертные системы. М., 1990
Субботин М.М. Гипертекст. Новая форма письменной коммуникации . – ВИНИТИ, Сер. Информатика, 1994, т. 18
Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику . М., 2000

 План:

1. Что такое компьютерная лингвистика?

2. Объект и предмет компьютерной лингвистики

4. Задачи компьютерной лингвистики

5. Методы исследования компьютерной лингвистики

6. История и причины возникновения компьютерной лингвистики

7. Основные термины компьютерной лингвистики

8. Ученые занимавшиеся проблемой компьютерной лингвистики

9. Ассоциации и конференции по компьютерной лингвистике

10. Использованная литература.

Компьютерная лингвистика – самостоятельное направление в прикладной лингвистике, ориентированное на использование компьютеров для решения задач, связанных с использованием естественного языка. (Щилихина К.М.)

Компьютерная лингвистика – будучи одним из направлений прикладной лингвистики, изучает лингвистические основы информатики и все аспекты связи языка и мышления, моделирование языка и мышления в компьютерной среде с помощью компьютерных программ, а ее интересы лежат в области: 1) оптимизации коммуникации на основе лингвистических знаний 2)создание естественно-языкового интерфейса и типологий понимания языка для общения человека с машиной 3) создание и моделирование информационных компьютерных систем (Соснина Е.П.)

Объект компьютерной лингвистики – анализ языка в его естественном состоянии в процессе использования людьми в различных ситуациях общения, а , как особенности языка могут быть сформулированы.

Задачи компьютерной лингвистики:


Методы исследования компьютерной лингвистики:

1. метод моделирования- специальный объект изучения, который недоступен в прямом наблюдении. По определению математика К. Шеннона модель является представлением объекта в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.

2. метод теории представления знаний подразумевает способы представления знаний, ориентированные на автоматическую обработку современными компьютерами.

3. метод теории языка программирования (programming language theory) – это область информатики, связанная с проектированием, анализом, определением характеристик и классификацией языков программирования и изучением их индивидуальных особенностей.

Причины возникновения компьютерной лингвистики

1. Появление ЭВМ

2. Проблема общения с компьютерами неподготовленных пользователей

1.Система поиска по словарю, разработанная в колледже Беркбек в Лондоне в 1948г.

2. Меморандум Уоррена Уивера

3.Начало внедрения первых вычислительных машин в сфере машинного перевода

4. Джорджтаунский проект в 1954

1. ALPAC(Automatic Language Processing Advisory Committee) / Консультативный Комитет по автоматической обработке языка 2. новый этап в развитии компьютерных технологий и их активное использование в лингвистических задачах 3. создание нового поколения компьютеров и языков программирования 4. возрастание интереса к машинному переводу 60

-70ые годы ХХ века

Конец 80х – начало 90х годов ХХ века

Появление и активное развитие сети Интернет

• Бурный рост объемов текстовой информации в электронном виде

• Необходимость автоматической обработки текстов на естественном языке

1. Продукты компании PROMT и ABBY (Lingvo) 2. Технологии машинного перевода 3. Технологии Translation Memory

Современные коммерческие системы

• Оживление текстов

• Модели коммуникации

• Компьютерная лексикография

• Машинный перевод

• Корпус текстов

Анализ текстов на естественном языке

3 уровня структуры текста:

• Поверхностная синтаксическая структура

• Глубинная синтаксическая структура

• Семантический уровень

Задача синтеза обратная по отношению в анализу

Оживление текста

1. Обмен текстами посредством зрительных образов на экране дисплея

2. 2 модальности мышления человека: символьная и зрительная.

1.Имитация процесса общения 2. Создание эффективной модели диалога Модели коммуникации

Гипертекст -особый способ организации и представления текста, при котором несколько текстов или фрагментов текста могут быть связаны между собой по различным типам связей.

Отличия гипертекста от традиционного текста

Гипертекст

1. обработка устной речи

• 2. обработка письменного текста

Обработка устной речи

1. автоматический синтез речи

А) развитие синтезаторов типа «текст-речь». Включает 2 блока: блок лингвистической обработки текста и блок акустического синтеза.

2. автоматическое распознавание речи

1) распознавание текста

2) анализ текста

3) синтез текста

ИПС (информационно-поисковая система) – это программные системы для хранения, поиска и выдачи интересующей информации.

Захаров В.П. считает что, ИПС – это упорядоченная совокупность документов и информационных технологий , предназначенных для хранения и поиска информации – текстов или данных.

3 вида ИПС

3 вида ИПС

Ручные – это поиск в библиотеке.

• Механизированные ИПС представляют собой технические средства, которые обеспечивают отбор нужных документов

• Автоматические - поиск информации с помощью компьютеров

Компьютерная лексикография

Компьютерная лексикография – одно из важных направлений прикладной лингвистики, занимается теорией и практикой составления словарей.

В лексикографии выделяют 2 направления:

• Традиционная лексикография занимается составлением традиционных словарей

• Машинная лексикография занимается автоматизацией подготовки словарей и решает задачи разработки электронных словарей

Задачи компьютерной лексикографии

• Автоматическое получение из текста различных словарей

• Создание словарей, которые являются электронными версиями традиционных словарей или комплексных электронных лингвистических словарей для традиционных словарных работ, например LINGVO

• Разработка теоретических и практических аспектов составления специальных компьютерных словарей, например для информационного поиска, машинного перевода

Машинный перевод

Машинный перевод – преобразование текста на одном естественном языке на другой естественный язык при помощи компьютера.

Виды машинного перевода

• FAMT (Fully Automated Machine Translation) – полностью автоматический перевод

• HAMT (Human Aided machine Translation) – машинный перевод с участием человека

• MAHT (Machine Aided Human Translation) – перевод, осуществляемый человеком с привлечением вспомогательных программных и лингвистических средств.

• 2) профессиональный МП – более качественный перевод с последующим редактированием человеком

• 3) интерактивный МП – считается переводом в специальных системах поддержки , проходит в режиме диалога с компьютерной системой. Качество МП зависит от возможностей настройки, ресурсов, типа текстов.

Корпус текстов

Корпус текстов - это некоторое собрание текстов, в основе которого лежит логический замысел, логическая идея, объединяющая эти тексты.

Языковой корпус- большой, представленный в электронном виде, унифицированный, структурированный, размеченный, филологически компетентный массив языковых данных, предназначенный для решения конкретных лингвистических задач.

Репрезентативность – важнейшее свойство корпуса

Назначение языкового корпуса – показать функционирование лингвистических единиц в их естественной контекстной среде

На основе корпуса можно получить данные:

1. о частоте грамматических категорий

2. об изменениях частот

3. об изменениях контекстов в различные периоды времени

5. о совместной встречаемости лексических единиц

6. об особенностях их сочетаемости

Брауновский корпус


Корпус текстов - это некоторое собрание текстов, в основе которого лежит логический замысел, логическая идея, объединяющая эти тексты. Воплощение этой логической идеи: правила организации текстов в корпус алгоритмы и программы анализа корпуса текстов сопряжённая с этим идеология и методология. Национальный корпус представляет данный язык на определенном этапе (или этапах) его существования и во всём многообразии жанров, стилей, территориальных и социальных вариантов и т. п. Основные термины компьютерной лингвистики

Языки программирования (ЯП) – это класс искусственных языков, предназначенных для обработки информации с помощью компьютера. Любой язык программирования – это строгая (формальная) знаковая система, при помощи которой записываются компьютерные программы. По разным оценкам, в настоящее время существует от тысячи до десяти тысяч различных языков программирования.

• Информатика (Computer Science) - наука о закономерностях записи, хранения, переработки, передачи и использования информации с помощью технических средств.

Поиск информации (Information Retrieval ) – это процесс отыскания в некоторой системе хранения информации таких документов (текстов, записей и

т. д.), которые соответствуют поступившему запросу.

«Информационно-поисковая система (ИПС) – это упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, предназначенных для хранения и поиска информации – текстов (документов) или данных (фактов).

Машинная лексикография (Сomputational Lexicography) занимается автоматизацией подготовки словарей и решает задачи разработки электронных

словарей.

Машинный перевод – это преобразование компьютером текста на одном

естественном языке в эквивалентный по содержанию текст на другом

естественном языке.

Гипертекст – это технология организации информации и особым образом структурированный текст, разбитый на отдельные блоки, имеющий нелинейное представление, для эффективной презентации информации в компьютерных средах.

Фрейм - это структура для представления декларативного знания о типизированной тематически единой ситуации, т.е. структура данных о стереотипной ситуации.

• Сценарий – это последовательность нескольких эпизодов во времени, это тоже представление стереотипной ситуации или стереотипном поведении, только элементами сценария являются шаги алгоритма или инструкции.

• План – представление знаний о возможных действиях, которые необходимы для достижения определенной цели.

Ученые в области компьютерной лингвистики:

• Советские и российские ученые : Алексей Ляпунов, Игорь Мельчук, Ольга Кулагина, Ю.Д. Апресян, Н.Н. Леонтьева, Ю.С. Мартемьянов, З.М. Шаляпина, Игорь Богуславский, А.С. Нариньяни, А.Е. Кибрик, Баранов А.Н.

• Западные ученые : Йорик Вилкс, Грегори Грефенштетт, Грэвил Корбетт, Джон Кэролл, Диана Маккарти, Луис Маркес, Дан Молдован, Йоаким Нивре, Виктор Раскин, Эдуард Хови.

Ассоциации и конференции по компьютерной лингвистике :

• «Диало́г» - главная российская конференция по компьютерной лингвистике с международным участием.

Приоритетом Диалога является компьютерное моделирование русского языка. Рабочие языки конференции русский и английский. Для привлечения зарубежных рецензентов основная часть прикладных работ подается на английском языке.

Основные направления конференции :

• Лингвистическая семантика и семантический анализ

• Формальные модели языка и их применение

• Теоретическая и компьютерная лексикография

• Методы оценки (evaluation) систем анализа текстов и машинного перевода

• Корпусная лингвистика . Создание, применение, оценка корпусов

• Интернет как лингвистический ресурс. Лингвистические технологии в Интернете

• Онтологии . Извлечение знаний из текстов

• Компьютерный анализ документов: реферирование, классификация , поиск

• Автоматический анализ тональности текстов

• Машинный перевод

• Модели общения. Коммуникация, диалог и речевой акт

• Анализ и синтез речи

2. Ассоциация по Компьютерной лингвистике (ACL) является международным научным и профессиональным обществом людей, работающих над проблемами, включающими естественный язык и вычисление. Годовое собрание проводится каждое лето в местоположениях, где значительное исследование компьютерной лингвистики выполнено. Основана в 1962, первоначально назвали Ассоциацией для Машинного перевода и Компьютерной лингвистики (AMTCL) . В 1968 это стало ACL.

• УACL есть европейская (EACL) и североамериканская (NAACL) ветви.

• Журнал ACL, Компьютерная лингвистика , является основным форумом для исследования в области компьютерной лингвистики и обработки естественного языка. С 1988 журнал был издан для ACL MIT Press .

• Книжная серия ACL, Исследования в Обработке естественного языка , издана издательством Кембриджского университета .

• Каждый год ACL и его главы организуют международные конференции в разных странах.

ACL 2014 проводился в Балтиморе, США.

• Использованная литература :

• 1. Марчук Ю.Н. Компьютерная лингвистика: учебное пособие/Ю.Н. Марчук.- М.:АСТ: Восток –Запад, 2007ю- 317 с.

• 2. Шилихина К.М. Основы прикладной лингвистики: учебное пособие по специальности 021800 (031301) – Теоретическая и прикладная лингвистика, Воронеж, 2006.

• 3. Боярский К.К. Введение в компьютерную лингвистику. Учебное пособие.- СПб: НИУ ИТМО, 2013.- 72 с.

• 4. Щипицина Л.Ю. Информационные технологии в лингвистике: учебное пособие/ Л.Ю. Щипицина.- М.: ФЛИНТА: наука, 2013.- 128 с.

• 5. Соснина Е.П. Введение в прикладную лингвистику: учебное пособие/ Е.П.Соснина.- 2-е изд., испр. и доп. – Ульяновск: УлГТУ, 2012. -110 с.

• 6. Баранов А.Н. Введение в прикладную лингвистику: Учебное пособие.- М.: Эдиториал УРСС, 2001.- 360 с.

• 7. Прикладное языкознание: Учебник/ Л.В. Бондарко, Л.А. Вербицкая, Г.Я. Мартыненко и др.; Отв. Редактор А.С. Герд. СПб.: изд-во С.-Петербург. Ун-та, 1996.- 528 с.

• 8. Шемякин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики: Учебное пособие. М.: Изд-во МГОУ, А/О «Росвузнаука», 1992.

• Тимофеева Мария Кирилловна
  Доктор филологических наук, старший научный сотрудник лаборатории логических систем Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, заведующая кафедрой фундаментальной и прикладной лингвистики Гуманитарного института НГУ. Закончила отделение математической лингвистики Гуманитарного факультета Новосибирского государственного университета.
  Сфера научных интересов: философско-методологические основания лингвистики, логические проблемы семантики и прагматики естественного языка, функциональные математические модели естественного языка, естественные и формальные языки.

  Стукачев Алексей Ильич
  Кандидат физико-математических наук, доцент, старший научный сотрудник Института математики им. С.Л. Соболева СО РАН, доцент кафедры дискретной математики и информатики Механико-математического факультета НГУ, доцент кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики Гуманитарного института НГУ
  Сфера научных интересов: математическая логика, теория вычислимости (обобщенная вычислимость, вычислимость в допустимых множествах, HF-вычислимость), теория моделей (конструктивные модели, эффективные представления систем, степени представимости), вычислимый анализ. Математическая лингвистика: формальная семантика, семантика Монтегю, дистрибутивная семантика.
  

  Барахнин Владимир Борисович
  Ведущий научный сотрудник лаборатории информационных ресурсов Института вычислительных технологий СО РАН, профессор кафедры математического моделирования Механико-математического факультета НГУ, профессор кафедры систем информатики и общей информатики Факультета информационных технологий НГУ.
  Сфера научных интересов: построение моделей распределенных информационных систем, создание алгоритмов обработки слабоструктурированных текстовых документов, автоматизация комплексного анализа поэтических текстов, методологические вопросы информатики.

  Бручес Елена Павловна
  Аспирант Института системы информатики им. А. П. Ершова СО РАН, ассистент кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики Гуманитарного института НГУ, компьютерный лингвист в компании "OnPositive".
  Сфера научных интересов: обработка естественных языков, машинное обучение, искусственный интеллект.

  Павловский Евгений Николаевич
  Кандидат физико-математических наук, член Совета молодых учёных и специалистов при Правительстве НСО, член экспертного совета Технопарка новосибирского Академгородка, председатель оргкомитета конференции Siberian Symposium on Data Science and Engineering.
  Профессиональная цель: систематизация подходов к формализации бизнес-требований в проектах больших данных.
  

  Пальчунов Дмитрий Евгеньевич
  Ведущий научный сотрудник Института математики им. С. Л. Соболева СО РАН, заведующий кафедрой общей информатики НГУ, заведующий отделом "Институт дискретной математики и информатики" Механико-математического факультета НГУ.
  Сфера научных интересов: Получены основополагающие результаты по исследованию булевых алгебр с выделенными идеалами (I-алгебр).
  
  

  Свириденко Дмитрий Иванович
  Сотрудник Института математики СО РАН и НГУ, бизнесмен, организатор и совладельц высокотехнологичных компаний, работающих в области информационных, коммуникационных и цифровых технологий. Принимает участие в исследованиях по семантическому моделированию, финансируемых грантом РНФ.
  Сфера научных интересов: философия, методология, прикладная математическая логика. Автор концепции и математической теории семантического моделирования, выдвинутой совместно с академиками РАН С.С.Гончаровым и Ю.Л.Ершовым в 80-е годы прошлого столетия. В настоящее время продолжает активно развивать методологию и математическую теорию данной концепции, а также занимается приложениями этой концепции к различным областям. Работает над созданием методологии, математической теории, и языка семантических умных сделок и контрактов, применением идей семантического моделирования применительно к ТРИЗ и другим областям.

  Савостьянов Александр Николаевич
  Ведущий научный сотрудник в лаборатории дифференциальной психофизиологии Научно-исследовательского института физиологии и фундаментальной медицины, заведующий лабораторией психологической генетики Института цитологии и генетики СО РАН, профессор кафедры общей информатики Факультета информационных технологи НГУ, профессор кафедры фундаментальной и прикладной лингвистики гуманитарного института НГУ.
  Научные интересы: нейрофизиология, психогенетика, нейролингвистика, методы компьютерной обработки биологических сигналов. Исследования направлены на выявление факторов риска появления и развития аффективных патологий у человека в зависимости от социальных и климатических условий жизнедеятельности. В рамках исследований проводятся экспедиции в различные регионы России (Новосибирская область, Тыва, Якутия, Республика Алтай) и соседних стран (Монголия, Китай) для сбора биологического материала и коллекции ЭЭГ-записей в различных экспериментальных условиях. Целью исследований является создание диагностических систем, позволяющих оценить риск нарушения эмоционального регулирования поведения человека в условиях повышенной стрессогенной нагрузки.
  

  
  

  1. Деятельность по формализации знаний о естественном языке на разных его уровнях с целью использования в компьютерных технологиях. 2. Область знаний, решающая проблемы общения человека и компьютера на естественном языке. 3. Широкая область использования компьютерных инструментов - программ, компьютерных технологий организации и обработки данных – для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных областях.
  

  
  

  Искусственный интеллект – направление информатики, целью которого является разработка компьютерных систем, способных выполнять функции, традиционно считающиеся интеллектуальными, - понимание естественного языка, логический вывод, использование накопленных знаний, обучение, планирование действий и др.

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  
  

  3. Построение алгоритмов лингвистического анализа – разработка алгоритмов анализа естественно - языковых текстов на всех языковых уровнях: фонемном, морфемном, морфологическом, синтаксическом, прагматическом. Построение синтаксического дерева зависимостей (проект Автоматическая Обработка Текста)
  

  
  

  4. Корпусная лингвистика – занимается разработкой, созданием и использованием текстовых (лингвистических) корпусов. Главная страница сайта Национального корпуса русского языка
  

  
  

  5. Машинный перевод - направление научных исследований, связанных с построением автоматических систем перевода текстов с одного естественного языка на другой. Главная страница сайта Google- переводчик
  

  
  

  6. Автоматическое реферирование – создание программ сжатого представления естественно - языковых текстов. Сервис построения реферата на сайте Визуальный мир

  
  

  7. Полнотекстовый информационный поиск – разработка информационно - поисковых систем с лингвистическим анализом текстов информационного массива и запроса пользователя. Главная страница информационно - поисковой системы Яндекс