ПРИМЕЧАНИЯ

Настоящая работа выполнена автором в период обучения в аспирантуре Пенсиль­ванского университета, где она частично финансировалась Национальным научным фондом. Исследования по искусственному интеллекту в Колумбийском университете субсидируются Агентством перспективных исследовательских проектов (ARPA) и Управлением научных исследований военно-морского флота (ONR).

¹ Эти системы и их отличия от системы TEXT будут подробно рассмотрены в разд. 8.

² Заметим, что по мере того, как интерпретирующие системы становятся все более разумными, анализ рассуждений, лежащих в основе выбора, может оказаться полезным при определении целей и намерений говорящего.

³ Разумеется, надежная система понимания должна быть рассчитана на обра­ботку любого входного текста, тогда как синтезирующая система может быть ограни­чена в отношении типа сообщений, которые она может порождать, оставаясь при этом работоспособной (хотя она может иногда выдавать и неуместный выходной текст).

⁴ Заметим, что, даже если поместить ‘Джейн’ в позицию субъекта, сохраняя при этом глагол sell ‘продавать’, предложение все равно окажется неуместным в такой последовательности:

Jane was sold $ 3.00 worth of paper goods by Michael.

‘Майкл продал Джейн на 3 доллара канцелярских товаров’.

⁵ Возможно также использование особой управляющей структуры, которая до­пускает взаимное отслеживание между тактическим и стратегическим компонентами (см., например: А р р е 11, 1981). В принятом нами подходе в явном виде отражено влияние планирования текста на естественноязыковую реализацию сообщения. Обратное отслеживание позволило бы также процессам, строящим поверхностное выражение, оказывать влияние на планирование дискурса. Однако осуществленное нами разделение этих двух процессов позволяет сосредоточить внимание Па органи­зации текста — проблеме, которой Аппельт не занимался.

⁶ Заметим, что в некоторых системах список (в особенности когда он состоит из одного объекта) может быть дан в составе предложения, таблица также .может быть введена предложением, построенным системой (см. Grishman, 1979).

В некоторых системах (например, см. С о d d et al., 1979; M a 1 h о t г a, 1975) ответ может строиться из одного-двух предложений относительно информации, со­держащейся в базе данных, однако обычно такой ответ хранится в структуре знаний в готовом виде.

⁷ Заметим, что система не умеет анализировать входные вопросы на естественном языке. Вместо этого вопросы следует задавать, пользуясь простыми условными обозначениями, соответствующими трем классам вопросов: (1) (определение ), (2) (информация ), (3) (различие ), где , и — классы сущностей в базе данных.

⁸ Использовались записи диалогов между матерью и ребенком (Shipley, 1980), в которых даются определения незнакомых предметов.

Заметим, что это утверждение могло бы интерпретироваться также как объясне- ниє того, почем> люди испытывают комплекс неполноценности, и поэтому наша класси­фикация является в принципе неоднозначной.

¹⁰ Заметим, что, хотя схемы, вообще говоря, не являются грамматиками текста, они тем не менее служат в качестве грамматики текста для нашей системы, поскольку описывают все возможные текстовые структуры, которые могут порождаться системой TEXT.

¹¹ Состояния схемы обозначены в соответствии с тем, как это принято в ATN. Название схемы (ИД здесь служит сокращением для идентификации) предшествует знаку „/“, а имя только что пройденной предикатной дуги следует за ним (так, ИД/ обозначает начальное состояние, когда не пройдена еще ни одна предикатная дуга, а ИД/ИД — второе состояние, когда пройдена дуга „идентификация" схемы иденти­фикация) .

Заметим, что в реализованном варианте системы подсхемы не имеют доступа к знаниям о дискурсе, то есть о том, какая информация уже включена в текст. Это означает, что, выбирая информацию для противопоставления (например, атри­буты некоторой сущности), TEXT может выбрать для некоторой сущности информа­цию, которая при другой сущности не упоминалась.

¹³ Семантика предиката „конкретная иллюстрация" требует, чтобы пример из базы данных получался путем актуализации присутствующих в ответе атрибутов базы данных с постановкой конкретных значений этих атрибутов из базы данных. Поскольку ни один атрибут базы данных до сих пор упомянут не был, на этом этапе невозможно привести пример. Заметим, что в схемах ничего не говорится о том, каким должен быть уместный пример; это одно из направлений дальнейших исследо­ваний.

¹⁴ У каждого предиката имеется свой подразумеваемый фокус, указывающий тот аргумент предиката, который наиболее вероятен в качестве фокуса. Подразумеваемый фокус имеет место в случае немаркированной синтаксической структуры акта предика­ции. Например, предикат „атрибутив" в своем обычном употреблении приписывает те или иные признаки некоторой сущности или событию. Немаркированное исполь­зование этого предиката предполагает помещение в фокус внимания какой-то сущ­ности: речь идет об этой сущности и описываются некоторые ее свойства (см. ниже, предложение 1). Противоположный случай — приписывание каких-то обсуждаемых свойств некоторой новой сущности — гораздо менее обычен (см. ниже, предложе­ние 2)

1. Шимпанзе хорошо управляют движениями пальцев.

2. Хорошее управление движениями пальцев также присуще шимпанзе.

¹⁵ Часто обозначается как агент. Мы следуем здесь терминологии, принятой в: К а у, 1979.

¹⁶ Часто обозначается как объект предложения.

¹⁷ Например: There are two types guided projectives in the ONR database: torpedoes and missiles.

‘В базе данных ONR есть 2 типа управляемых снарядов: торпеды и

ракеты’.

¹⁸ Система TEXT основана на модели синтеза, в которой принято такое разделе­ние, что позволяет сосредоточить внимание на проблемах стратегического компо­нента. Взаимодействие, которое предлагает Аппельт, может быть частично осуществле­но за счет взаимного отслеживания между двумя компонентами. Следует, однако, отметить, что, хотя большинство исследователей признают необходимость взаимо­действия между двумя процессами, как именно следует осуществлять это взаимо­действие, остается пока неясным.