<<
>>

В ТЕКСТЕ НЕ ВСЕ ЗАСЛУЖИВАЕТ ВНИМАНИЯ

Один из главных недостатков системы SAM, а также ELI (являющейся частью SAM) состоит в неспособности обрабатывать тексты, к восприятию которых она не подго­товлена. Новая словарная единица, новая область дискурса или ранее не встречавшаяся синтаксическая конструкция часто приводили систему в полное смятение.

Одним из видов результатов, выдававшихся системой SAM, было ре­зюме (summary) прочитанного. Нам казалось, что мы могли получать в общем такой же результат с помощью гораздо более надежной и значительно более быстрой программы FRUMP (DeJ ong, 1977). FRUMP не анализирует каждое слово каждого рассказа, поступающего на вход. Напротив, она воплощает в себе некоторую теорию беглого чтения (skimming), которая направляет ее в процессе чтения. FRUMP выделяет то, что представляет для нее интерес,— обычно это единицы информации, которые она хочет вклю­чить в свое резюме, относящееся к любой конкретной об­ласти, о которой она имеет знания. Таким образом, FRUMP в высшей степени ориентирована на анализ типа "сверху вниз", по этой причине она не может рассматриваться как простая замена системы SAM. Программа SAM могла в принципе реагировать на входные тексты, к которым она не была подготовлена, хотя на практике такое случалось совсем не часто! FRUMP не может реагировать на те аспек­ты рассказов, к которым она не подготовлена, но это не означает, что она вообще не в состоянии обрабатывать такие рассказы.

Для целей настоящей статьи, однако, в системе FRUMP особенно интересным является то, что она представляет собой пример работающей, надежной, интегральной (то есть не модульной) системы. Анализатор системы FRUMP, в сущности, неотделим от блока логического вывода (infe- rencer). Причина этого проста. FRUMP знает, что ей необ­ходимо найти в рассказе. Она располагает правилами, определяющими, как находить в тексте нужные вещи; это могут быть как правила вывода умозаключений, так и правила анализа. Но такие правила являются в действи­тельности только нижним уровнем манифестации решений более высокого уровня, принятых на основе многих сооб­ражений, из которых лишь часть связана с процессом ана­лиза. FRUMP работает хорошо, потому что ее интересы непосредственно управляют процессом поиска. Она может игнорировать то, что ее не интересует, и сосредоточивать свое внимание на том, что ей нужно узнать.

Давайте посмотрим, как нормальный грамотный взрос­лый человек читает рассказ, например газетную заметку. Мы и раньше серьезно задумывались над вопросом о том, читает ли человек (при обычном нормальном процессе чте­ния) детально, как SAM, или бегло, как FRUMP. И хотя мы не имеем твердых доказательств в пользу одного или другого из этих способов, нам представляется, что человек больше похож на FRUMP, чем мы раньше думали. Если это так, то отсюда следуют важные выводы о том, как в дей­ствительности должен выглядеть анализатор. Мы не утвер­ждаем, что анализатор системы FRUMP является адекват­ным. Очевидно, что нет, поскольку он пропускает важные аспекты многих рассказов. С другой стороны, некоторая комбинация типа анализа, принятого в системе FRUMP, с типом анализа, принятым в ELI, могла бы способствовать созданию очень мощной и надежной системы для понимания текстов на естественном языке.

3.

<< | >>
Источник: В.А. ЗВЕГИНЦЕВ. НОВОЕ В ЗАРУБЕЖНОЙ ЛИНГВИСТИКЕ. ВЫПУСК XII. ПРИКЛАДНАЯ ЛИНГВИСТИКА. МОСКВА «РАДУГА» - 1983. 1983

Еще по теме В ТЕКСТЕ НЕ ВСЕ ЗАСЛУЖИВАЕТ ВНИМАНИЯ:

  1. Глава 11ОСНОВНЫЕ ЧЕРТЫ ДУХОВНОСТИ РУССКОГО НАРОДА
  2. СИСТЕМА СТРАТЕГИЙ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОГО ДИСКУРСА
  3. М. Ю. Лермонтов
  4. ПЕТЕРБУРГСКИЙ ТЕКСТ И СТИЛЬ
  5. ЦИЦЕРОН КАК ФИЛОСОФ
  6. ОТЗЫВЫ НЕОФИЦИАЛЬНЫХ ОППОНЕНТОВ НА АВТОРЕФЕРАТ ДИССЕРТАЦИИ
  7. Очерк 2. Социальные образы «Слова о законе и благодати»Илариона
  8. УСТАНОВЛЕНИЕ ТЕКСТА
  9. К структуре диалогического текста в поэмах Пушкина
  10. ПИСЬМ
  11. Глава 4. Польская тематика в литературе 1880-х–1890-х годов
  12. § 8. Заглавно-финальный комплекс поэтического и философского текстов
  13. ВВЕДЕНИИ
  14. Введение