ГЕНЕРАЦИЯ ПОДМНОЖЕСТВ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА НА ОСНОВЕ ГИБРИДИЗАЦИИ ПОРОЖДАЮЩИХ ГРАММАТИК И МНОГОМЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

ГЕНЕРАЦИЯ ПОДМНОЖЕСТВ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА НА ОСНОВЕ ГИБРИДИЗАЦИИ ПОРОЖДАЮЩИХ ГРАММАТИК И МНОГОМЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ : научное издание

Перевод названия: GENERATION OF NATURAL LANGUAGE SUBSETS BASED ON HYBRIDIZATION OF GENERATIVE GRAMMARS AND MULTIDIMENSIONAL DATABASES

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Ключевые слова: компьютерная лингвистика, генерация учебных заданий, генерация осмысленной речи, computational linguistics, generation of educational tasks, generation of meaningful speech

Аннотация: Цель работы состоит в необходимости сформулировать некоторые принципы генерации фраз естественного языка общей тематики в целях повышения эффективности процесса составления учебных материалов лингвистическим программным обеспечением. Рассматривается проблема усовершенствования метода генерации учебных заданий на основе многомерного анализа семантических данных за счет привлечения алгоритма автоматической генерации используемых шаблонов на основе порождающих грамматик. Проблема разработки все больших объемов учебных материалов является актуальной в связи с внедрением индивидуальных подходов и траекторий обучения. Для решения этой проблемы предлагается использовать гибридный метод работы с многомерным представлением семантически векторизованных данных на основе порождающих грамматик. Разрабатывается программа генерации осмысленных фраз естественного языка общей тематики, а также автоматической генерации учебных материалов на основе предложенных подходов. Делается вывод о необходимости дальнейших исследований в области генерации естественного языка на основе генерируемых семантических шаблонов над многомерными массивами данных. The purpose of the work is to formulate some principles of generating a common theme phrases in the natural language to increase the efficiency of the process of educational materials composition by linguistic software. The problem of improving the method of learning tasks generation based on multidimensional analysis of semantic data by using the algorithm of automatic generation of the applied patterns based on generative grammars is considered. The problem of the development of the optionally large amounts of training materials is topical regarding the implementation of individual approaches and learning trajectories. For solving this problem, a hybrid method of working with multidimensional representation of semantically vectorized data and generative grammars is proposed. The software for generating meaningful phrases of a common theme of the natural language as well as automatic generating various educational materials based on the proposed approaches is now developed. The conclusion about the necessity of further research in natural language generation field based on previously generated semantic patterns over multidimensional data arrays is made.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные наукоемкие технологии

Выпуск журнала: 1

Номера страниц: 46-50

ISSN журнала: 18127320

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

Авторы

  • Личаргин Д.В. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)
  • Усова А.А. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)
  • Ладе А.В. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.