Єгошина Ганна Анатоліївна. Моделі і методи організації семантичних одиниць при словотворчому синтезі у експертних навчальних системах

brief description

Єгошина Ганна Анатоліївна. Моделі і методи організації семантичних одиниць при словотворчому синтезі у експертних навчальних системах : Дис... канд. наук: 05.13.23 2009

Єгошина Г.А.Моделі і методи організації семантичних одиниць при словотворчому синтезі у експертних навчальних системах. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 Системи та засоби штучного інтелекту. ВНЗ «Державний університет інформатики і штучного інтелекту», Донецьк, 2009.
Метою роботи є підвищення ефективності експертної системи навчання словотворенню шляхом скорочення кількості похідних слів в результаті словотворчого синтезу за рахунок формалізації особливостей словотворчої семантики.
В результаті аналізу сучасного стану проблеми використання природно-мовних засобів в інтелектуальних навчальних системах визначено, що невирішеною залишається задача обробки значного обсягу похідних слів в результаті словотворчого синтезу. Для вирішення цієї проблеми запропоновано використовувати особливості семантики словотворчих формантів у процесі синтезу.
Для отримання граматичних характеристик словоформ, які використовуються в процесі словотворення, запропоновано розвиток алгоритму рішення задачі морфологічного аналізу з метою використання в процесі роботи морфоаналізатора словотворчої бази знань. Точність рішення задачі аналізу забезпечується використанням розроблених словників та дерев морфем, що становлять словоформу.
Розроблено модель і метод організації семантичних одиниць словотворення у вигляді лісу словотворчих дерев. Запропоновано міру семантичний близькості слів, яку було використано як оціночну функцію в розробленому евристичному алгоритмі словотворення за заданою семантикою.
Для дослідження запропонованих алгоритмів морфологічного аналізу та словотворчого синтезу розроблено експертну систему навчання словотворенню російської мови. Результати досліджень підтверджують коректність та ефективність запропонованих алгоритмів. Точність рішення задач словотворення системою перевищує правильність використання словотворчих моделей російськомовною людиною в середньому на 10 15 %.

У дисертаційній роботі дано вирішення актуальної наукової задачі, важливої для комп’ютерної лінгвістики і технологій інтелектуального навчання, що полягає в розробці алгоритмів морфологічного аналізу та автоматичного словотворення на основі природно-мовних висловлювань, що описують його семантику, для експертних навчальних систем. У процесі досліджень отримані наступні наукові результати:

Запропоновано нові базисні лексичні функції, які дозволили розробити формальну модель семантики похідного слова у вигляді суперпозиції формальних представлень семантики формантів, що його складають. Даний підхід дозволяє скоротит обсяг даних, що зберігаються, за рахунок застосування словників не цілих слів, а окремих формантів.
Вперше запропоновано формальну модель вузла дерева, що містить словотворчі форманти, правила словотворення і чергування. При використанні цієї моделі в словотворчому синтезі однозначно визначається шлях від початкового вузла до вузла, що відповідає слову із заданою семантикою. Це дозволяє скоротити обсяг похідних слів при словотворчому синтезі.
Отримав подальший розвиток метод морфологічного аналізу І.А. Волкової, завдяки використанню запропонованих дерев морфем, що складають словоформу, який дозволяє використовувати для отримання граматичних характеристик словоформи словотворчу базу знань. Побудовано окремі дерева для морфем іменників, прикметників і дієслів.
Розроблено евристичний алгоритм словотворення за заданою семантикою, згідно з яким вершини-кандидати словотворчого дерева упорядковуються за спаданням оціночної функції, у ролі якої вперше запропоновано застосовувати міру семантичної близькості вершини-кандидата до заданої семантики. Використання запропонованої міри семантичної близькості дозволяє знизити часові витрати на побудову слова за рахунок зменьшення кількості вершин, що аналізуються.
Реалізовано експертну навчальну систему словотворення російської мови з web-базованим інтерфейсом, що дозволяє використовувати її в дистанційному навчанні.
Проведено експериментальні дослідження алгоритмів морфологічного аналізу і словотворчого синтезу за заданою семантикою. Показано, що при пошуці вузла словотворчого дерева із заданою семантикою запропонований евристичний алгоритм працює в середньому у 1,6 рази скоріше пошуку у ширину. Міра близькості словотворчої семантики похідного слова до семантики, яка задана користувачем, складає в середньму 96 %.