Современная компьютерная лингвистика очень во многом ориентирована на использование математических моделей. Есть даже расхожее мнение, что лингвисты не особенно нужны для автоматического моделирования естественного языка. Известно крылатое выражение Фредерика Елинека , руководителя центра распознавания речи университета Джона Хопкинса: "Anytime a linguist leaves the group, the recognition rate goes up" - каждый раз, когда лингвист покидает рабочую группу, качество распознавания повышается.

Однако, чем более сложные и многоуровневые задачи лингвистического моделирования ставятся перед разработчиками автоматических систем, тем очевидней становится, что их решение невозможно без учета лингвистической теории, понимания того, как функционирует язык, лингвистической экспертной компетенции. В то же время, стало очевидно, что автоматические методы анализа и моделирования языковых данных могут существенно обогатить теоретические лингвистические исследования, являясь и средством для сбора языковых данных и инструментом проверки состоятельности той или иной лингвистической гипотезы.

Форум по оценке систем автоматической обработки текста

С.Ю.Толдова, О.Н. Ляшевская, А.А. Бонч-Осмоловская

Как формализовать лексическое значение, сделать его "машиночитаемым"? Ответ на это дают дистрибуционные модели языка, в которых значение слова есть сумма его контекстов в достаточно большом корпусе. Искусственные нейронные сети позволяют быстро и качественно обучать такие модели.

Денис Кирьянов, Таня Панова (научный руководитель Б.В. Орехов)

У этой программы есть две функции: а) нормализация текста на идише, б) транслитерация из квадратного письма в латиницу. Эти проблемы очень актуальны: до настоящего момента не существовало ни одного нормализатора, если не считать таковыми спелл-чекеры. Меж тем, практически каждое издательство, выпускавшее книги на идише, следовало своей орфографической практике. Нормализатор необходим для работы над корпусом языка идиш: для сведения всех текстов к единой орфографии, распознаваемой парсером. Транслитерация позволит работать с материалом идиша и типологам.

ВИДЕО сотрудников Школы лингвистики:

По выбору; 3-й курс, 2, 3 модуль

Обязательный; 1-й курс, 2 модуль

По выбору; 3-й курс, 3 модуль

Обязательный; 4-й курс, 1-3 модуль

Обязательный; 4-й курс, 2 модуль

Обязательный; 2-й курс, 1, 2, 4 модуль

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.

Новоселова Ирина

Почему не все машинные переводы совершенны? От чего зависит качество перевода? Достаточно ли автору знаний, чтобы использовать и дополнять существующие компьютерные словари? Ответы на эти вопросы автор стремилась представить в своей работе. Отчет по теме - в прикрепленном файле, продукт проектной деятельности - на школьном портале

Скачать:

Предварительный просмотр:

Открытая

Международная

научно-исследовательская

конференция

старшеклассников и студентов

«Образование. Наука. Профессия»

Секция «Лингвистика иноязычная»

«Компьютерная лингвистика»

Выполнила Новосёлова Ирина

МОУ гимназия № 39 «Классическая»

10 «Б» класс

Научные руководители:

Чигринёва Татьяна Дмитриевна,

учитель английского языка высшей категории

Осипова Светлана Леонидовна,

учитель информатики высшей категории

г. Отрадный

2011

1. Англоязычные слова в ИКТ

Смотрите на сайте

1. Мой эксперимент

Одна из задач – провести эксперимент, который заключен в сравнении возможностей различных компьютерных лингвистических словарей, по более точно-приближенному переводу с английского на русский.

Были протестированы следующие сайты:

1. http://translate.eu/
2. http://translate.google.ru/#ru
3. http://www.langinfo.ru/index.php?div=6
4. http://www2.worldlingo.com/ru/products_services/worldlingo_translator.html

Для чистоты эксперимента, я выбирала предложения с разной степенью сложности стилистического перевода. Фразы для ввода следующие:

1. A new report says today’s teenagers are more selfish than they were 20 years ago

(Новый доклад говорит, что современные подростки более эгоистичны, чем они были 20 лет назад)

2. She believes video games and the Internet are the biggest reasons for this increased selfishness.

(Она верит, что видео игры и Интернет являются наиболее значимыми причинами для этой возрастающей эгоистичности)

3. They want to be better than others

(Они хотят быть лучше, чем остальные)

4. She found the big increase started from the year 2000, which is when violent video games became really popular.

(Она нашла большой рост, начавшийся с 2000 года, когда жестокие видео игры стали действительно популярны)

Переведя эти предложения на сайтах онлайн-переводчиков, я получила следующие результаты:

1. http://translate.eu/

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Информатика»

по теме: «Компьютерная лингвистика»

ВВЕДЕНИЕ

1. Место и роль компьютерной лингвистики в лингвистических исследованиях

2. Современные интерфейсы компьютерной лингвистики

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Введение

В жизни современного общества важную роль играют автоматизированные информационные технологии. С течением времени их значение непрерывно возрастает. Но развитие информационных технологий происходит весьма неравномерно: если современный уровень вычислительной техники и средств связи поражает воображение, то в области смысловой обработки информации успехи значительно скромнее. Эти успехи зависят, прежде всего, от достижений в изучении процессов человеческого мышления, процессов речевого общения между людьми и от умения моделировать эти процессы на ЭВМ.

Когда речь идет о создании перспективных информационных технологий, то проблемы автоматической обработки текстовой информации, представленной на естественных языках, выступают на передний план. Это определяется тем, что мышление человека тесно связано с его языком. Более того, естественный язык является инструментом мышления. Он является также универсальным средством общения между людьми – средством восприятия, накопления, хранения, обработки и передачи информации. Проблемами использования естественного языка в системах автоматической обработки информации занимается наука компьютерная лингвистика. Эта наука возникла сравнительно недавно – на рубеже пятидесятых и шестидесятых годов прошлого столетия. За прошедшие полвека в области компьютерной лингвистики были получены значительные научные и практические результаты: были созданы системы машинного перевода текстов с одних естественных языков на другие, системы автоматизированного поиска информации в текстах, системы автоматического анализа и синтеза устной речи и многие другие. Данная работа посвящена построению оптимального компьютерного интерфейса средствами компьютерной лингвистики при проведении лингвистических исследований.

В современном мире при проведении различных лингвистических исследований все более активно используется компьютерная лингвистика.

Компьютерная лингвистика – это область знаний, связанная c решением задач автоматической обработки информации, представленной на естественном языке. Центральными научными проблемами компьютерной лингвистики являются проблема моделирования процесса понимания смысла текстов (перехода от текста к формализованному представлению его смысла) и проблема синтеза речи (перехода от формализованного представления смысла к текстам на естественном языке). Эти проблемы возникают при решении ряда прикладных задач и, в частности, задач автоматического обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ, автоматического анализа и синтеза устной речи, автоматического перевода текстов с одних языков на другие, общения с ЭВМ на естественном языке, автоматической классификации и индексирования текстовых документов, их автоматического реферирования, поиска документов в полнотекстовых базах данных.

Лингвистические средства, создаваемые и применяемые в компьютерной лингвистике, можно условно разделить на две части: декларативную и процедурную. К декларативной части относятся словари единиц языка и речи, тексты и различного рода грамматические таблицы, к процедурной части – средства манипулирования единицами языка и речи, текстами и грамматическими таблицами. Компьютерный интерфейс относится к процедурной части компьютерной лингвистики.

Успех в решении прикладных задач компьютерной лингвистики зависит, прежде всего, от полноты и точности представления в памяти ЭВМ декларативных средств и от качества процедурных средств. На сегодняшний день необходимый уровень решения этих задач пока еще не достигнут, хотя работы в области компьютерной лингвистики ведутся во всех развитых странах мира (Россия, США, Англия, Франция, Германия, Япония и др.).

Тем не менее, можно отметить серьезные научные и практические достижения в области компьютерной лингвистики. Так в ряде стран(Россия, США, Япония, и др.) построены экспериментальные и промышленные системы машинного перевода текстов с одних языков на другие, построен ряд экспериментальных систем общения с ЭВМ на естественном языке, ведутся работы по созданию терминологических банков данных, тезаурусов, двуязычных и многоязычных машинных словарей (Россия, США, Германия, Франция и др.), строятся системы автоматического анализа и синтеза устной речи (Россия, США, Япония и др.), ведутся исследования в области построения моделей естественных языков.

Важной методологической проблемой прикладной компьютерной лингвистики является правильная оценка необходимого соотношения между декларативной и процедурной компонентами систем автоматической обработки текстовой информации. Чему отдать предпочтение: мощным вычислительным процедурам, опирающимся на относительно небольшие словарные системы с богатой грамматической и семантической информацией, или мощной декларативной компоненте при относительно простых компьютерных интерфейсах? Большинство ученых считают что, второй путь предпочтительнее. Он быстрее приведет к достижению практических целей, так как при этом меньше встретится тупиков и трудно преодолимых препятствий и здесь можно будет в более широких масштабах использовать ЭВМ для автоматизации исследований и разработок.

Необходимость мобилизации усилий, прежде всего, на развитии декларативной компоненты систем автоматической обработки текстовой информации подтверждается полувековым опытом развития компьютерной лингвистики. Ведь здесь, несмотря на бесспорные успехи этой науки, увлечение алгоритмическими процедурами не принесло ожидаемого успеха. Наступило даже некоторое разочарование в возможностях процедурных средств.

В свете вышеизложенного, представляется перспективным такой путь развития компьютерной лингвистики, когда основные усилия будут направлены на создание мощных словарей единиц языка и речи, изучение их семантико-синтаксической структуры и на создание базовых процедур морфологического, семантико-синтаксического и концептуального анализа и синтеза текстов. Это позволит в дальнейшем решать широкий спектр прикладных задач.

Перед компьютерной лингвистикой стоят, прежде всего, задачи лингвистического обеспечения процессов сбора, накопления, обработки и поиска информации. Наиболее важными из них являются:

1. Автоматизация составления и лингвистической обработки машинных словарей;

2. Автоматизация процессов обнаружения и исправления ошибок при вводе текстов в ЭВМ;

3. Автоматическое индексирование документов и информационных запросов;

4. Автоматическая классификация и реферирование документов;

5. Лингвистическое обеспечение процессов поиска информации в одноязычных и многоязычных базах данных;

6. Машинный перевод текстов с одних естественных языков на другие;

7. Построение лингвистических процессоров, обеспечивающих общение пользователей с автоматизированными интеллектуальными информационными системами (в частности, с экспертными системами) на естественном языке, или на языке, близком к естественному;

8. Извлечение фактографической информации из неформализованных текстов.

Подробно остановимся на проблемах, наиболее относящихся к теме исследования.

В практической деятельности информационных центров есть необходимость решения задачи автоматизированного обнаружения и исправления ошибок в текстах при их вводе в ЭВМ. Эта комплексная задача может быть условно расчленена на три задачи – задачи орфографического, синтаксического и семантического контроля текстов. Первая из них может быть решена с помощью процедуры морфологического анализа, использующей достаточно мощный эталонный машинный словарь основ слов. В процессе орфографического контроля слова текста подвергаются морфологическому анализу, и если их основы отождествляются с основами эталонного словаря, то они считаются правильными; если не отождествляются, то они в сопровождении микроконтекста выдаются на просмотр человеку. Человек обнаруживает и исправляет искаженные слова, а соответствующая программная система вносит эти исправления в корректируемый текст.

Задача синтаксического контроля текстов с целью обнаружения в них ошибок существенно сложнее задачи их орфографического контроля. Во-первых, потому, что она включает в свой состав и задачу орфографического контроля как свою обязательную компоненту, а, во-вторых, потому, что проблема синтаксического анализа неформализованных текстов в полном объеме еще не решена. Тем не менее, частичный синтаксический контроль текстов вполне возможен. Здесь можно идти двумя путями: либо составлять достаточно представительные машинные словари эталонных синтаксических структур и сравнивать с ними синтаксические структуры анализируемого текста; либо разрабатывать сложную систему правил проверки грамматической согласованности элементов текста. Первый путь нам представляется более перспективным, хотя он, конечно, не исключает и возможности применения элементов второго пути. Синтаксическая структура текстов должна описываться в терминах грамматических классов слов (точнее – в виде последовательностей наборов грамматической информации к словам).

Задачу семантического контроля текстов с целью обнаружения в них смысловых ошибок следует отнести к классу задач искусственного интеллекта. В полном объеме она может быть решена только на основе моделирования процессов человеческого мышления. При этом, по-видимому, придется создавать мощные энциклопедические базы знаний и программные средства манипулирования знаниями. Тем не менее, для ограниченных предметных областей и для формализованной информации эта задача вполне разрешима. Она должна ставиться и решаться как задача семантико-синтаксического контроля текстов.

Под термином "компьютерная лингвистика" (computational linguistics) обычно понимается широкая область использования компьютерных инструментов - программ, компьютерных технологий организации и обработки данных - для моделирования функционирования языка в тех или иных условиях, ситуациях, проблемных областях, а также сфера применения компьютерных моделей языка не только в лингвистике, но и в смежных с ней дисциплинах. Собственно, только в последнем случае речь идет о прикладной лингвистике в строгом смысле, поскольку компьютерное моделирование языка может рассматриваться и как сфера приложения теории программирования (computer science) в области лингвистики. Тем не менее общая практика такова, что сфера компьютерной лингвистики охватывает практически все, что связано с использованием компьютеров в языкознании: "Термин "компьютерная лингвистика" задает общую ориентацию на использование компьютеров для решения разнообразных научных и практических задач, связанных с языком, никак не ограничивая способы решения этих задач".

Институциональный аспект компьютерной лингвистики . Как особое научное направление компьютерная лингвистика оформилась в 60-е гг. 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 по всему миру (в частности, европейское отделение). Каждые два года проходят международные конференции по компьютерной лингвистике - КОЛИНГ. Соответствующая проблематика широко представлена также на международных конференциях по искусственному интеллекту разных уровней.

Когнитивный инструментарий компьютерной лингвистики

Компьютерная лингвистика как особая прикладная дисциплина выделяется прежде всего по инструменту - то есть по использованию компьютерных средств обработки языковых данных. Поскольку компьютерные программы, моделирующие те или иные аспекты функционирования языка, могут использовать самые разные средства программирования, то об общем метаязыке 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 основе этого языка лежит теория знаний, разработанная в искусственном интеллекте и образующая важный раздел когнитивной науки.

Основной тезис теории знаний гласит, что мышление - это процесс обработки и порождения знаний. "Знания" или "знание" считается неопределяемой категорией. В качестве "процессора", обрабатывающего знания, выступает когнитивная система человека. В эпистемологии и когнитивной науке различают два основных вида знаний - декларативные ("знание что") и процедурные ("знание как"2)). Декларативные знания представляются обычно в виде совокупности пропозиций, утверждений о чем-либо. Типичным примером декларативных знаний можно считать толкования слов в обычных толковых словарях. Например, чашка] - "небольшой сосуд для питья округлой формы, обычно с ручкой, из фарфора, фаянса и т.п. " . Декларативные знания поддаются процедуре верификации в терминах "истина-ложь". Процедурные знания представляются как последовательность (список) операций, действий, которые следует выполнить. Это некоторая общая инструкция о действиях в некоторой ситуации. Характерный пример процедурных знаний - инструкции по пользованию бытовыми приборами.

В отличие от декларативных знаний, процедурные знания невозможно верифицировать как истинные или ложные. Их можно оценивать только по успешности-неуспешности алгоритма.

Большинство понятий когнитивного инструментария компьютерной лингвистики омонимично: они одновременно обозначают некоторые реальные сущности когнитивной системы человека и способы представления этих сущностей на некоторых метаязыках. Иными словами, элементы метаязыка имеют онтологический и инструментальный аспект. Онтологически разделение декларативных и процедурных знаний соответствует различным типам знаний когнитивной системы человека. Так, знания о конкретных предметах, объектах действительности преимущественно декларативны, а функциональные способности человека к хождению, бегу, вождению машины реализуются в когнитивной системе как процедурные знания. Инструментально знание (как онтологически процедурное, так и декларативное) можно представить как совокупность дескрипций, описаний и как алгоритм, инструкцию. Иными словами, онтологически декларативное знание об объекте действительности "стол" можно представить процедурно как совокупность инструкций, алгоритмов по его созданию, сборке (= креативный аспект процедурного знания) или как алгоритм его типичного использования (= функциональный аспект процедурного знания). В первом случае это может быть руководство для начинающего столяра, а во втором - описание возможностей офисного стола. Верно и обратное: онтологически процедурное знание можно представить декларативно.

Требует отдельного обсуждения, всякое ли онтологически декларативное знание представимо как процедурное, а всякое онтологически процедурное - как декларативное. Исследователи сходятся в том, что всякое декларативное знание в принципе можно представить процедурно, хотя это может оказаться для когнитивной системы очень неэкономным. Обратное вряд ли справедливо. Дело в том, что декларативное знание существенно более эксплицитно, оно легче осознается человеком, чем процедурное. В противоположность декларативному знанию, процедурное знание преимущественно имплицитно. Так, языковая способность, будучи процедурным знанием, скрыта от человека, не осознается им. Попытка эксплицировать механизмы функционирования языка приводит к дисфункции. Специалистам в области лексической семантики известно, например, что длительная семантическая интроспекция, необходимая для изучения плана содержания слова, приводит к тому, что исследователь частично теряет способность к различению правильных и неправильных употреблений анализируемого слова. Можно привести и другие примеры. Известно, что с точки зрения механики тело человека является сложнейшей системой двух взаимодействующих маятников.

В теории знаний для изучения и представления знания используются различные структуры знаний - фреймы, сценарии, планы. Согласно М. Минскому, "фрейм - это структура данных, предназначенная для представления стереотипной ситуации" [Минский 1978, с.254]. Более развернуто можно сказать, что фрейм является концептуальной структурой для декларативного представления знаний о типизированной тематически единой ситуации, содержащей слоты, связанные между собой определенными семантическими отношениями. В целях наглядности фрейм часто представляют в виде таблицы, строки которой образуют слоты. Каждый слот имеет свое имя и содержание (см. табл.1).

Таблица 1

Фрагмент фрейма "стол" в табличном представлении

В зависимости от конкретной задачи структуризация фрейма может быть существенно более сложной; фрейм может включать вложенные подфреймы и отсылки к другим фреймам.

Вместо таблицы часто используется предикатная форма представления. В этом случае фрейм имеет форму предиката или функции с аргументами. Существуют и другие способы представления фрейма. Например, он может представляться в виде кортежа следующего вида: { (имя фрейма) (имя слота)) (значение слота,),..., (имя слота п) (значение слота л) }.

Обычно такой вид имеют фреймы в языках представлениях знаний.

Как и другие когнитивные категории компьютерной лингвистики, понятие фрейма омонимично. Онтологически - это часть когнитивной системы человека, и в этом смысле фрейм можно сопоставить с такими понятиями как гештальт, прототип, стереотип, схема. В когнитивной психологии эти категории рассматриваются именно с онтологической точки зрения. Так, Д. Норман различает два основных способа бытования и организации знаний в когнитивной системе человека - семантические сети и схемы. "Схемы, - пишет он, - представляют собой организованные пакеты знания, собранные для репрезентации отдельных самостоятельных единиц знания. Моя схема для Сэма может содержать информацию, описывающую его физические особенности, его активность и индивидуальные черты. Эта схема соотносится с другими схемами, которые описывают иные его стороны" [Норман 1998, с.359]. Если же брать инструментальную сторону категории фрейма, то это структура для декларативного представления знаний. В имеющихся системах ИИ фреймы могут образовывать сложные структуры знаний; системы фреймов допускают иерархию - один фрейм может быть частью другого фрейма.

По содержанию понятие фрейма очень близко категории толкования. Действительно, слот - аналог валентности, заполнение слота - аналог актанта. Основное отличие между ними заключается в том, что толкование содержит только лингвистически релевантную информацию о плане содержания слова, а фрейм, во-первых, не обязательно привязан к слову, и, во-вторых, включает всю релевантную для данной проблемной ситуации информацию, в том числе и экстралингвистическую (знания о мире) 3).

Сценарий представляет собой концептуальную структуру для процедурного представления знаний о стереотипной ситуации или стереотипном поведении. Элементами сценария являются шаги алгоритма или инструкции. Обычно говорят о "сценарии посещения ресторана", "сценарии покупки" и т.п.

Изначально фрейм также использовался для процедурного представления (ср. термин "процедурный фрейм"), однако сейчас в этом смысле чаще употребляется термин "сценарий". Сценарий можно представить не только в виде алгоритма, но и в виде сети, вершинам которой соответствуют некоторые ситуации, а дугам - связи между ситуациями. Наряду с понятием сценария, некоторые исследователи привлекают для компьютерного моделирования интеллекта категорию скрипта. По Р. Шенку, скрипт - это некоторая общепринятая, общеизвестная последовательность причинных связей . Например, понимание диалога

На улице льет как из ведра.

Все равно придется выходить в магазин: в доме есть нечего - вчера гости все подмели.

основывается на неэксплицированных семантических связях типа "если идет дождь, на улицу выходить нежелательно, поскольку можно заболеть". Эти связи формируют скрипт, который и используется носителями языка для понимания речевого и неречевого поведения друг друга.

В результате применения сценария к конкретной проблемной ситуации формируется план ). План используется для процедурного представления знаний о возможных действиях, ведущих к достижению определенной цели. План соотносит цель с последовательностью действий.

В общем случае план включает последовательность процедур, переводящих начальное состояние системы в конечное и ведущих к достижению определенной подцели и цели. В системах ИИ план возникает в результате планирования или планирующей деятельности соответствующего модуля - модуля планирования. В основе процесса планирования может лежать адаптация данных одного или нескольких сценариев, активизированных тестирующими процедурами, для разрешения проблемной ситуации. Выполнение плана производится экзекутивным модулем, управляющим когнитивными процедурами и физическими действиями системы. В элементарном случае план в интеллектуальной системе представляет собой простую последовательность операций; в более сложных версиях план связывается с конкретным субъектом, его ресурсами, возможностями, целями, с подробной информацией о проблемной ситуации и т.д. Возникновение плана происходит в процессе коммуникации между моделью мира, часть которой образуют сценарии, планирующим модулем и экзекутивным модулем.

В отличие от сценария, план связан с конкретной ситуацией, конкретным исполнителем и преследует достижение определенной цели. Выбор плана регулируется ресурсами исполнителя. Выполнимость плана - обязательное условие его порождения в когнитивной системе, а к сценарию характеристика выполнимости неприложима.

Еще одно важное понятие - модель мира. Под моделью мира обычно понимается совокупность определенным образом организованных знаний о мире, свойственных когнитивной системе или ее компьютерной модели. В несколько более общем виде о модели мира говорят как о части когнитивной системы, хранящей знания об устройстве мира, его закономерностях и пр. В другом понимании модель мира связывается с результатами понимания текста или - более широко - дискурса. В процессе понимания дискурса строится его ментальная модель, которая является результатом взаимодействия плана содержания текста и знаний о мире, свойственных данному субъекту [Джонсон-Лэрд 1988, с.237 и далее]. Первое и второе понимание часто объединяются. Это типично для исследователей-лингвистов, работающих в рамках когнитивной лингвистики и когнитивной науки.

Тесно связано с категорией фрейма понятие сцены. Категория сцены преимущественно используется в литературе 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 частей5). Будучи связана с языковыми формами, сцена часто актуализуется определенным словом или выражением. В грамматиках сюжетов (см. ниже) сцена предстает как часть эпизода или повествования. Характерные примеры сцен - совокупность кубиков, с которыми работает система ИИ, место действия в рассказе и участники действия и т.д. В искусственном интеллекте сцены используются в системах распознавания образов, а также в программах, ориентированных на исследование (анализ, описание) проблемных ситуаций. Понятие сцены получило широкое распространение в теоретической лингвистике, а также логике, в частности в ситуационной семантике, в которой значение лексической единицы непосредственно связывается со сценой.