Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Автоматизированная обработка текста

Текстовое представление информации — одно из наиболее удобных для организации автоматической обработки. Связано это с тем, что в этой форме информация представляется в виде близком к исходному языку, что позволяет выполнять преобразования, связанные со смыслом текста.

Существует несколько наиболее распространенных автоматизированных операций, связанных с текстовым представлением.

Поиск

Задача поиска необходимой информации чаще всего формулируется как поиск фрагментов, содержащих некоторые понятия, в достаточно большом массиве. Большое значение этот вид автоматической обработки получил с ростом популярности межсетевой среды Интернет. Существует несколько подходов к организации такого поиска.

Первый подход опирается на поиск фрагмента текста, соответствующего некоторому образцу. Наиболее популярная форма задания этого образца — так называемые регулярные выражения. По сути, это описание фрагмента текста, удовлетворяющего некоторым условиям, по тем частям, которые в нем содержатся, и их порядку. Таким способом в большом текстовом массиве можно находить упоминания тех или иных слов, адреса, номера телефонов и т.п. шаблонные элементы.

Достоинство этого подхода — возможность применять его к массиву текста без предварительной обработки. Например, сразу при посимвольном получении текста.

Второй подход предусматривает предварительное создание специального вида базы для ускорения поиска — индекса. Такой способ применяется для ускорения поиска, если некоторые типовые поисковые запросы повторяются часто и нет возможности формировать/хранить весь массив текста. Например, при организации поисковой машины в среде Интернет.

Расшифровка или уточнение значений слова

Для решения такой задачи в самых разных видах применяют словари — базы информационных фрагментов, связанных с некоторыми ключевыми словами или словосочетаниями. Примером таких баз могут быть словари различных языков: англо-русский, русско-английский, толковый и другие виды словарей. Одно из самых распространенных применений словарей — проверка правописания слов при наборе.

Особым видом словарей являются тезаурусы — словари, в которых слова связываются на основе каких-либо лексических отношений. Например: слова являются синонимами (смысловыми аналогами), антонимами (противоположны по смыслу) и т.п.

Этот вид словарей важен не только потому, что может помочь при подготовке текстов, но и потому, что это отразит смысл слов — для систем, моделирующих отдельные аспекты мышления человека.

Системы автоматизированной обработки текста

Используя закономерности естественного языка и описанные выше средства выполнения некоторых операций и выявления зависимостей, с помощью ЭВМ автоматизируют (хотя и не полностью) некоторые операции по смысловому преобразованию текста. Современные системы обработки позволяют создавать краткие обзоры текстов (рефераты) или готовить перевод с одного естественного языка на другой. Приходится отметить, что точного решения эти задачи не имеют, поскольку зачастую трудно подобрать адекватное слово или выражение, учитывая не только формальный перевод, но и грамматические особенности, и культурные. Тем не менее с применением специализированных по областям знания словарей современные системы автоматизированного перевода создают подстрочник, который может дать представление о смысле текста и в дальнейшем помочь переводчику в переводе документа.

Примеры программных продуктов

Системы локального поиска:

Следопыт, Google Desktop, Microsoft Office Find

Системы и утилиты автоматизированной обработки текста: Grep, lexx, yacc

Словари: Abbyy Lingvo, Multilex

Автоматизации перевода: Promt

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Специальные тексты | Издательские системы
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-13; Просмотров: 892; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.