Морфологический анализ
(МА) определяет грамматические признаки для каждой словоформы. Грамматические признаки наиболее важных частей речи приведены в табл. 5.1.
Таблица 5.1. Грамматические признаки | |
Часть речи | Грамматические признаки |
Существительное | Род, число, падеж, склонение |
Прилагательное | Род, число, падеж |
Глагол | Время, лицо, число, спряжение, вид |
Местоимение | Число, лицо |
МА для предложения «На мельнице хранятся разные сорта пшеницы» дает следующие результаты разбора (цифрами обозначен порядок слов в предложении): ((на: предлог, 1) (мельница: существительное, жен. род, ед. число, предл. падеж, 2) (храниться: глагол, мн. число, наст. время, несовершенный вид, третье лицо, 3) (разный: прилагательное, мн. число, имен. падеж, 4) (сорт: существительное, муж. род, мн. число, имен. падеж, 5) (пшеница: существительное, жен. род, ед. число, родит. падеж, 6))
Таким образом, мы видим, что для МА необходим словарь основ слов и словоформ с их грамматическими признаками в зависимости от аффиксов и окончаний. МА состоит из выделения основы и флексий входной словоформы. По основе определяются основные характеристики данной лексемы, а по виду флексии определяются грамматические характеристики словоформы по словарю. Как правило, МА не вызывает больших трудностей на этом начальном этапе разбора, хотя и является достаточно трудоемким этапом из-за необходимости создания точных словарей.
- Интеллектуальные информационные системы
- 230201 - Информационные системы и технологии
- 080801 - Прикладная информатика в экономике
- Оглавление
- 1. Введение в интеллектуальные информационные системы
- 1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта
- 1.2. Определение иис
- 1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
- 1.4. Определения, используемые в дисциплине иис
- 1.5. Исторический обзор работ в области ии
- Доказательство теорем.
- Распознавание изображений.
- Экспертные системы.
- Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке.
- Игровые программы.
- Машинное творчество.
- 1.6. Кратко о развитии робототехники
- 1.7. Области коммерческого использования искусственного интеллекта
- 1.8. Иис других типов
- 1.9. Интеллектуальные агенты
- 1.10. Примеры иис
- 2. Системы представления знаний
- 2.1. Фреймы
- 2.2. Исчисления предикатов
- 2.3. Системы продукций
- 2.4. Семантические сети
- 2.5. Нечеткая логика
- 3. Методы поиска решений
- 3.1. Методы поиска решений в пространстве
- 3.2. Алгоритмы эвристического поиска
- Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- Алгоритм оценочных (штрафных) функций
- Алгоритм минимакса
- Альфа-бета-процедура
- 3.3. Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- 3.4. Задачи планирования последовательности действий
- 3.5. Поиск решений в системах продукций
- 4. Распознавание изображений
- 4.1. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы.
- 4.2. Основы теории анализа и распознавания изображений.
- 4.2. Распознавание по методу аналогий.
- 4.3. Актуальные задачи распознавания
- 5. Общение с эвм на естественном языке. Системы речевого общения
- 5.1. Проблемы понимания естественного языка
- 5.2. Анализ текстов на естественном языке
- Морфологический анализ
- Синтаксический анализ
- Семантическая интерпретация
- Проблемный анализ
- 5.3. Системы речевого общения
- 6. Методология построения экспертных систем
- 6.1. Экспертные системы: Определения
- 6.2. Основные компоненты эс
- 6.3. Типы решаемых задач эс:
- 6.4. Ограничения и недостатки эс:
- 6.5. Обобщенная схема эс
- 6.6. Экспертные системы: классификация
- 6.7. Трудности при разработке экспертных систем
- 6.8. Методология построения экспертных систем
- 6.9. Примеры экспертных систем
- 7. Практическая разработка экспертных систем в среде clips
- 7.1 Постановка задачи
- 7.2. Основы программирования в системе clips
- 7.3. Программирование в clips экспертной системы управления технологическим процессом