Синтаксический анализ
(СА) определяет синтаксическую структуру входного предложения. Основные правила синтаксического анализа, в большинстве случаев , следующие.
Подлежащим в предложении может быть
существительное в именительном падеже;
местоимение в именительном падеже;
имя собственное в именительном падеже.
Сказуемое в предложении - это глагол, связанный с подлежащим и согласованный с ним в лице и числе. Подлежащее и сказуемое, как известно, это главные члены предложения.
Дополнение - это существительное, согласованное со сказуемым в падеже. Прямое дополнение - существительное в винительном падеже («Я вижу окно»). Косвенное дополнение - дополнение не в винительном падеже, часто с предлогом («Я ехала домой»).
Определение - это прилагательное, связанное с подлежащим или дополнением (связь в роде, числе и падеже - это сильная связь).
Обстоятельство - это, как правило, наречие (неизменяемая часть речи - «далеко», «редко») или существительное с предлогом, связанное со сказуемым только семантически.
СА для нашего предложения о пшенице даст следующие результаты: (( На мельнице : обстоятельство места, 1) ( хранятся : сказуемое, 2) ( разные : определение, 3) ( сорта : подлежащее, 4) ( пшеницы : дополнение, 5)).
- 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